基于仿射重建和噪声散点直方图的图像噪声水平估计(英文)

结合信号仿射重建技术和图像噪声散点直方图,提出了一种图像噪声水平估计方法。首先,对于输入的噪声图像,采用基于分水岭的图像分割算法,将其分为若干像素均匀的图像块。采用仿射信号重建算法,实现无噪声的仿射图像信号和噪声余量图的分离和获取。从噪声余量图中计算获取各图像分块的噪声散粒点,每个散粒点表示各个图块的噪声标准差大小。随后,统计噪声散粒点直方图,进而确定最多散粒点分布的噪声强度区间。最终的图像噪声标准差估计值由该选择区间内的所有散粒点标准差均值计算得到。对比实验表明,算法能够进行准确可靠的图像噪声水平估计,对于细节和边缘丰富的图像效果优异。

基于仿射重建和噪声散点直方图的图像噪声水平估计

结合信号仿射重建技术和图像噪声散点直方图，提出了一种图像噪声水平估计方法。首先，对于输入的噪声图像，采用基于分水岭的图像分割算法，将其分为若干像素均匀的图像块。采用仿射信号重建算法，实现无噪声的仿射图像信号和噪声余量图的分离和获取。从噪声余量图中计算获取各图像分块的噪声散粒点，每个散粒点表示各个图块的噪声标准差大小。随后，统计噪声散粒点直方图，进而确定最多散粒点分布的噪声强度区间。最终的图像噪声标准差估计值由该选择区间内的所有散粒点标准差均值计算得到。对比实验表明，算法能够进行准确可靠的图像噪声水平估计，对于细节和边缘丰富的图像效果优异。

数字X射线图像综合校正方法研究

基于CCD-镜头耦合X射线数字成像系统的输出图像往往会产生信息畸变。针对图像中的CCD暗电流噪声和图像不均匀性,本文提出了相应的校正方法。针对系统特有的散点噪声,本文通过建立噪声模型提出了改进型均值滤波算法(IMF)。最后,本文总结了X射线数字图像综合校正方法,对像质计图像进行的校正获得了令人满意的图像质量。

基于CCD—镜头耦合的数字X射线成像系统设计与改进

通过分析现有基于CCD—镜头耦合的数字X射线成像系统存在的缺陷,对系统结构进行了改进,对系统部件进行了优化。实验表明,改进后的系统除了获得良好的空间分辨率和检测灵敏度之外,还降低了正向散点噪声对图像的干扰,系统的成像质量得到明显提高。

自适应中值滤波在云雷达数据预处理的应用

为了解决毫米波雷达回波噪声的污染,剔除Ka波段雷达探测数据中的散点噪声,得到雷达真实的探测大气云粒子回波,采用自适应滤波方法,改进并使其适用于Ka波段雷达资料的噪声剔除,同时进行了理论分析和实验论证。结果表明,相对于传统的中值滤波,自适应滤波具有明显的滤波性能,不仅可以剔除噪声,并有效地保留了雷达探测数据的局部细节。

Anisotropic diffusion filtering for ultrasound speckle reduction

Speckle noise has long been known as a limiting factor for the quality of an ultrasound B-mode image.In this study,anisotropic diffusion filtering is proposed as an effective method for ultrasound speckle reduction.This article provides a brief description of anisotropic diffusion filtering proposed by Perona and Malik,and compares its speckle filtering effects with other filtering methods including median,moving average,and frequency domain Gaussian low-pass.In this study,multiple filters are implemented in Matlab.For each filter,three different types of noisy images with speckle noise are tested.The results show that anisotropic filter can reduce the noise more effectively and meanwhile preserve the boundaries of the objects.In addition,this filter has more controllable filtering parameters and is independent on the information of the noise.