1 天津职业技术师范大学理学院, 天津 300222
2 北京交通大学理学院, 北京 100044
3 天津医科大学生物医学工程与技术学院, 天津 300070
同步辐射光源具有高斯分布特性,能使生物样品重建图像呈灰度分布不均匀和对比度低的特点,同时重建图像受背景噪声影响,进而造成重建生物样品的一些细节特征难以被观察和分析。针对该问题,提出了一种基于图像重建的同步辐射CT图像对比度增强方法。首先基于滤波反投影(FBP)重建算法和联合代数迭代重建技术(SART)算法分别重建图像,得到两种重建算法的重建数值区间范围,然后将FBP的数值区间映射到SART的数值区间,最后将经过映射之后的重建图像结合内容自适应图像增强算法以提高重建图像的质量。实验结果表明,所提算法不仅能够有效消除背景中的噪声,而且提高了重建图像的对比度,能更清晰地显示出重建样品的细节。
图像处理 图像重建 图像增强 边缘保持 同步辐射 激光与光电子学进展
2020, 57(22): 221024
1 天津大学 精密仪器与光电子工程学院 光电信息技术教育部重点实验室, 天津 300072
2 北京华科创智健康科技股份有限公司, 北京 100195
医学超声图像是医生诊断人体组织病变的重要依据, 而医学超声图像中固有的散斑噪声易造成纹理信息的破坏, 影响医生对组织器官的判断, 因此, 医学超声图像的去噪处理倍受关注。针对目前医学超声图像去噪算法无法保持图像纹理这一局限性, 本文提出分数阶微分加权的引导滤波算法。算法首先通过对数变换, 将难以去除的散斑噪声转换为加性噪声; 再结合分数阶微分算法, 根据像素与边缘纹理的相关性设计纹理因子, 并使用该纹理因子改进引导滤波方法; 最后, 通过改进的引导滤波器生成医学超声图像的处理结果。本文对猪胃和猪气管超声图像进行了算法实验, 实验结果表明, 本文算法相较于经典引导滤波算法, 其结构一致性因子提升20.1%, 无参考图像锐化因子提升3.3%, 能够在去除散斑噪声的同时有效保留图像边缘纹理结构, 对于医学超声图像具有良好的适用性。
医学超声图像 保边去噪 引导滤波 分数阶微分 纹理因子 medical ultrasound image edge-preserving filter guided image filtering fractional differential texture factor
1 陆军工程大学, 石家庄 050003
2 河北大学, 河北 保定 071002
为了提高图像滤波时边缘的保持能力, 提出鲁棒自适应加权的引导滤波算法。首先利用一阶差分法判断高斯滤波处理后引导图像的边缘位置信息, 在去除噪声干扰的同时, 提高边缘信息提取的鲁棒性, 然后通过最大类间方差法(Otsu)分割边缘区域与非边缘区域, 提高区域阈值选取的自适应性, 最后利用改进的分段函数模型拟合理想权重因子, 控制不同区域的平滑程度, 实现鲁棒自适应引导滤波, 达到保边平滑的目的。通过图像平滑实验与抠图实验对所提算法性能进行了验证, 与引导滤波算法及另外2种改进算法相比, 所提算法的保边平滑性能更强。
图像处理 引导滤波 保边平滑 高斯滤波 最大类间方差法 image processing guided image filter edge-preserving smoothing Gaussian filter Otsu
1 中国航空工业集团公司 洛阳电光设备研究所, 河南 洛阳 471023
2 长春理工大学 电子信息工程学院, 吉林 长春 130022
针对多尺度分解在图像融合领域中的广泛应用, 本文提出了一种多级方向加权最小二乘滤波器图像多尺度几何分析方法。该方法利用加权最小二乘滤波器对图像进行多级边缘保持分解, 得到一个近似图像和多个不同尺度上的细节图像, 然后采用小尺寸方向剪切滤波器对细节图像进行方向分析, 在不同尺度上生成多个方向细节图像。根据近似图像和方向细节图像所具有的不同物理意义, 分别采用不同的融合策略对分解后的图像系数进行合并处理, 最后应用多级方向加权最小二乘滤波器的逆变换得到融合图像。多组图像融合实验结果表明, 在图像融合领域, 本文提出的基于多级方向加权最小二乘滤波器的图像分解方法优于已有文献中的一些典型多尺度分解方法。
多尺度几何分析 边缘保持 加权最小二乘滤波器 融合准则 multi-scale geometrical analysis edge-preserving weighted least squares filter fusion criteria
中国洛阳电子装备试验中心, 河南 济源 454650
针对基于神经网络的场景自适应非均匀性校正(Non-Uniformity Correction, NUC)算法在消除红外成像系统输出图像噪声时容易产生的“鬼影”现象, 提出了一种改进的自适应非均匀性校正算法, 将核回归插值技术应用到神经网络算法中, 有效降低了自适应非均匀性算法产生“鬼影”现象的概率。实验结果表明, 与传统的神经网络算法相比, 本文算法在相同条件下既能有效消除非均匀噪声, 又能大大抑制“鬼影”现象的产生。
红外探测器 非均匀性校正 神经网络 核回归 边缘保护 infrared detector non-uniformity correction neural network kernel regression edge-preserving
1 陆军工程大学 石家庄校区 电子与光学工程系, 河北 石家庄 050003
2 中国人民解放军32181部队, 河北 石家庄 050000
为了解决红外与可见光图像融合时信息容易相互干扰、影响融合质量的问题, 将引导滤波、高斯低通滤波与非下采样方向滤波器组相结合, 提出一种新的图像融合方法。利用引导滤波和高斯低通滤波, 将源图像分解为低频近似部分、强边缘部分和高频细节部分, 并将高频细节部分进行非下采样方向滤波, 进一步得到高频方向细节部分; 对低频近似部分应用基于局部区域能量的融合规则, 对强边缘部分提出一种基于卷积稀疏表示的融合规则, 对高频方向细节部分提出改进的脉冲耦合神经网络的融合规则, 得到相应的融合部分, 并通过逆变换得到最终的融合图像。对多组红外与可见光图像的实验结果表明, 算法得到的融合结果的主观视觉效果和客观评价指标均优于传统的图像融合方法, 其客观评价指标中的标准差、信息熵、互信息、平均梯度和空间频率相比融合效果较好的基于离散小波变换和稀疏表示的融合方法平均提高20.28%、2.24%、47.41%、5.34%、8.02%。
图像融合 边缘保持滤波 引导滤波 非下采样方向滤波器组 脉冲耦合神经网络 拉普拉斯能量和 image fusion edge-preserving filter guided filter nonsubsampled directional filter bank pulse coupled neural network sum of modified laplacian
长春理工大学电子信息工程学院, 吉林 长春 130022
为解决有雾场景图像复原过程中目标边缘存在细节模糊及丢失的问题，结合暗原色先验理论、引导图像滤波和保留边缘的A-Trous小波滤波方法，提出一种保留边缘的A-Trous小波修正的单一图像去雾算法。先对暗原色先验的引导图像滤波去雾算法进行复现，再引入保留边缘的A-Trous小波滤波算子，用三级小波滤波后的残差结果补偿暗原色先验的引导图像滤波算法去雾的结果。实验结果表明，相较于暗原色先验的引导图像滤波去雾算法，采用可见边对比度作为客观衡量标准，新增的可见边之比至少提高69.5%，可见边的规范化梯度均值提高30%，饱和黑色或白色像素点的百分比降低一半以上。通过主观辨识，去雾算法生成的结果中保留了图像的边界和纹理细节信息，恢复出来的图像颜色更贴近实际生活，去雾效果有较大改善，纹理边缘更加细腻。
图像处理 去雾 暗原色先验理论 导向滤波 保留边缘的A-Trous小波滤波 激光与光电子学进展
2018, 55(8): 081007
1 北京航天发射技术研究所, 北京 100076
2 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所 图像部, 吉林 长春 130033
为了更好地对图像进行平滑同时保持边缘不模糊, 设计一种新的滤波方法。对基于该方法的图像滤波、细节增强等算法进行研究。首先, 根据图像的亮度和颜色对图像进行分割, 将图像分成不同的区域。接着, 在不同的区域进行导引滤波, 得到互不交叠的多个滤波子图像。然后, 将这些子图融合,得到基于分割的改进导引滤波结果。最后, 利用提出的改进导引滤波方法提出一种多尺度的细节增强方法。实验结果表明, 在图像光滑和细节增强方面, 提出的方法都要好于传统的导引滤波: 提出的方法不仅能较好的光滑图像, 同时保持边缘清晰, 减少了传统滤波方法在边缘处的光晕现象。
图像分割 导引滤波 细节增强 边缘保持 image segmentation guided filter edge-preserving detail enhancement
