1 中国科学院上海光学精密机械研究所量子光学重点实验室，上海 201800
2 中国科学院大学，北京 100049
3 国科大杭州高等研究院，浙江 杭州 310024
采用预置散斑的X射线强度关联成像系统需要采集大量的散斑场，成像时间较长，而单幅散斑场信噪比低，难以单独用于图像重构。然而单幅散斑场中的空间分布信息包含一定的样品结构信息，可以用于样品缺陷快速检测。基于此，提出一种基于单幅预置散斑的缺陷检测方法，该方法将待检测样品探测散斑场与标准样品模拟散斑场的相关性作为样品缺陷的评价标准。同时基于该方法模拟X射线强度涨落二阶自关联检测光路，分析不同信噪比下探测散斑场分布的图像对比度对相关系数的影响。并对比多种细节增强方法，提高检测可靠性。最终结果表明，基于单幅散斑场的方法可以有效地进行样品的快速缺陷检测。
X射线光学 图像增强 散斑自关联 缺陷检测 引导滤波 光学学报
2023, 43(10): 1034001
国防科技大学电子科学学院, 湖南长沙 410073
介绍了一种近场毫米波三维成像算法。首先对目标进行二维成像, 然后提出一种基于局部信息联合 BM3D自适应滤波滑窗算法, 有效保留了图像信息并抑制杂波, 实现三维成像重构。分别从系统平台、信号回波模型、后向投影与全息成像算法及成像结果、图像滤波、三维成像重构展开介绍, 所得结果验证了实验的可行性和准确性, 在诸多场景中具有广阔的应用价值。
毫米波 成像算法 图像滤波 三维重构 mmwave imaging algorithms image filtering 3D reconstruction 太赫兹科学与电子信息学报
2022, 20(12): 1231
1 合肥工业大学 微电子学院， 合肥 230009
2 合肥工业大学 数学学院， 合肥 230009
随着大数据、云计算、物联网等技术的兴起，终端设备在硬件开销和供电方面面临巨大挑战，对于新型高效低功耗运算单元的需求日益迫切。针对运算单元功耗高的问题，提出了一种新型高效低功耗的近似Booth乘法器，可应用于图像处理、多媒体处理、模式识别等可容错应用领域。实验结果表明，与已有乘法器相比，所提出的近似Booth乘法器在功耗和延时方面分别降低了19.3%和28.6%，在面积方面节省了29.0%。同时，所提出的近似Booth乘法器的运算精度也具备一定的优势。最后，在高斯滤波的应用中验证了所提出的近似Booth乘法器的实用性。
近似计算 低功耗 Booth乘法器 图像滤波 approximate computing low power Booth multiplier image filtering
四川轻化工大学 自动化与信息工程学院, 四川 宜宾 644005
为了在滤除图像椒盐噪声的同时保护图像边缘细节, 提出了一种基于连通性检测的图像椒盐噪声滤波算法。由于椒盐噪声点的灰度值与正常像素点的灰度值相比往往存在较大差异, 本算法先通过比较像素点灰度值与其邻域像素点灰度值, 将差异较大的像素点列为疑似噪声点, 然后通过检测疑似噪声点是否是图像连通区域的一部分来判断该点是否是噪声点, 最后通过中值滤波器将噪声点滤除。该算法可以有效区分图像区域边缘与椒盐噪声。实验结果表明, 该算法可以有效去除密度范围从0~0.9的椒盐噪声, 在0.9的噪声密度下, 算法的峰值信噪比仍可达到30 dB。满足有效去除不同密度范围的椒盐噪声的同时保护图像细节的要求。
椒盐噪声 图像去噪 噪声检测 图像细节 图像滤波 salt and pepper noise image denoising noise detection image detail image filtering
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
中国象棋棋子定位采用的传统图像处理方法,复杂度高;识别棋子采用的传统文字识别方法,泛化性较差、精确度较低。提出一种基于棋子颜色特征的分割方法和改进的二值图像滤波算法,实现了棋子的快速定位,不需要二次修正位置;提出一种基于卷积神经网络的棋子识别方法,该方法可以应用于不同字体的棋子识别,在更换棋子的情况下,依然可以快速、准确地识别棋子。实验结果表明,该方法的定位误差为0.51 mm,平均定位时间0.212 s,对4类字体的平均棋子识别准确率为98.59%左右,证实了该方法的有效性和实用性。
图像处理 卷积神经网络 二值图像滤波 深度学习 棋子定位 棋子识别 激光与光电子学进展
2019, 56(8): 081007
1 现代汽车零部件技术湖北省重点实验室(武汉理工大学), 湖北 武汉 430070
2 现代汽车零部件技术湖北省协同创新中心, 湖北 武汉 430070
提出了一种基于高斯拉普拉斯(LoG)算子的加权引导图滤波立体匹配算法。采用加权绝对差与梯度相融合的方式计算匹配代价。利用基于LoG算子的引导图滤波进行代价聚合,使惩戒参数能够随图像中的不同纹理区域进行自适应调整。使用赢者通吃(WTA)策略计算视差,并采用二次插值法得到最终的视差图。对Middlebury平台中的图像进行测试,结果表明,所提算法的平均误匹配率为4.32%。该算法可以有效地兼顾图像的高纹理区域和低纹理区域,并降低了视差图的误匹配率。
机器视觉 立体匹配 加权绝对差 高斯拉普拉斯算子 引导图滤波 激光与光电子学进展
2019, 56(10): 101502
1 西安交通大学 机械工程学院, 陕西 西安 710049
2 新疆大学 机械工程学院, 新疆 乌鲁木齐 830047
针对铁谱图像磨粒识别中异类信息综合利用率较低的问题, 提出多层次信息融合的铁谱图像磨粒识别方法。首先, 在铁谱图像二值化分割的基础上进行二值滤波, 结合彩色铁谱图的R、G、B三分量, 实现铁谱图像的彩色滤波。其次, 以实际采集的磨粒图像样本为例, 提取滤波后二值图像的形态特征, 以及滤波后彩色图像的颜色特征; 在特征层利用PCA对异类特征进行维数约简, 并结合SVM和k-fold交叉验证, 实现形态特征和颜色特征的特征层融合; 在决策层将异类特征的SVM概率输出结果作为D-S证据理论的基本概率分配函数, 实现形态特征和颜色特征的决策层融合。通过与形态学滤波结果对比, 验证了本文提出滤波方法的优越性; 其次, 不同层次的信息融合结果表明, 与单独使用颜色特征和形态特征相比, 异类信息融合后可实现优势互补, 有效提高故障磨粒的识别准确率。
铁谱图像 图像滤波 信息融合 磨粒识别 ferrographic image image filtering information fusion wear particle recognition
西安电子科技大学物理与光电工程学院, 陕西 西安 710071
为了解决传统跟踪算法不能有效区分背景边缘和红外弱小目标的问题,基于图像引导滤波和核相关滤波,提出了一种改进型的红外弱小目标跟踪算法。将采用6组红外弱小目标图像序列得到的实验结果与采用经典跟踪算法得到的实验结果进行了比较。实验结果表明,所提算法在主观视觉和客观评价指标方面均优于传统算法,具有更高的目标跟踪精度与较好的实时性。
探测器 目标跟踪 弱小目标 引导滤波 核相关滤波 傅里叶变换
