基于神经网络的CT图像重建方法研究

旅客行李隐藏爆炸物CT检测是机场安检的重要部分,图像重建是CT检测技术的重要环节,但实际中往往得不到完全的投影数据。针对不完全投影数据或数据量较少情况的重建问题,提出将神经网络算法应用于图像重建,并利用完全投影条件下FBP算法的重建结果作为网络的目标输出进行权值学习,从而降低网络结构和训练的复杂性。对该算法进行计算机模拟仿真试验,试验结果表明,该算法能有效地完成不完全投影数据的图像重建,且重建图像质量较高。     

基于自适应提升小波收缩阈值图像去噪算法

提出了一种自适应提升小波收缩阈值去噪方法，改进了提升算法中预测算子的计算方法，在更新算子中引入了自适应，最后在阈值处理方面使用了实践证明效果比较好的收缩阂值，仿真证明，经去噪后，图像在性能指标上有一定的提高，图像的细节能够很好地保持。     

基于最优小波包基的信号去噪算法及其应用

提出了一种基于Shannon熵准则的最优小波包基信号去噪算法,并将其应用于某型导弹惯导系统陀螺仪信号的去噪处理中。该算法在最优小波包基的基础上,针对不同频段采用不同的阈值算法,用量化后的系数重构得到去噪后的信号。仿真结果表明,该算法具有良好的去噪性能,并且消噪效果明显优于基于小波变换的去噪算法,因而将具有更为广泛的应用前景。     

一种基于Curvelet变换的红外图像去噪方法

针对红外图像中目标与背景的对比度差、边缘模糊、纹理信息缺失等特点,提出了一种基于Curvelet变换的红外图像去噪方法。算法原理简单,易于实现,具有较高的实时性。试验结果表明,算法能够有效去除红外图像中的噪声和杂波。     

噪声检测自适应窗口滤波算法

脉冲噪声的存在,从视觉上影响图像的质量。为了去除图像中的脉冲噪声,提出了利用相似邻居数对图像中的噪声像素进行标记并建立相应矩阵,接着根据噪声的污染程度自适应的选择滤波窗口,最后对噪声像素进行自适应均值滤波去除图像中的脉冲噪声。实验结果表明,算法能有效降低图像中的脉冲噪声,对图像的边缘与细节保持较好。     

小波变换在雷达信号检测中的应用

小波分析已经成为目前雷达信号去噪的主要方法之一。通过对小波去噪问题的描述,揭示了小波去噪的滤波特性;分别阐述了目前雷达信号检测中常用的4类小波去噪方法并进行性能分析;对雷达信号的小波检测方法提出了展望。     

基于提升小波和形态学的图像边缘检测算法

基于提升小波变换和形态学的基本理论,提出了一种提升小波和形态学相结合的图像边缘检测算法,算法充分利用了提升小波变换相对于传统小波变换快速而有效的完成小波分解和重构的算法优势。形态学运算在图像处理中具有独特的优势,利用其对图像膨胀和腐蚀的差运算来获取图像的边缘,取得了很好的效果。实验结果表明,算法边缘定位准确,抗噪能力强,检测出的图像边缘连续、平滑,是一种有效的边缘检测方法。     

一种平稳小波方向能量阈值滤波的SAR图像去噪方法

由于SAR图像相干斑噪声是非高斯分布的,无法直接采用光学成像系统的去噪技术处理,因此,目前还没有真正的理想算法广泛适用于SAR图像去噪.在分析目前流行的空频域去噪方法优缺点的基础上,提出了1种小波域SAR图像去噪方法.为了克服离散小波变换缺乏平移不变性及方向选择性受限的缺点,该方法利用平稳小波将图像分解为低频逼近信号和...     

外测数据处理中小波滤波的鲁棒性算法研究

为消除外测数据处理中异常值和噪声信号对处理结果的影响,结合数据处理的实际,给出一种基于小波变换的鲁棒性滤波算法。首先用移动中值滤波算法剔除原始数据中的异常值,然后采用小波系数去噪算法并结合经验维纳阈值滤波算法,抑制数据中的噪声。仿真计算及实际工程应用表明,该算法在保留特征段及有用信息的同时,有效地剔除了异常值,抑制了噪声,具有很好的鲁棒性。     

基于小波变换的遥感图像边缘检测方法研究

遥感图像处理对于航空、航天、军事侦察、灾害预报等许多军事和民用领域至关重要,本文针对遥感图像的特点,提出了一种基于小波变换的图像边缘检测方法,同时还对小波变换在图像处理中的适用性进行了详细分析。由实验结果表明,本文方法可以获得非常细致有效的边缘信息,在有效抑制噪声的同时,提高了边缘定位精度。     

一种局部自适应内窥镜图像降噪模型

在内窥镜图像处理中,如何消除图像中的噪声一直是个热点问题。由于图像二进小波变换在每次分解时不进行下抽样,所以其表示同小波级数相比是冗余的,且图像二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构图像的严重失真。因此,在相同的误判概率下,二进小波变换的图像去噪效果会好于小波级数变换的图像去噪效果。基于这个思想,文章从二进小波理论入手,提出一种自适应二进小波去噪模型,简称ADWD。该方法利用图像信息、噪声信息与小波系数之间的关系,采用局部自适应的方法识别噪声像素,避免了直接确定噪声门限的困难。实验结果及分析表明该方法对Gaussian噪声和Pepper噪声均有较高的信噪比,且对图像的细节有较好的保持能力。     

基于Contourlet变换的图像去噪算法

针对小波变换不能有效地表示图像纹理和轮廓的缺陷,本文重点研究了基于Contourlet变换的图像去噪算法。首先对图像进行Contourlet变换,得到能量集中分布的变换系数,再对变换后的系数应用Bayes-Shrink去噪方法进行降噪处理,并分别比较了运用硬阈值方法和软阈值方法的处理效果。结果表明:基于Contourlet变换的图像去噪算法在峰值信噪比(PSNR)效果和去噪质量上都优于小波变换。     

民航行李X光安检图像自适应小波去噪算法

对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷．给出了一种自适应阈值的去噪方法,在此方法中,首先进行软硬阈值的折中处理,然后分别对大于和小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安栓图像进行实验,结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25．2229dB、27．708dB．与含噪图像相比分别增加了7．7253dB和7．739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。     

一种改进的星图降噪算法研究

在星敏感器的使用过程中,由于外界环境的影响及传感器自身的限制,拍摄出来的星图不可避免地存在一些噪声,因此对星图进行去噪处理是一项非常重要的工作。针对传统高斯模板滤波存在的引入邻域噪声、无法自行根据星图特性修正等造成去噪效果不好的问题,提出了一种改进的星图降噪算法。该方法在滤波前先进行坏点剔除工作,并采用高斯低通滤波与高通滤波结合的方式对图像进行处理,在抑制噪声的同时有效地保留了星点信号。通过阐述星敏感器的工作原理,分析星图的噪声特性,对星图滤波去噪算法进行研究,并进行模拟星图影像提取星点坐标实验。结果表明：使用该算法进行滤波比传统的高斯滤波算法提取的质心坐标精确度更高,较传统方法横坐标提高0.00538个像素点,纵坐标提高0.0077个像素点,证实了图像处理算法的有效性。     

小波包分析在电机信号消噪处理中的应用

在检测航空高速直流电机的机械特性信号时,采样信号中含有大量干扰噪声,对信号的消噪是进行信号提取、分析、故障诊断和处理的前期工作,其效果将直接影响到后期工作.针对电机起动过程中的噪声干扰信号,采用小波包分析的软阈值方法消噪,取得了良好的效果.     

航空发动机涡轮叶片工业CT图像降噪方法

在分析航空发动机涡轮叶片工业计算机层析成像(computed tomography,CT)图像自相似性特点基础上,讨论了一种基于图像不同区域相似性的非局部平均降噪算法,首先采用高斯加权欧式距离算子计算同一图像中不同区域间的相似性,然后对具有较强相似性的区域进行叠加平均,从而降低噪声,同时保持图像边缘的对比度.针对非局部平均算法计算复杂度高、计算量大的问题,研究了一种基于傅里叶变换的非局部平均降噪加速算法,以欧式距离算子替代高斯加权欧式算子提高相似性的计算效率,减少计算时间.实验结果表明,在保证航空发动机涡轮叶片工业CT图像降噪效果的情况下,处理速度提高了4倍以上.      

SAR图像舰船目标边缘检测

提出了一种在正则化基础上,利用小波变化实现合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标边缘检测的新方法。传统的利用小波变换实现图像边缘检测时,阈值需要人为设定。针对这一问题,文章引入正则化超分辨技术,从贝叶斯框架下的估计问题出发,采用非二次正则化,平滑图像,保护强散射点目标,实现对 SAR图像进行去噪。利用小波变换的局部化特性和多尺度分析能力,检测突变信号,实现对舰船目标的边缘检测。该方法去噪效果好,边缘 定位准确,仿真结果表明了算法的有效性。