广东工业大学 广东省焊接工程技术研究中心, 广州 510006
为了解决焊接缺陷磁光图像轮廓信息难以提取的问题, 提出一种图像去噪及轮廓检测方法。通过激光点焊获取裂纹缺陷样本, 利用有限元模拟仿真并获取缺陷漏磁场, 对比分析磁光图像灰度连续性、集中性及噪声特性; 利用快速非局部均值滤波算法去除噪声, 并与传统滤波器进行对比分析; 根据磁光图像缺陷信息与背景信息梯度值相异的特性, 在1阶梯度图的基础上进行Otsu法阈值分割与边缘检测。结果表明, 经该方法处理后的磁光图像标准差及图像熵分别达到30.0465及6.0395, 图像聚集程度更好, 更贴近仿真磁场曲线, 并能较好地提取缺陷轮廓信息。这一结果对后续缺陷识别及目标检测是有帮助的。
传感器技术 磁光成像 焊接缺陷 快速非局部均值滤波 图像处理 sensor technique magneto-optic imaging welding defects fast non-local mean filtering image processing
哈尔滨工业大学可调谐激光技术国家级重点实验室, 黑龙江 哈尔滨 150080
提出了一种用于太赫兹图像的基于噪声估计的自适应迭代去噪算法。利用噪声水平估计方法获得真实实验图像的噪声标准差,使用基于四叉树的加权双平方非局部均值去噪方法对噪声图像进行去噪以提高重建图像的质量,并对去噪后的图像再次进行噪声估计与去噪,通过反复迭代获得最佳的去噪效果。实验结果表明,所提方法能较好地保留图像的细节,有效地去除由成像系统所引起的背景噪声,其对太赫兹图像具有较好的去噪效果。
图像处理 太赫兹图像 图像去噪 四叉树 非局部均值 噪声估计
1 江南大学机械工程学院, 江苏 无锡 214122
2 江苏省食品先进制造装备技术重点实验室, 江苏 无锡 214122
3 江南大学物联网工程学院, 江苏 无锡 214122
针对非局部均值(NLM)算法度量邻域块相似度不够准确的缺点,提出了一种基于差异哈希算法与汉明距离的改进NLM算法。传统算法通过欧氏距离度量邻域块之间的相似度,保持边缘和细节的能力较弱,易导致滤波后的图像模糊失真。因此引入了包含梯度信息的差异哈希算法对欧氏距离进行改进,由邻域块生成差异哈希图像,并用其汉明距离衡量邻域块的相似度。实验结果表明,对于低噪图像,本方法在去噪的同时能较好地保持细节边缘,且相较其他算法,运行速度有很大提升,具有一定的应用价值。
非局部均值算法 差异哈希算法 汉明距离 去噪 激光与光电子学进展
2020, 57(14): 141007
National Key Laboratory of Science and Technology on Tunable Laser, Harbin Institute of Technology, Harbin 150080, China
Frontiers of Optoelectronics
2018, 11(3): 267–274
1 光电控制技术重点实验室，河南 洛阳 471000
2 航空工业洛阳电光设备研究所，河南 洛阳 471000
3 吉林大学，吉林 长春 130022
4 上海大学，上海 200444
提出了一种基于梯度信息的结构相似性算法改进的红外图像非局部均值滤波方法。传统的非局部均值滤波算法采用欧氏距离度量图像块之间的相似性，因而不能够很好地衡量图像细节和边缘信息，导致滤波后图像模糊失真。针对此问题，采用结构相似性度量（structural similarity，SSIM）算法对欧氏距离进行加权改进，针对普通的SSIM边缘信息评价能力的不足，提出了带有梯度信息的GSSIM算法，实验结果表明本方法在保持非局部均值（Non-Local Means，NLM）滤波算法去噪能力的同时还能够较好地保持图像的边缘和细节信息。
非局部均值滤波 图像梯度 结构相似性度量 红外图像 non-local mean filtering image gradient structural similarity measures infrared image
提出了一种基于多尺度局部自相似性和非局部均值的单幅图像超分辨率算法，该算法不依赖于外界图像，仅仅在原始图像的局部子窗口中搜索目标图像块的相似子块，利用非局部均值算法对相似子块进行加权求和来估计待复原图像，然后在复原图像上叠加最相似子块的高频细节图像，获得高分辨率图像。实验结果表明，本文算法不仅能很好地重构图像的高频细节，还能很好地恢复图像的纹理特征。
超分辨率 多尺度 局部自相似 非局部均值 super resolution multi-scale self-similarity non-local mean
1 上海海事大学, 上海 201306
2 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
结合压缩感知成像原理和遥感成像系统的物理可实现性, 提出了采用掩膜编码的多通道复用压缩成像方法.首先, 采用多组随机二值伯努利分布的掩膜为不同光学通道视场进行压缩编码, 在单位积分时间内采集重构图像所需的欠采样数据.然后, 针对传统的全变分范数最小化的重构方法易受遥感图像局部突出特征干扰的问题, 提出了以遥感图像空间域非局部相似度为正则化重构标准的先验约束.实验结果验证了此压缩成像方法的可行性.与传统算法相比, 此重构算法能够在保留图像细节的同时实现有效重构.
遥感成像 压缩感知 多通道复用 非局部相似度 remote sensing imaging compressive sensing non-local mean multi-channel multiplexing
