红外图像空间噪声分析和预处理方法改进

讨论了基于天空背景下红外图像空间噪声组成，分析了各种空间噪声的形成原因,给出了红外图像噪声类型及其对图像质量的不同影响。分析结果认为红外图像空间噪声主要为高斯噪声和椒盐噪声。综合考虑均值法和中值法在处理噪声类型上的不同，提出了一种基于简单阈值的改进型中值法。对于不同的阈值，其算子有所不同。而M×N处理区域内每一点算子的权值取决于区域灰度中值，该点灰度越接近中值权值越大。处理后的图像背景更平滑，信噪比和改进的峰值信噪比提高了1.2dB以上，表明改进型中值法优于传统滤波方法。     

基于改进开关中值滤波的多孔网栅图像脉冲噪声消除

针对多孔网栅闪光照相图像含有随机脉冲噪声的问题,提出了一种改进的开关中值滤波噪声消除算法。该算法利用像素与邻域窗口统计中值的灰度信息,建立噪声点探测器。通过设置噪声点探测阈值来识别噪声,并用邻域窗口内统计中值代替噪声点取值。经过多次滤波,含随机脉冲噪声的计算机合成网栅图像及实验网栅图像可获得良好的恢复效果。     

基于小波变换的图像混合噪声自适应滤除算法

为同时滤除图像中的椒盐噪声和高斯噪声,提出了一种基于小波变换的混合噪声自适应滤除算法,该算法首先采用中值滤波去除椒盐噪声,然后借助边缘检测算子区将图像为分边缘与非边缘区域,进一步对非边缘区域引入改进的均值滤波器,有效削弱高斯噪声的同时保护图像边缘细节,既初步削弱高斯噪声又保护了边缘,最后采用改进的小波阈值滤波算法,对不同的小波系数采用不同的阈值函数,通过线性回归得到各最优阈值关系式。实验结果表明,该混合噪声自适应滤除算法能有效滤除椒盐噪声和高斯噪声,在图像主观质量和客观质量上均取得了较好的效果,能提高去噪图像峰值信噪比0.5~2.0 dB。     

基于小波阈值函数与改进中值滤波融合的抑制图像混合噪声算法

针对图像处理中存在椒盐噪声和高斯噪声的问题,提出了一种新的小波阈值函数与改进中值滤波融合的噪声抑制算法。依据椒盐噪声与其周围邻域像素灰度值存在的明显差异,估计椒盐噪声,采取3×3模板进行反复迭代滤除椒盐噪声。对高斯噪声,利用极限思想提出了一种新的小波阈值函数,并引入三个控制变量,通过调节控制变量使所构成的小波系数在一定阈值范围内无限接近原小波系数。实验结果表明,提高了峰值信噪比,减小了均方误差,较好的保留了图像细节。     

闪光照相CCD图像的自适应中值滤波方法

中值滤波是一种在去除噪声的同时能较好地保护图像边缘细节的非线性图像处理方法。为了滤除闪光照相CCD图像中的脉冲噪声，同时能更好地保护图像边缘，提出了一种改进的自适应中值滤波方法。该方法采用局部中值和局部方差作为判断噪声点的阈值，实现了局部自适应的中值滤波，克服了传统自适应中值滤波方法的缺点，对椒盐噪声和随机脉冲噪声均有较好的滤波效果。实验结果表明，该方法消除图像脉冲噪声十分有效，对闪光照相CCD图像的处理结果也较好。     

模糊权值中值滤波的X射线图像消噪算法

针对X射线荧光图像的低亮度及噪音造成的对比度差和图像模糊的问题,提出了一种模糊权值中值滤波的图像消噪算法.先用模糊邻域检测法结合梯度检测法分离原始图像中的噪音点与非噪音点,然后在噪音点的邻域内,计算各像素点与邻域中值的模糊相似度,用相似度作中值的权值,对噪音点邻域进行加权滤波|这种算法使图像的非噪音点保持不变.实验结果表明, 本文算法不仅具有较强的消噪能力,而且能够保持图像的边缘细节和纹理信息.     

模糊权值中值滤波的X射线图像消噪算法

针对X射线荧光图像的低亮度及噪音造成的对比度差和图像模糊的问题,提出了一种模糊权值中值滤波的图像消噪算法.先用模糊邻域检测法结合梯度检测法分离原始图像中的噪音点与非噪音点,然后在噪音点的邻域内,计算各像素点与邻域中值的模糊相似度,用相似度作中值的权值,对噪音点邻域进行加权滤波;这种算法使图像的非噪音点保持不变.实验结果表明,本文算法不仅具有较强的消噪能力,而且能够保持图像的边缘细节和纹理信息.     

一种改进的自适应中值滤波算法

针对椒盐噪声的特点,提出了一种改进的自适应中值滤波算法。该算法通过对小窗口内非噪声点的检测来决定是增大滤波窗口还是选择输出。新算法尽可能地减小了滤波窗口,使得图像细节得到更好的保持。数值试验结果表明,新算法能够在有效抑制噪声的同时更好地保持图像细节信息,尤其在高概率密度噪声条件（〉70%）下也能取得较好的结果,比传统自...     

基于退化转换及可分离全变差模型的图像修复

空域重叠的模糊和噪声引起图像退化,修复通常比较复杂。为简化图像修复,提高修复质量,提出利用二阶逼近算子将传统图像修复中既含噪声又含模糊的双退化模型转化为只含"动态噪声"的单退化模型。在传统全变差模型的基础上,提出了一种利用低维差分投影的思想,建立元素可分离的全变差模型,利用一阶梯度下降算法解决"动态噪声"问题。仿真结果表明,该方法适用于多种退化模型,即使在强退化环境下,依然可以有效地去除噪声和模糊,保留图像边缘和细节信息,使退化图像恢复到较理想的状态。     

基于Moreau包络平滑l_1/全变差范数模型的图像脉冲噪声去除方法

脉冲噪声是导致图像退化的主要原因之一,低密度脉冲噪声去除比较容易,但高密度比较困难。为了有效去除高密度的脉冲噪声,提高边缘和细节纹理的保持能力,提出了一种基于莫罗(Moreau)包络平滑l1/全变差范数(l1/TV)模型的脉冲噪声去除方法。此方法具有修复前后图像对比度和形态不变,不易产生局部模糊等优点。由于l1/TV模型中的两个目标函数均为不可微凸函数,无法直接求解,提出了利用解耦形式的Moreau包络对全变差范数进行平滑化处理,平滑后的函数是原函数的可微紧下界,具有迭代形式的解析解,证明了它也是原函数的解。仿真表明该算法具有很强的去噪能力,并能较好地保持边缘和细节信息。此外,还提出了该算法的加速策略,可以大大提高收敛速度。     

三维面形测量中基于模版匹配的变形条纹修复

在基于条纹投影和相位分析的三维面形测量中,由于被测物体表面标志点或复杂面形的阴影遮挡存在,会造成变形条纹局部区域的条纹数据缺失,影响相位和高度信息的最终重建,需要人为地对缺失图像信息进行修复。提出了一种新的缺失条纹数据修复方法——基于模版匹配的图像修复算法,通过图像中已有条纹信息(特别是与待修复区域周围相位信息相似度较高的已知条纹信息)对缺失的变形条纹信息进行估算,实现数据修复。该方法修复效果好,运算过程无需人为参与,便于计算机自动实现,尤其适合于待修复图像整体结构明显、纹理清晰图像的数据修复,有助于提高被测物体相位计算质量和在此基础上的三维面形重建质量。     

基于偏微分方程的闪光照相图像修补算法

针对闪光照相底片图像可能含有缺陷的问题,提出了一种基于偏微分方程的闪光照相图像修补算法,该算法在曲率驱动扩散(CDD)方法的基础上,引入变系数的p-Laplace算子,并将其与BSCB方法交替进行修补。该算法能兼顾水平线的梯度方向和切线方向的修补信息,符合人眼的"连通性准则",并能有效修补面积较大的破损区域。与CDD修补算法相比,该算法能快速收敛,具有更好的修补效果。     

基于图像复原的高光谱图像前向像移补偿

为了提高高光谱图像空间维的图像分辨力,针对航空遥感器成像时由前向像移造成的图像模糊提出了像移补偿方法。分析了航空遥感器前向像移造成图像模糊的退化机制,对运动模糊图像进行了预处理;估计了点扩散函数和噪声功率,使用改进的维纳滤波算法对图像进行复原并以绝对平均误差、峰值信噪比作为评价标准进行了实验。在估计出模糊图像点扩散函数和噪声功率的情况下得到的结果显示:与传统的维纳滤波复原算法相比,改进的维纳滤波复原算法的图像绝对平均误差降低了9.31%,峰值信噪比提高了13.98%,表明提出的算法能够有效改善高光谱图像的像质。     

Two-Phase Image Inpainting: Combine Edge-Fitting with PDE Inpainting

The digital image inpainting technology based on partial differential equations (PDEs) has become an intensive research topic over the last few years due to the mature theory and prolific numerical algorithms of PDEs. However, PDE based models are not effective when used to inpaint large missing areas of images, such as that produced by object removal. To overcome this problem, in this paper, a two-phase image inpainting method is proposed. First, some edges which cross the damaged regions are located and the missing parts of these edges are fitted by using the cubic spline interpolation. These fitted edges partition the damaged regions into some smaller damaged regions. Then these smaller regions may be inpainted by using classical PDE models. Experiment results show that the inpainting results by using the proposed method are better than those of BSCB model and TV model.     

改进的固定点图像复原算法（英文）

研究了周期边界条件下,Tikhonov正则化的固定点算法,提出了变化正则化参数的方法。首先对正则化参数取较大值,抑制复原图像中的噪声,通过得出的收敛结果来修正初始梯度;然后对正则化参数取较小值,以增强复原图像中的细节。实验结果表明,与当前求解L1范数正则化函数和全变分正则化函数的流行算法比较,本文算法对于运动模糊与高斯模糊图像的复原效果更佳。     

改进的盲解卷积技术在远距离激光光斑图像复原中的应用

为了提高外场实验中远距离测量激光光斑位置的精度,提出利用盲解卷积技术对光斑图像进行事后复原来削弱大气湍流对光斑成像的影响。首先,介绍了经典盲解卷积算法,分析了其不足之处,并提出了一种改进的盲解卷积算法。为了提高目标函数的收敛性和收敛速度,在TV(Total Variation)目标函数加入惩罚项,并对交替迭代法进行改进。然后,用数学方法证明了改进的盲解卷积算法的收敛性。最后,进行了仿真实验。与传统算法相比,用改进算法恢复的图像信噪比至少提升了15%。文中给出了外场试验图像的实际复原效果。     

扫描电镜图像去噪的研究与实现

扫描电镜能直观观察样品的表面结构,但其高分辨形貌成像图固有的噪声不利于图像分析。针对集成电路器件扫描电镜成像图的去噪声问题,采用了通过滑动条方式自适应设置图像二值化阈值,将数学形态学处理方法与图像二值化相结合,实现了对图像噪声的自动去除处理;同时还设计了通过手动勾勒图像中的多边形区域实现去除噪声的功能;为使图像达到更好的效果,系统还可允许针对自动去噪后的图像自行选择是否进行手动去噪,并设计实现了风格直观简洁,易于操作的交互式用户界面。对多幅集成电路器件扫描电镜成像图进行去噪声处理的结果和对去噪前后的图像进行无参考图像质量评价的数据表明,该方法有效地改善了扫描电镜图的信噪比,获得了突出前景等有用信息。     

Mixed noise removal algorithm of EBAPS image under low illumination condition based on FPGA北大核心CSCD

In order to solve the problem that single median filtering and gaussian filtering algorithm is not effective in suppressing impulse noise and poisson noise simultaneously in low illumination image, and the edge detail protection is insufficient, an open and close mix-median-gaussian (OCMMG) filtering algorithm based on field programmable gate array (FPGA) was proposed. Firstly, the minimum four-direction difference was used to detect the anomaly degree of each pixel point, the weight was allocated according to the threshold of pulse noise discrimination, and the first step was filtering. Then, the four-direction edge detection algorithm was used to extract image edges, and the second step was filtered according to the set edge confidence characterization value. Finally, the images collected by electron bombarded active pixel sensor (EBAPS) under the condition of 1×10−3 lx illumination were processed by FPGA in real time. The experimental results show that the FPGA processing results are consistent with the software simulation processing results. Compared with the median filtering and gaussian filtering algorithm, the peak signal-to-noise ratio (PSNR) of the algorithm is improved by 3.23% and 16.34%, the structural similarity is improved by 14.66% and 33.86%, and the edge retention index is improved by 0.49% and 4.21%, respectively, which can effectively remove the mixed noise of EBAPS image and meet the real-time requirements. © 2022 Editorial office of Journal of Applied Optics. All rights reserved.     

基于自适应字典选择的MCA图像修复方法

形态成分分析是一种基于稀疏模型的图像分析算法,其中心思想是根据信号组成成分的形态差异性选择两个合适的字典分别用来表示纹理部分和边缘卡通部分,具有良好的图像修复特性。传统上字典的选择需要由使用者根据图像内容人为确定。提出一种基于图像内容的自适应字典选择方法,根据最小能量在字典集合中选择最适合当前图像的字典并对图像进行修复。实验证明,该方法具有良好的图像修复性能。