基于非局部均值滤波的结构光图像去噪

采用一种改进的自适应非局部均值滤波结合小波去噪的方法对结构光图像进行滤波处理。首先针对椒盐噪声,采用一种有效的自适应检测窗口确认噪声点,噪声像素被其相邻的三个像素的组合所取代,然后使用基于椒盐噪声特征的非局部均值滤波来重构噪声点的灰度值。进一步地针对高斯噪声,对图像进行小波变换,并对高频部分进行方向性中值滤波,最终经小波逆变换进行重构,得到去噪后的结构光条纹图像。实验结果显示,与传统方法进行比较,改进的方法能够有效地滤除结构光图像中的噪声,并保持了结构光条纹图像的细节信息。

多分辨率分析去除光斑图像中的背景噪声

本文研究用多分辨率分析去除光斑图像中噪声的方法．对一幅模拟的受到噪声污染的激光斑图像进行了处理分析，去噪后图像信噪比明显优于去噪前，且光斑主要特征参数更接近模拟的光斑参数．

基于尺度相关性的微光图像降噪算法及其硬件实现

微光电视是低照度条件下的重要观测手段 ,但微光电视图像信噪比低 ,观察效果差 ,必须进行降噪处理 根据噪声小波系数随着小波分解尺度加大而减小的特性 ,文中算法利用微光图像小波分解层间相关性 ,可以良好地消除噪声 ,同时克服了传统降噪方法在滤除噪声的同时会造成图像细节损失的缺点 从所介绍的微光图像实时处理系统实现结果看 ,降噪效果明显

提高光斑图像质心精度的去噪方法

在空间光通信中,光斑图像噪声直接影响质心精度。利用小波的方法估计出这种噪声属于广义的高斯噪声,因此,提出了一种基于Bayesian估计的小波降噪方法。该方法以“Haar”函数为小波基,对带噪图像作正交小波变换;通过对小波系数的概率密度函数建模,用Bayesian方法估计无噪原始图像的小波系数;用估计出的小波系数重构得到消噪图像。实验表明,对同样的光斑图像,中值滤波降噪法质心偏离1.8μm;全局阈值法小波图像消噪法质心偏离0.8μm;而Bayesian估计的图像小波消噪方法,峰值信噪比从-12.084 dB提高到10.048 dB,质心偏离仅0.03μm。

医用超声图像有效去噪方法研究与仿真

研究医用超声图像的去噪问题,保证去噪有效性。超声图像成像过程中,超声波到达器官组织散射回波信号会在超声图像中产生乘性斑点噪声,对图像质量造成破坏,传统的维纳滤波方法不能有效去除乘性斑点噪声保留图像细节信息,使超声图像去噪有效性不高。为解决上述问题,提出阿尔法超声图像去噪方法,首先将超声图像进行分析和小波分解,发现超声图像的信号具有明显的非高斯特性且二维小波系数服从阿尔法分布,然后据阿尔法分布特点采用最小平均绝对误差准则的估计器去除超声图像中的噪声。仿真结果表明,改进方法能够有效去除超声图像中的乘性斑点噪声,且最大限度保留图像细节信息,保证超声图像去噪的有效性。

低信噪比激光光斑图像快速去噪系统设计

由于环境复杂,激光光斑图像往往信噪比较低,含噪较高,边缘保持能力较差,导致激光光斑图像的清晰度较差,为此设计了低信噪比激光光斑图像快速去噪系统。该系统硬件包括电源模块、复位电路、下载配置电路模块、芯片等,软件系统采用激光光斑图像进行中值滤波,根据改进canny算法对低信噪比激光光斑图像进行边缘检测,最后通过具体实验测试其性能,结果更表明,本文系统能够有效去除激光光斑图像噪声,提高图像的清晰度,且去噪速度快,具有良好的使用价值。

苹果采摘机器人夜视图像的小波模糊阈值降噪

为实现苹果采摘机器人的全天候作业,对采集到的夜间图像进行了相关研究.在分析夜视图像噪声的基础上,运用小波阈值方法进行图像的降噪处理,针对阈值算法的潜在缺点,通过构造模糊阈值函数,提出小波模糊阈值的夜视图像降噪算法.实验结果表明:从视觉上看小波模糊阈值降噪方法得到的低噪图像噪点明显减少;从客观数据比较,其相对峰值信噪比有较大幅度提高.新方法显示出在夜视图像降噪方面有着独特优势,为实现苹果采摘机器人的全天候作业打下基础.