基于NSST的改进最大最小滤波与DCT-LSF的多聚焦图像融合

针对图像采集传感器的景深有限,导致采集图像的局部区域产生的失焦现象,本文提出了一种新的多聚焦图像融合算法。在NSST的框架下,对低频子带分解系数采用基于离散余弦变换(DCT)和局部空间频率(LSF)的融合规则;对高频子带分解系数则采用基于最大最小滤波结合平均滤波、中值滤波(MMAM)的融合规则;然后进行INSST重构获得融合图像。实验结果表明,与经典图像融合算法相比较,本文算法能有效融合图像的高低频子带信息,并在主客观评价方面都达到了较好的效果。

弥散张量成像纤维束跟踪中噪声去除方法研究

对弥散张量成像(DTI)中影响纤维束跟踪效果的几种噪声去除方法进行研究。仿真结果表明:高斯平滑滤波、中值滤波和形态学最大最小值滤波对DTI中的噪声都有一定的抑制作用。高斯平滑滤波能够去除高频白噪声,引起图像边缘模糊,影响纤维束跟踪的连续性;中值滤波在去除随机噪声的同时,较好地保存了图像细节,能提高纤维束跟踪效果;最大最小值滤波能抑制较大噪声的影响,提高纤维束跟踪的连续性。此外,提出一种联合运用最大最小值滤波和中值滤波的混合滤波去噪法,该方法能更好地抑制噪声对DTI纤维束跟踪的影响,获得了令人满意的跟踪效果。

基于FPGA的实时高污染图像降噪器的设计

针对高污染图像,以现场可编程门阵列(FPGA)为平台,实现了一种最大最小排除均值滤波(MMEM)器,并给出了后仿真时序结果和图像仿真结果。试验证明,该滤波器在实时性和噪声抑止性能方面均能达到令人满意的效果。