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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。 相似文献
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非视域成像是对探测器视线外被遮挡的物体进行光学成像的新兴技术,基于光锥变换反演法的非视域成像可以看作是一个反卷积的过程,传统维纳滤波反卷积方法是使用经验值或者反复尝试得到瞬态图像的功率谱密度噪信比(power spectral density noise-to-signal ratio,PSDNSR)进行维纳滤波反卷积,但非视域成像每个隐藏场景的PSDNSR都不同,先验估计难以适用.因此本文提出使用捕获瞬态图像的中频域信息来估计PSDNSR进行维纳滤波从而实现非视域成像.实验表明,基于中频域维纳滤波的非视域成像算法估计的PSDNSR能够落在一个重建效果较好的量级上.相比其他方法,本文算法能一步直接估计出PSDNSR,没有迭代运算,计算复杂度低,能够在保证重建效果的前提下提升重建效率. 相似文献
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离焦模糊图像的维纳滤波恢复 总被引:4,自引:0,他引:4
为消除离焦误差产生的图像模糊,介绍了基于逆滤波和维纳滤波的离焦模糊图像复原方法。从光学成像原理出发,根据高斯方程计算离焦误差,建立离焦误差与光学传递函数之间的关系。讨论了离焦误差对光学成像系统传递函数的影响。通过建立线性空间不变的模糊模型,构建点扩散函数和光学传递函数,采用与模糊过程相反的处理方法进行图像复原,消除离焦误差造成的图像模糊。测试实验中,对标准样本Lena图像进行了离焦模糊处理,采用维纳滤波算法复原图像,选择不同的离焦半径和维纳滤波参数进行对比。实验结果表明:维纳滤波方法可有效消除离焦模糊;抑制噪声干扰和"振铃效应";可把图像峰值信噪比提高到6dB以上。 相似文献
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针对心磁信号工频及背景噪声干扰问题, 提出了广义S变换奇异值分解(singular value decomposition, SVD)滤波方法.在离散S变换基础上, 导出了广义矩阵S变换和逆变换公式. 通过对采样信号进行广义S变换, 调节时频分辨率, 利用SVD分解方法确定有效心磁信 号区域, 实现自适应时频滤波. 实验结果表明, 该方法能有效滤除工频及背景噪声干 扰, 且在较少奇异值个数情况下可获得更好的滤波性能.
关键词:
心磁信号
S变换
奇异值分解
时频滤波 相似文献
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图像增强技术可以有效地突出图像中的有用信息,已广泛应用于多个领域.现有的图像增强算法往往无法应对自然图像中复杂的梯度分布,难以准确保持图像中前景与背景的边缘信息.为了改善输出图像的边界过平滑问题,本文提出了一个基于多引导滤波的图像增强算法.首先,设计了一个以滤波核为变量的通用图像优化模型,现有的联合滤波器可视为该模型的解;然后,依据集成学习的思想,将联合滤波器中的单幅引导图像扩展到多幅,以更好地利用引导图中的结构信息进而获得更好的输出结果,并给出了一个多幅引导图的来源途径;最后,对多幅输出图像进行平滑,在图像优化模型中加入正则化项,以确保由多引导滤波得到的不同滤波输出保持一致.实验结果表明,本文算法在抑制图像噪声的同时,可以更好地保留物体的边界信息,从而使图像的信噪比进一步提升. 相似文献
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《中国光学快报(英文版)》2015,(6)
In order to select a suitable spatial filter for the spatial filtering velocimeter, the filtering characteristics of the spatial filters with a rectangular window and rectangular transmittance are investigated by the power spectrum of transmittance function method. The filtering characteristics of differential filters are investigated and compared with that of common ones. The influences of the number of spatial periods on the spectral bandwidth,deviation to central frequency, and peak transmittance are deeply analyzed. The results show that the influence is due to the form of superposition of the signal components and other components, the pedestal and higher-order components, and the superposition results from the finite size of the spatial filter. According to the results, a method is proposed to compensate for the deviation to central frequency. 相似文献
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针对包裹相位场在消除噪声的特别要求,提出了对包裹相位场预处理的向量滤波方法。理论分析了功率谱密度和向量变换的滤波思想。仿真实验研究了滤波模板的大小对滤波效果的影响,比较了在同样模板的选取下向量滤波方法与二次均值滤波法的滤波效果,分析了向量滤波方法与二次均值滤波法的功率谱密度分布。结果表明,相比二次均值滤波法,向量滤波法在降噪的同时,相位图依然清晰,它的功率谱密度分布没有明显变化,预处理后频谱信息的丢失远小于二次均值滤波。向量滤波法在提高信噪比的同时,信息的完整性得到较好保证。 相似文献
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基于数学形态学和遗传优化的图像去噪 总被引:4,自引:0,他引:4
针对图像滤波时损失图像细节这一问题,提出了一种自适应多尺度形态滤波方法,在普通多尺度形态开、闭滤波基础上增加了多尺度top hat变换和bottom hat变换,用于提取并平滑小尺度的图像信息。top hat变换和bottom hat变换的系数对整个滤波器性能起着重要的作用,采用遗传优化的方法对其进行优化。实验结果表明,该方法噪声去除效果好,图像细节保持完整,提高了输出图像的信噪比,增强了滤波器的自适应性和智能性,处理效果明显优于传统滤波方法。 相似文献
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V. F. Kravchenko V. I. Ponomaryov V. I. Pustovoit A. Palacios-Enriquez 《Doklady Physics》2017,62(8):379-383
A novel method for the filtering of images corrupted by complex noise composed of randomly distributed impulses and additive Gaussian noise has been substantiated for the first time. The method consists of three main stages: the detection and filtering of pixels corrupted by impulsive noise, the subsequent image processing to suppress the additive noise based on 3D filtering and a sparse representation of signals in a basis of wavelets, and the concluding image processing procedure to clean the final image of the errors emerged at the previous stages. A physical interpretation of the filtering method under complex noise conditions is given. A filtering block diagram has been developed in accordance with the novel approach. Simulations of the novel image filtering method have shown an advantage of the proposed filtering scheme in terms of generally recognized criteria, such as the structural similarity index measure and the peak signal-to-noise ratio, and when visually comparing the filtered images. 相似文献
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提出一种基于背景最佳滤波尺度的红外图像复杂度评价准则来解决传统方法评价背景效果较差的问题. 同时, 这种方法还可以为红外图像滤波提供最佳高通滤波尺度信息, 从而对红外图像进行性能最佳滤波. 首先, 生成高斯仿真目标并与红外图像进行融合, 获得包含仿真目标及真实红外背景的图像. 然后, 在不同高斯滤波尺度下对图像滤波, 并计算滤波后仿真目标的信噪比. 最后, 取滤波后目标信噪比最大时的滤波尺度作为背景最佳滤波尺度, 使用该尺度可评价红外图像的复杂度. 另外, 本文还使用数学模型推导了红外图像最佳滤波尺度, 得出最佳滤波尺度的数学表达式. 大量实验表明: 1) 本文推导的最佳滤波尺度数学表达式与实验曲线吻合. 2) 这种方法在评价红外图像复杂度方面比传统的基于信息熵的方法效果要好很多. 并且这种方法获取的红外背景复杂度为滤波最佳尺度, 可以直接利用这项指标对图像进行最佳滤波从而更好地检测弱小目标. 3) 仿真目标尺度越大, 最佳滤波尺度也会相应增大. 因此, 在评价图像复杂度时, 应使用相同尺度的仿真目标, 不同图像之间才具备可比性. 同时, 最佳滤波尺度与仿真目标的强度无关. 4) 本文算法使用的滤波器宜用高斯及Butterworth高通滤波器实现. 5) 本文提出的方法不仅可以有效分析红外视频的复杂度, 并且可以通过复杂度的变化分析图像内容的突变. 相似文献
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Udovydchenkov IA Rypina II Brown MG 《The Journal of the Acoustical Society of America》2010,127(5):EL185-EL191
The discrete form of the mode filtering problem is considered. The relevant equations constitute a linear inverse problem. Solutions to problems of this type are subject to a well-known trade-off between resolution and precision. But unlike the typical linear inverse problem, the correctly formulated mode filtering problem is subject to an energy conservation constraint. This letter focuses on the importance of satisfying, approximately at least, the energy conservation constraint when mode filtering is performed. 相似文献