浑浊介质中图像对比度与成像方式的关系

浑浊介质中图像对比度的物理增强方法一直是研究热点, 目前学者们提出的距离选通成像、偏振差分成像和偏振距离选通成像均能提高图像的对比度, 但提高效果与成像距离的关系尚不明确. 本文分别利用以上三种成像方式及普通强度成像对处于不同浓度浑浊介质中的目标进行成像, 研究了图像强度和对比度随成像距离的变化情况. 结果表明: 从滤除的散射光强来看, 偏振距离选通成像最优, 而偏振差分成像在成像距离较远时优于距离选通成像; 三种成像方式滤除的散射光强值趋于稳定的阈值距离各不相同; 对比度改变相同量时, 偏振距离选通成像对应成像距离的变化量最大, 偏振差分成像次之, 强度成像最小, 且均与散射系数成反比. 本文对浑浊介质成像效果及机理的分析, 对进一步提高浑浊介质中目标的分辨及识别具有重要意义.     

超短脉冲激光电子学全息选通透过散射介质成象系统的噪音分析

本文详细分析了超短脉冲激光电子学全息选通透过散射介质成象系统的噪音因素，其噪音来源主要有电子学全息图的记录过程、再现过程以及ＣＣＤ自身的噪音、系统光学元件产生的噪音等等，提出了相应的噪音处理措施．     

超短脉冲激光电子学全息选通透过散射介质成象系统的噪音分析

本文详细分析了超短脉冲激光电子学全息选通透过散射介质成象系统的噪音因素,其噪音来源主要有电子学全息图的记录过程、再现过程以及CCD自身的噪音、系统光学元件产生的噪音等等,提出了相应的噪音处理措施.     

微型激光光学引擎中光学噪音的抑制

分析了微型激光投影引擎的两种主要光学噪音:干涉网格和激光散斑产生的基理;提出采用振动的随机位相板同时实现干涉网格和激光散斑抑制的方法并进行了理论分析;自行设计了微型激光投影引擎,利用微型电控马达带动随机位相板振动,用CCD相机在不同的F#及曝光时间下对投影图像进行了采集,并对图像的散斑对比度行了测试.结果表明,通过静止...     

基于PCF-LPG的差分算法实现对光纤传感器的噪音消除

为了有效消除光源抖动及系统不稳定因素给光纤传感器带来的噪音干扰,提高光纤传感器的准确度,本文提出了一种基于光子晶体光纤长周期光栅的差分算法.利用光子晶体光纤长周期光栅良好的温度稳定性及宽光谱滤波特性,同时监测位于光子晶体光纤长周期光栅透射谱正负斜率线性区域内的两个信号功率变化.这两个信号是经同一路径到监测设备的,包含光源抖动以及系统其它不稳定因素带来的噪音干扰,对这两个信号进行差分处理即可有效消除噪音干扰,并将其应用于光纤环镜温度传感器.结果表明:通过基于光子晶体光纤长周期光栅的差分处理,在光源功率变化±10%的情况下,差分值基本保持不变,由此获得的温度测量值与真实值相对误差分别为0.04和0.03|与未引入差分算法相比,传感器准确度从约76%提高到约97%.本文提出的基于光子晶体光纤长周期光栅的差分算法可以有效消除光纤传感器内功率抖动所带来的噪音干扰,大大提高系统的准确度.     

基于PCF-LPG的差分算法实现对光纤传感器的噪音消除

为了有效消除光源抖动及系统不稳定因素给光纤传感器带来的噪音干扰,提高光纤传感器的准确度,本文提出了一种基于光子晶体光纤长周期光栅的差分算法.利用光子晶体光纤长周期光栅良好的温度稳定性及宽光谱滤波特性,同时监测位于光子晶体光纤长周期光栅透射谱正负斜率线性区域内的两个信号功率变化.这两个信号是经同一路径到监测设备的,包含光...     

微型激光光学引擎中光学噪音的抑制

分析了微型激光投影引擎的两种主要光学噪音|干涉网格和激光散斑产生的基理|提出采用振动的随机位相板同时实现干涉网格和激光散斑抑制的方法并进行了理论分析|自行设计了微型激光投影引擎,利用微型电控马达带动随机位相板振动,用CCD相机在不同的F#及曝光时间下对投影图像进行了采集,并对图像的散斑对比度行了测试.结果表明,通过静止的随机位相板可以很好地抑制干涉网格噪音|通过使随机位相板以大于视觉暂留效应形成的融合频率进行振动,可以同时抑制干涉网格和激光散斑,使得散斑对比度小于5%,达到投影观察的要求.     

激光距离选通成像门宽对图像信噪比影响

为了解不同激光测距精度下的选通成像信噪比,本文利用外场实验系统对不同门宽条件下的图像信噪比进行了分析。首先,根据激光距离选通成像理论建立作用距离模型,初步确定系统各项参数。在此基础上,构建外场实验系统,并利用实验系统进行外场实验研究。对不同门宽条件下的图像进行分析对比,获得门宽与图像信噪比关系曲线。实验结果表明:在门宽2 μs范围内,图像信噪比≥8,图像质量满足自动识别要求,充分证明了距离选通成像系统对测距精度要求较低,完全满足实际应用需求。     

基于并行组合加权均值级联形态滤波算法的散斑噪音压缩

本文提出一种新的用于散斑噪音压缩的并行组合加权均值级联形态滤波算法。首先采用3×1和1×3两个线型结构元素分别进行形态开一闭、闭一开运算,然后利用散斑噪音的负指数统计规律加权求平均,最后再采用5×1和1×5两个线型结构元素重复上述运算。模拟结果表明此算法既有效地压缩了散斑噪音又保持了图象的几何结构,并且通过比较证明其优于F.Safa的多方向形态滤波算法。     

基于水下成像系统模型的水下图像超分辨率重建技术研究

水下成像技术在诸多领域获得了越来越多的应用,然而由于受到成像器件参数、水体特性等成像系统参数的影响,水下图像的分辨率普遍较低、像质较差。基于包括点扩散函数、衍射极限等水下成像系统模型的图像超分辨率重建技术,能够在提高图像分辨率的同时增强图像质量。为了尽可能提高图像分辨率,建立了基于光束传播理论的超分辨率成像模型,并将其应用于水下脉冲激光距离选通成像结果图像的超分辨率重构。重构实验的结果表明,所提出的方法可以有效地提高水下成像的分辨率和质量。     

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.     

PMP中基于亚像素相移的噪音抑制算法

提出一种基于亚像素相移的噪音抑制算法,通过正弦条纹灰度的连续变化来实现亚像素相移,从而增加相移帧数.采用N-Bucket算法,解决了相移帧数增加后的计算量问题.模拟及实验表明,该方法可以有效地抑制噪音影响,提高测量准确度.     

基于尺度相关性的微光图像降噪算法及其硬件实现

微光电视是低照度条件下的重要观测手段,但微光电视图像信噪比低,观察效果差,必须进行降噪处理.根据噪声小波系数随着小波分解尺度加大而减小的特性,文中算法利用微光图像小波分解层间相关性,可以良好地消除噪声,同时克服了传统降噪方法在滤除噪声的同时会造成图像细节损失的缺点.从所介绍的微光图像实时处理系统实现结果看,降噪效果明显.本文还给出了算法工程化实现的定标和阈值确定方法.     

基于小波变换的磁共振图像去噪

去噪是图像处理中的一个非常重要的问题. 传统去噪方法在降低噪声的同时会模糊图像的细节,基于小波变换的图像去噪方法能在降低图像噪声的同时较好地保持图像的细节,目前基于小波变换对图像进行去噪已经成为最有前途的去噪方法之一. 本文综合小波域去噪的文献,对小波域的磁共振图像去噪方法进行了综述,详细介绍了各种小波域的磁共振图像去噪方法,并对他们的性能进行了总结,对小波域去噪方法的发展趋势进行了展望.     

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。     

基于形态学与遗传粒子滤波器的红外小目标检测与跟踪算法

针对复杂背景下红外小目标的检测与跟踪,提出了一种融合了top-hat算法、遗传算法以及粒子滤波器的新方法.该方法首先采用提取副帧的方法去除目标周围部分的背景和噪音,有效地减少了参与运算的像素数目;其次,将具有不同边缘特性的多个结构体应用于top-hat检测算法中,提高了副帧中预目标的有效性;接着,利用目标时空运动的相关性,结合阈值判断来去除虚假目标,增强了目标检测的可靠性;最后,将遗传算法引入粒子滤波算法,较好地改善了粒子的多样性,在保障跟踪实时性的同时,提高了粒子滤波的准确度.实验结果表明,该算法在检测准确度、跟踪准确度和鲁棒性都具有一定的优越性.     

用于噪声抑制的碘分子滤波瑞利散射技术研究

为了解决激光瑞利散射技术诊断燃烧场时存在的米散射和背景杂散光干扰问题,发展了基于碘分子超精细吸收凹陷的滤波技术。介绍了分子滤波的原理和碘分子的吸收光谱,设计了用于产生稳定数密度的碘分子滤波器,并采用种子注入、可调谐Nd：YAG激光器测量了碘分子的吸收谱。采用碘分子滤波器,在稳态燃烧场和瞬态燃烧场上分别进行了结构诊断的滤波瑞利散射实验,获得了清晰的燃烧场结构图像。实验表明碘分子滤波器能够有效抑制532nm激光瑞利散射实验中的米散射和背景杂散光,提高信号图像的清晰度。     

一种基于改进累积方差百分比的红外高光谱数据降噪方法

降低红外高光谱观测数据中的噪声水平是提高温湿廓线反演精度和反演稳定性的重要环节。采用主成分分析法降噪时,最优主成分个数k的选择一般是根据统计和经验的方法确定。统计的方法大都是根据累积方差百分比法,通过人为设定累积贡献率阈值确定最优主成分个数,使得该方法具有较大的主观性和随意性;经验的方法则需要实时的等效噪声光谱(NESR)数据做标准化处理将非均匀噪声转化为高斯分布,而实时的NESR数据在很多情况下不易获取。针对上述问题,提出了一种基于改进累积方差百分比的主成分降噪方法,通过迭代计算选取不同主成分时重构光谱辐射与模拟光谱辐射的偏差来计算累积贡献率阈值,根据阈值确定最优的主成分个数。该方法解决了确定累积贡献率阈值主观随意性的问题,并且不需要实时的NESR数据做标准化处理。根据物理反演结果分析了数据的标准化对降噪的影响,结果表明,标准化对降噪效果的影响很小,由标准化造成的k值计算误差对降噪效果的影响更大。利用该方法对2011年4个季度中具有代表性的数据做降噪处理,反演的温度廓线均方根误差相比于经验公式法在0.32～3 km高度上提高了约0.1 K,与利用等效噪声光谱标准化后的降噪数据的反演结果精度相当。在无法获取等效噪声光谱数据情况下,该方法可以客观合理地对地基红外高光谱数据进行降噪。