简介:为了保证从PLIF(planarlaserinducedfluorescence)测量的荧光图像中提取温度和浓度信息的真实性和可靠性,开展了荧光图像降噪方法及评价研究.分析荧光图像中包含的各种噪声来源,比较了荧光信号与噪声特征的差异性;分析了几种常用滤波方法的特点,比较了不同滤波方法对荧光图像中含有米散射噪声的去除效果;分析了图像降噪处理效果的评价方法,选用了差值图像比较的方法,通过检查荧光图像与处理图像的差值图像中含有荧光图像结构信息的程度,检验降噪方法对荧光图像信息的损伤情况.结果表明,形态学图像重构对荧光图像中米散射噪声去除较好,而且对图像中原有荧光信息的数值和分布有较好的保护.
简介:多尺度几何分析中的Contourlet变换可以实现灵活的多分辨、多方向图像表示,但是由于不具有平移不变性,在图像去噪中容易产生伪吉布斯现象,本文应用具有平移不变性且能有效表示图像纹理信息的平稳Contourlet变换,提出了软硬阈值结合的去噪法.试验结果表明该方法有效提高去噪声后图像的PSNR,有效保存图像纹理信息以及更好的视觉效果.
简介:大视角图像匹配算法的鲁棒性与实时性直接影响飞行器对远距离目标定位的性能。针对目前仿射不变图像匹配算法实时性较差的问题,提出一种惯性信息辅助的快速大视角图像匹配方法。该方法对现有的快速图像匹配算法进行改进,避免了构建高斯金字塔,提高了算法效率。然后利用机载惯性导航信息求解实时图与参考图之间的单应性矩阵,并对实时图进行模拟视角变换以此减小图像间视角差异,克服了现有的大视角图像匹配算法盲目多次的匹配计算,实现了大视角图像的快速匹配。实验结果表明,惯性信息辅助的大视角图像匹配算法与现有的快速仿射不变性匹配算法相比,匹配效率提高了至少2倍。
简介:数字图像处理技术的应用,有力地促进了缺陷定量分析与射线检测的自动化。但大多数射线检测图像噪声大、对比度不高、存在较大的背景起伏,缺陷图像的准确分割、提取则成为实际应用中的难点和关键。射线图像中缺陷的存在,在其邻域形成灰度差异;可由边缘检测方法得到相应的边缘点(奇异点)。在图像边缘检测中,一般认为在较大空间尺度(边缘检测模板)下能可靠消除误检,得到真正的边缘点,但不易对边缘精确定位:在较小尺度下对真正的边缘点定位比较准确,但对噪声敏感,误检的比例会增加。多尺度小波分析的引入,可得到比较满意的结果。用不同的小波基分析同一个问题会产生不同的结果,因此小波分析在工程应用中的一个十分重要的问题是如何选取最优小波基。双正交小波基具有紧支性和线性相位:紧支性表明不需做人为的截断,应用精度很高;线性相位可避免信号在分解和重构时的失真;小波基连续可微,这对于有效发现信号的奇异点是必要的。