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题名基于经验模态分解的激光散斑噪声抑制方法
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作者
詹晓江
甘楚立
丁毅
胡轶
许彬
习江涛
邓定南
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机构
五邑大学智能制造学部
伍伦贡大学电气计算机与通信工程学院
嘉应学院物理与电子工程学院
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出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期495-506,共12页
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基金
国家自然科学基金面上项目(No.62075168)
广东省普通高校创新团队项目(No.2021KCXTD051)
五邑大学港澳联合研发基金项目(No.2021WGALH17)。
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文摘
为抑制激光散斑噪声对定量相位重建精度的影响,本文基于经验模态分解提出了一种激光散斑噪声抑制方法。该方法只需采集一张全息图像且无需添加额外硬件设备,避免了寻找最优处理参数的复杂过程。首先,采用经验模态分解突出图像细节信息。其次,使用边缘检测克服各向异性扩散方程中梯度算子抗噪声能力不强、不能识别伪边缘等问题,对细节突出的图像进行边缘检测。最后,由高精度的边缘检测结果引导扩散去噪过程达到更好的散斑抑制效果。实验结果表明,经过本文方法处理后,重建相位的结构相似性提高了12.9000%,边缘保持指数提高了14.3861%,散斑抑制指数降低了8.1299%,并且相位截面曲线与原始相位最接近。本文所提出的方法不仅具备更好的去噪效果,而且更有效地保留了细节信息,相位重建的精度更高。
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关键词
散斑噪声抑制
经验模态分解
边缘检测
各向异性扩散方程
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Keywords
speckle noise suppression
empirical mode decomposition
edge detection
anisotropic diffusion equation
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分类号
O438.1
[机械工程—光学工程]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名双树复小波和各向异性扩散再现像散斑噪声抑制
被引量:9
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作者
吴一全
叶志龙
万红
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机构
南京航空航天大学电子信息工程学院
瞬态光学与光子技术国家重点实验室
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出处
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期221-228,共8页
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基金
国家自然科学基金(60872065)
瞬态光学与光子技术国家重点实验室开放基金(SKLST201007)
江苏高校优势学科建设工程资助课题
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文摘
为了有效抑制数字全息再现像的散斑噪声,进一步改善再现像的像质,提出了一种基于双树复小波变换(DT-CWT)和各向异性扩散的数字全息再现像散斑噪声抑制方法。将再现像进行双树复小波分解,对低频分量和6个方向的高频分量分别采用改进的P_Laplace扩散和拉普拉斯金字塔非线性扩散(LPND),通过双树复小波逆变换(IDT-CWT)重构再现像。给出了实验结果,并与小波阈值收缩和全变差(TV)扩散方法、拉普拉斯金字塔非线性扩散的方法、Contourlet结合TV扩散和自适应对比度扩散的方法进行了主观视觉比较,同时依据峰值信噪比(PSNR)、相关系数(COR)及运行时间等进行了客观定量评价。结果表明,本方法对散斑噪声抑制能力更强,并能更好地保留再现像的细节纹理特征。
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关键词
全息
散斑噪声抑制
再现像
双树复小波
P—Laplace扩散
拉普拉斯金字塔非线性扩散
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Keywords
holography
speckle noise suppression
reconstructed image
dual-tree complex wavelet
PLaplace diffusion
Laplacian pyramid-based nonlinear diffusion
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分类号
O438.1
[机械工程—光学工程]
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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