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对数字热成像的噪点信息矢量量化是实现图像去噪,提高图像识别能力的关键技术。传统方法中对数字热成像中噪点信息矢量量化算法采用LBG算法,当图像出现灰色关联度噪点时,量化算法的抗噪性能不好。提出一种基于强边缘保留和误差补偿编码的数字热成像中噪点信息矢量量化算法。用量化误差补偿法对量化的热成像进行补偿,消除当前图像块的瑕疵特征点,提高误差补偿编码处理精度。仿真表明,本算法对数字热成像噪点信息的矢量量化效果较好,去噪性能优越,进行矢量量化处理后,实现噪点去除,PSNR值较传统方法都有明显提高,提高对图像目标的识别性能,较传统方法优越。 相似文献
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《科技通报》2017,(9)
针对雾霾天气下动态交通图像的细节性较差,获取的图像信息较少的问题,需要对雾霾天气下动态交通图像的自适应清晰化方法进行研究。当前采用的方法进行动态交通图像处理时,不能有效地提高图像的细节,导致获取的图像信息较少。为此,提出一种基于成像模型的动态交通图像的自适应清晰化方法,该方法首先利用非局部均值方法对动态交通图像进行去噪,结合去噪后的动态交通图像利用成像模型的清晰化方法对动态交通图像进行清晰化处理,利用动态交通图像求解成像模型中大气耗散的函数,根据图像像素点所处的位置精确的设定动态交通图像能见度的还原控制因子,对动态交通图像区域进行清晰化处理,以处理的结果完成对雾霾天气下潍坊地区动态交通图像的自适应清晰化方法研究。实验结果表明,该方法能有效地提高交通图像的细节,增加获取图像的信息。 相似文献
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通过对BGA电路板在线检测系统中采用的X射线图像噪声来源进行分析,研究各种去噪算法,以均方误差和峰值信噪比作为客观衡量标准,比较实验效果,提出适用于X射线图像预处理环节的去噪算法:多幅图像平均和维纳滤波结合的复合滤波算法。 相似文献
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数学形态学是一种基于集合论的方法和理论,其基本思想是利用一个结构元素去探测一个图像,通过目标图像的形态变换实现结构分析和特征提取的目的。本文在系统推导了数学形态学的基本运算和理论依据的基础上,对数字图像处理中的基础应用和形态学中的图像边缘检测算法展开了深入的分析,并围绕形态学图像边缘处理的抗噪边缘检测进行了优化处理。 相似文献
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热成像过程中热成像重复量化和反差增强导致伪轮廓,需要对热成像伪轮廓进行掩模处理,以消除图像伪轮廓瑕疵,提高热成像的识别性能。热成像图像噪点具有非平稳性,对其进行伪轮廓消除和掩模处理较为困难。提出一种基于4通道扇形滤波的热成像伪轮廓掩模处理技术。首先采用改进的基于量化误差补偿的伪轮廓掩模矢量量化方法对热成像进行预处理,设计点到线模型,进行伪轮廓边缘检测和掩模矢量量化算法改进,设计4通道扇形滤波滤除伪轮廓瑕疵点,改进伪轮廓掩模算法。实验结果表明,该算法能有效实现对热成像的伪轮廓掩模处理,提高对热成像的识别精度。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
在浓雾环境下进行视频拍摄会因大气粒子的散射作用导致图像成像效果极差,通过图像增强算法设计,提高视频图像的去雾速率和成像质量。当前对浓雾环境下拍摄出来的景物图像采用暗原色增强方法,对能见度和对比度较低的图像的增强效果不好。提出一种基于改进的多尺度加权平均Ret-inex算法的雾天视频图像增强算法。采用Gamma-Gamma分布的方法构建大气散射物理模型,利用简化大气传播原理,得到去雾后的图像的视频图像的暗原色特征,实现雾天环境下视频图像成像机理和增强模型总体设计。浓雾环境下提取多尺度Retinex图像暗原色特征,采用多尺度加权平均Retinex算法,对图像的灰度像素值进行自适应增强,指导雾化图像进行盒子滤波实现去雾处理,得到图像的亮度、对比度和结构相似度的增强结果。仿真表明,该算法具有较好的去雾性能和图像增强性能,提高了去雾速率和浓雾下的视频图像成像质量。 相似文献
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简单介绍了小波分析的基本理论和小波消噪的基本原理,详细分析了基于小波分析对图像进行消噪的处理技术,并且利用Matlab实现了对图像的消噪处理。通过对实验结果的分析,比较了在图像消噪过程中用到的两种闽值的优劣,同时也证明了小波分析在对图像进行消噪处理中具有很大的优越性。 相似文献
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去噪是图像处理中极其重要的步骤,包括空间域去噪和变换域去噪两种.均值滤波、中值滤波和维纳滤波是三种最重要的空间域去噪方法,它们在去除高斯噪声、椒盐噪声和泊松噪声中的性能表现不同,模板尺寸是影响其性能的一个重要因素.实验表明,三种去噪方法在去除不同噪声时都能找到一个最佳模板尺寸,维纳滤波适用于去除高斯噪声和泊松噪声,中值滤波适用于去除椒盐噪声. 相似文献
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《科技通报》2015,(12)
针对传统单小波在对称性、正交性、有限支撑等特性上的不足,提出一种基于多小波分析的图像优化去噪方法。对图像进行预滤波处理操作,消除多小波的不恰当离散性。对待处理信号经预滤波处理后产生的四个分量进行多小波变换处理。采用Visu shrink方法与基于stein无风险估计的Sureshrink方法对阈值进行确定。保持总像素量不变,给出多小波分解及重构系统框图。以S=2的多小波为例对多小波变换进行分析。分别完成行滤波和列滤波。对噪声方差进行预测,完成对原始图像多小波系数的方差的估计,对尺度参数和阈值进行计算。仿真实验结果表明,所提方法能够有效去除图像噪声,进一步增强了图像的信噪比。 相似文献
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基于正交小波软阈值的图像去噪算法 总被引：1，自引：0，他引：1
图像去噪在图像处理中一直是研究的重点之一。传统的图像去噪方法局限在频域范围内，无法表述图像的时域局部性质：而小波变换是一种信号的时频分析，利用小波方法去噪是小波分析应用于实际工程的一个重要方面：提出一种基于正交小波变换和软闽值方法数字图像去噪算法：仿真实验表明：提出的算法去噪效果良好。 相似文献
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提出一种基于均匀遍历纹理寻址的水面散射图像去雾算法,构建水面大气散射物理模型,把图像分成天空区域、海面区域和海天交界线区域等三个区域,对海天交界线是海面和天空区域的交界线进行提取,采用Canny边缘检测和Hough直线检测相结合,得到图像的边缘提取结果。采用均匀遍历纹理寻址的方法,计算各直线段的长度找出最长的线段就是海天线,实现对图像场景的恢复,实现图像去雾清晰化处理。仿真结果表明,该算法去雾效果较好,对于海面浓雾的去雾处理效果明显。研究成果将在复杂天气下成像目标识别等领域具有很好的工程应用价值。 相似文献
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基于提升小波的SAR图像斑点噪声抑制方法 总被引：1，自引：0，他引：1
斑点噪声去除是对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像自动分割、分类、目标检测和其它定量专题信息提取处理前必要的步骤。首先简要回顾了各种传统的SAR图像斑点噪声去除方法。在充分考虑SAR图像斑点噪声乘性特征的基础上,对SAR图像进行对数变换,将乘性噪声转变为加性噪声,然后再对图像进行提升小波分解,采用Bayes Shrink阈值对小波系数进行处理。最后根据4个指标来对比不同方法的去噪效果。结果表明,与传统的滤波方法相比,基于提升小波的去噪方法在图像均匀区域的辐射特性保持和斑点噪声抑制能力方面具有较大的优势。与传统小波相比,提升小波不但在运算速度上有优势,而且省内存。 相似文献
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在图像处理和图像分析领域中,去除噪声是一个长期存在的问题.好的去噪方法为图像的后继处理如边缘检测、图像分割、图像匹配等会带来许多好处,为此,人们提出了许多图像去噪平滑的方法. 相似文献
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本文采用X射线技术,对霉心病等原因造成的内部腐烂变质苹果进行了检测,采用小波变换的方法对图像进行增强处理,为了检测算法的有效性,和传统图像增强的方法进行了比较。实验结果表明,采用小波变换的方法增强图像后,可以得到比原始图像更清晰的图像。 相似文献
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为了改善成像测井图像质量以确保后续解释评价的效果,需要对成像测井图像进行增强处理。目前,成像测井系统在图像增强方面采用的传统办法,在图像增强的同时也放大了噪声。本文提出基于二维离散小波的加权阁值图像增强方法,采用小波时图像进行频域分割,根据信号与噪声在频域的不同特点,利用加权闽值来对成像测井图像进行增强。通过对实际电成像测井资料的处理,结果表明,在图像增强的同时也很好保留图像的边缘信息,是一种有效的图像增强方法。 相似文献
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灰度图像的分割通常都基于灰度的梯度变化。平均边沿梯度法常被使用以取得好的边沿效果,如,Sobel、Prewitt及Kirsch边沿算子。这些算子使用梯度和梯度的平均值来达到去噪和边沿检测,但忽略了增强图像边沿。通过把图像像素点看成受陷于能量为陷阱中的量子,我们得到相邻像素点对中心点的贡献与该点地灰度成线性关系。由此,本文提出了一个边沿分割方法。该方法不仅能够具有好的去噪效果,同时还具有锐化图像边沿的效果。 相似文献