基于噪声灰度差估计三维显微图像超分辨率复原

提出了基于噪声灰度差估计的图像复原方法.在带斑点图像复原的过程中,用不同方向的均匀算子与图像进行卷积,再与原图像相减,取灰度差最小值构成噪声灰度差估计图.由此图获得斑点的强度和位置,进而对斑点进行邻域平均处理以保证复原效果.测试结果表明,噪声灰度差估计能够准确反映图像斑点的强度和位置定位,并且运算量小.该方法应用于三维显微图像复原的结果表明,斑点亮度得到有效控制,小斑点被去除,获得了良好的超分辨率复原效果.

利用灰度差估计的条纹非均匀性校正方法

条纹非均匀性是红外焦平面阵列成像系统中一种较为常见的固定图案噪声,其对成像质量会产生很大的影响。通常认为图像的非均匀性主要体现在像素间的灰度差,即非均匀性所引起的灰度差。为了解决这一问题,提出一种利用灰度差估计的条纹非均匀性校正方法。该方法根据条纹噪声的空间特性,对每一帧图像的非均匀性条纹的所在位置进行判断;根据条纹位置处相邻像素间的灰度差,对该处存在的非均匀性进行初步估计,并对下一帧的估计结果进行评价以进一步完善估计值。实验结果表明,所提方法能够显著减少条纹非均匀性,并且能够有效地保护图像的边缘信息。