数字全息技术中散斑噪声滤波算法比较

 在数字全息测量记录过程中,其所记录的全息图易受到散斑噪声的污染造成分辨率下降,同时也严重影响数字全息再现的效果,因此研究适用于数字全息技术中散斑滤波的算法具有重要的实用价值。介绍了中值滤波、Lee滤波、Kuan滤波和SUSAN滤波这四种常用的散斑滤波算法,并将它们运用于数字全息实验所记录图像和数字再现图像的散斑噪声滤波处理中,然后对这四种算法的处理结果进行评价。结果表明,在数字全息技术中使用SUSAN滤波算法进行处理,既明显抑制了散斑噪声,又有效保证了再现图像信息的完整性。     

电子散斑干涉条纹的计算机自动处理

电子散斑干涉条纹的噪声较强,一些常用的图像去噪、二值化、细化等算法对散斑干涉条纹的处理都存在一定的不足.针对散斑条纹的灰度值具有由两边向中间逐渐增强的特点,提出了一种新的计算机自动处理算法.该方法首先对干涉条纹进行巴特沃思滤波去噪、二值化,然后对其应用Hilditch细化计算机,实验结果表明此算法能较好地对一幅散斑干涉条纹图像进行细化.     

合成孔径雷达图像的Contourlet域空间选择滤波降斑算法

合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑噪声降低了影像分割和分类的效果,会导致影像判识困难。结合Con-tourlet系数的结构特点和SAR图像相干斑乘性噪声模型,提出了一种新的基于Contourlet变换的降斑算法。该算法利用信号与噪声在Contourlet域尺度间相关性的不同,通过空间选择滤波对系数进行分类,采用混合分布模型,实现了SAR图像的降斑处理。实验结果表明,该算法不仅能有效地抑制相干斑,而且还能有效地保护图像的细节特征。     

基于双域滤波算法的OCT图像去噪

光学相干断层扫描(OCT)作为眼科疾病的重要诊断手段之一,具有巨大的发展潜力。OCT图像中含有大量的散斑噪声,会影响图像病理信息的检测和提取。提出一种去除OCT图像散斑噪声的方法,依据散斑噪声的乘性特性建立了乘性噪声模型。针对双域滤波中产生的伪吉布斯现象,引入各向异性扩散获得引导图像,代替了算法中的自身引导,减少了迭代次数。结果显示,所提方法提高了算法效率与图像质量,算法运行时间大幅度下降,图像峰值信噪比(PSNR)提高到36dB,结构相似性(SSIM)和边缘保持系数(EPI)分别达到0.8和0.7左右,有效抑制了OCT图像中的散斑噪声。     

基于改进旋滤波的电子散斑干涉图滤波方法

电子散斑干涉术条纹图在成像时不可避免地受散斑噪声调制,去除噪声是散斑干涉条纹处理的一项重要任务。利用散斑条纹图的方向性,提出一种基于模糊方向的旋滤波:在当前点的领域内定义4个模糊方向窗口,将传统旋滤波的一维、精确方向窗口的确定,转变为模糊方向窗口的确定;在确定的窗口内进行低通滤波时,采用自适应加权均值滤波代替传统的中值滤波。利用该方法分别处理模拟散斑条纹图和实验所得的真实条纹图,并与传统旋滤波、双边滤波和小波丢弃子带方法比较。实验结果表明,该改进算法在滤除散斑条纹图噪声的同时,有效保护了条纹的细节信息。     

散斑干涉相位条纹图的频域滤波处理

为了解决在数字散斑干涉技术测量时,散斑干涉相位条纹图像中大量噪声对相位解包裹结果和精度产生严重影响的问题,介绍了一种条纹正余弦分解和频域低通滤波结合的方法,实现了散斑干涉相位条纹图的高精度滤波。该方法的基本思路是在对相位图像进行滤波处理前,先将相位图通过正余弦函数进行映射转换成两幅图,分别经过频域滤波,然后再合成为相位图。这种分解频域滤波方法可以在滤波的同时,有效保留相位跳变信息。实验结果表明：与传统的图像降噪方法相比,该方法能够在保留图像“尖峰”信息的基础上,较好地滤除图像中的散斑噪声,方法简单有效,有效解决了传统滤波方法应用在相位条纹图中,相图灰度信息丢失10%~40%的问题。     

脉冲相干激光雷达的散斑成像模型及其散斑噪声压缩

推导了脉冲相干激光雷达的散斑成像模型,证明了脉冲相干激光雷达图像中散斑噪声的乘法性质。根据其统计规律,提出一种新的用于散斑噪声压缩的并行加权均值多方向形态滤波算法。模拟结果表明此算法既有 地压缩了散斑噪声又保持了图像的几何结构,并且通过比较,证明其优于Safa的多方向形态滤波算法。     

基于稳健性主成分分析算法的光学相干层析成像去除散斑噪声的研究

为了消除光学相干层析成像(OCT)系统中存在的大量散斑噪声,引入了稳健性主成分分析(RPCA)算法。通过分析生物组织在OCT中散斑的产生机制,从而了解OCT系统中散斑噪声的特点。结合OCT系统自身的特点,证明基于RPCA算法的低秩矩阵恢复模型对OCT系统消除散斑噪声有良好的适用性。利用RPCA算法,可以得到将OCT原始图像分解成散斑噪声图像和样品截面图像的最佳估计。RPCA算法能在分离散斑噪声的同时,保留样品自身结构的散斑图样,有效地避免了伪影的生成。通过对比处理后和处理前的图像,结果表明,RPCA算法能够有效地抑制散斑噪声,提高信噪比,改善OCT图像效果。     

无阈值窗口傅里叶变换滤波法

为减少噪音对散斑相位图的影响,提出了一种无阈值的窗口傅里叶变换滤波方法.通过对窗口内条纹频率幅值扫描,寻找条纹频率幅值的最大值作为滤波标准,得到最佳滤波图像,缩短了计算时间,解决了窗口傅里叶变换滤波中需要设定阈值的问题.在无阈值窗口傅里叶变换滤波算法基础上,对散斑条纹图像进行了滤波,证明了该算法的可行性和良好的滤波效果,可用于各类条纹图像的低通滤波.     

共焦元件测量系统数据处理中的高斯滤波算法

为进一步提高共焦元件参数测量系统的定焦精度,提出了运用高斯滤波算法对由共焦系统采集的光斑图像和共焦轴向强度响应信号进行滤波处理,以降低系统光学噪声对测量光斑图像的影响,削弱外界环境扰动等因素对共焦轴向强度响应信号的干扰。经理论分析和实验验证,在对测量光斑图像和共焦轴向强度响应信号进行高斯滤波算法处理后,可有效地抑制图像噪声,降低高次谐波干扰,进而提高系统的定焦精度。     

Speckle suppressing based on morphological filter and fuzzy logic

A novel morphological filtering algorithm is proposed for suppressing speckle noise in images. The algorithm employs directional morphological close-open and open-close operations, then computing the membership of the filtered versions' every pixel according to the designed fuzzy rule. The final filtered image is composed of all the pixels with corresponding maximal membership. The validity of the algorithm is demonstrated.     

Speckle Noise Suppressing Based on a Generalized Parallel Weighted-Average Multidirectional Morphological Filtering Algorithm

In this paper, a generalized parallel weighted-average multidirectional morphological filtering algorithm is presented to suppressing speckle noise. Simulation shows the algorithm can not only effectively suppress speckle noise but also preserve the geometrical features of images. Through comparison, it is proved that the algorithm is superior to F. Sara algorithm.     

低散斑环形光束整形器件的设计及实验

提出一种可有效抑制散斑噪声的衍射元件设计方法.在传统Gerchberg-Saxton算法的基础上,通过选择一种特殊的初始相位,在不降低衍射效率的同时,有效提升光斑的均匀性.以将高斯光束整形成环形平顶光束为例,开展了数值仿真和光学实验.结果表明,利用该方法和传统Gerchberg-Saxton算法设计得到的环形平顶光束散斑对比度分别为11%和34%,验证了该方法可以获得低散斑噪声的环形平顶光束.     

Synthetic Aperture Radar image nonlinear enhancement algorithm based on NSCT transform

Due to the imaging mechanism, Synthetic Aperture Radar (SAR) images are susceptible to speckle noise, which affects radar image interpretation. So image denoising and enhancement are important topics of improving SAR image performance. A nonlinear image enhancement algorithm based on nonsubsampled contourlet transform (NSCT) is proposed in this paper. The image is decomposed into coefficients of different scales and directions through nonsubsampled contourlet transform. It is denoised by the threshold method of the multi-scale product of NSCT coefficients. Then thresholds of the nonlinear enhancement function are determined according to the coefficients of each scale. The two parameters of the function, among which one is used to control the range of enhancement and the other can determine the strength of enhancement, are obtained by solving nonlinear equations. The coefficients processed by the enhancement function are used to reconstruct the image. The simulation results on the Matlab platform show that the algorithm has a good effect of enhancing details of images and suppressing noise signals meanwhile.     

基于Rician分布的散斑噪声的超声图像模拟算法*

为了衡量各种去噪算法的性能,在干净无噪声的图像上添加接近真实且可控的散斑噪声是非常重要的,提出一种基于Rician分布的不完全发育的斑点噪声的超声图像模拟算法。该算法考虑到了声波区域中包含孤立的强散射体的情况,同时结合了超声成像的扫描过程。以合成图像和肾脏图像为体模进行了模拟实验,并对最终生成的伪超声图像进行了噪声分布统计及拟合检验。实验结果表明该算法生成的伪超声图像在视觉上和理论上都接近真实的超声图像。     

Statistical properties of polarization image and despeckling method by multiresolution block-matching 3D filter

The theoretical and experimental investigations on the polarization imagery system of speckle statistical characteristics and speckle removing method are researched. A method to obtain two images encoded by polarization degree with a single measurement process is proposed. A theoretical model for polarization imagery system on Müller matrix is proposed. According to modern charge coupled device (CCD) imaging characteristics, speckles are divided into two kinds, namely small speckle and big speckle. Based on this model, a speckle reduction algorithm based on a dual-tree complex wavelet transform (DTCWT) and blockmatching 3D filter (BM3D) is proposed (DTBM3D). Original laser image data transformed by logarithmic compression is decomposed by DTCWT into approximation and detail subbands. Bilateral filtering is applied to the approximation subbands, and a suited BM3D filter is applied to the detail subbands. The despeckling results show that contrast improvement index and edge preserve index outperform those of traditional methods. The researches have important reference value in research of speckle noise level and removing speckle noise.     

基于数学形态学的数字全息再现像融合方法

针对数字全息中不同再现距离获得的携带不同聚焦信息的再现像, 提出了一种基于数学形态学的多聚焦再现像融合方法, 以有效扩展成像景深。首先通过小波-Controulet变换获得源图像的高频和低频分量;然后, 针对数字全息中含散斑噪声的特点, 对高频分量采用基于数学形态学区域能量的方法进行融合, 对低频分量采用加权对比度法进行融合;最后, 将融合系数反变换得到融合图像。通过对算法的有效性分析和实验验证, 将本文提出的方法与不加入数学形态学的融合方法进行了对比研究。结果表明, 基于数学形态学的融合方法能充分抑制散斑噪声的影响, 保留更多细节信息, 有效扩展了成像景深范围达11.5 cm。其中, 对于表面粗糙且信息量较少的骰子, 基于数学形态学方法的空间梯度算子提高了11.8%, 熵值提高了2.7%;对于表面光滑且信息量较多的硬币, 其空间梯度算子提高了13.6%, 熵值提高了2.8%。     

散斑条纹图的自适应窗口滤波方法

针对散斑噪声很难用常用的滤波方法进行滤除,在已有等值线滤波方法的基础上,提出一种更优的自适应窗口滤波方法。由于等值线窗口是在条纹方向图的基础上得到的,深入研究条纹方向的求取方法,提出了一种更为可靠的条纹方向求取算法,在得到高精度条纹方向的同时,还能估计出条纹的密度。使用等值线窗口技术,保持了窗口形状的自适应能力,然后利用对条纹密度的估计,根据条纹的宽度来确定滤波窗口的大小,实现了滤波窗口大小的自适应。最后,根据条纹方向和滤波后的图像可以直接得到条纹密度变化较大的单幅散斑图的相位结果。     

水下激光目标的统计对消分割法

水下激光目标的识别是一个崭新的研究领域,有许多问题需要解决,其中,目标分割是关键.水下激光图像中夹杂着严重的散斑噪声,受其影响,要识别水下激光目标,就要对图像进行有效的消噪,然后进行目标分割.本文依据具有相似统计特征的噪声可抵消图像中的相应噪声这一基理,结合小波变换和统计法,提出了一种水下激光目标的统计对消分割法,以去除噪声,提取目标.实验结果表明该方法是有效可行的.