光学 精密工程
2022, 30(14): 1738
1 西安工业大学光电工程学院陕西省薄膜技术与光学检测重点实验室，陕西 西安 710021
2 中国兵器科学院宁波分院，浙江 宁波 310022
数字全息测量系统中，记录过程引入的散斑噪声严重影响全息图质量，导致三维重建结果存在误差。相位提取是数字全息三维测量系统中影响精度的关键技术，而相位解包是获得正确连续相位的关键环节。为了抑制数字全息测量系统中的散斑噪声，提出了一种处理包裹相位的散斑噪声抑制方法。首先应用二维高斯窗口在频域内对包裹相位进行局部分析，并基于窗口傅里叶基函数与包裹相位的高相关性选取阈值；然后根据阈值舍弃噪声频谱，获得低散斑噪声的包裹相位。以微透镜阵列为测试对象，实现了数字全息测量系统中散斑噪声的有效抑制。实验结果表明，所提方法保留了包裹相位的跳变边界，有效提高了数字全息测量系统的三维重建精度，与未去噪的结果相比，残差降低了28.35%（峰谷值）和20.23%（均方根）。
全息 数字全息 散斑噪声 二维高斯窗口 包裹相位 三维重建 激光与光电子学进展
2022, 59(16): 1609002
1 昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南 昆明 650504
2 四川大学计算机学院，四川 成都 610065
3 昆明医科大学第一附属医院医学影像科，云南 昆明 650504
医学超声图像中会不可避免地产生斑点噪声。为有效去除医学超声图像中的噪声，本研究团队提出了一种基于双注意力机制的医学超声图像降噪模型。首先，针对医学超声图像数量有限的问题，对伯克利分割数据集中的400张图像进行旋转和缩放，获得23700张自然图像，再通过斑点噪声模型对其添加斑点噪声来模拟超声图像；接着，在构建降噪模型过程中，针对传统卷积神经网络在特征提取时存在的一些不足，分别引入位置注意力机制、通道注意力机制和全卷积网络对现有模型进行改进，构建更优的超声图像降噪模型；最后，在模型训练过程中，为防止梯度消失引入了批量归一化操作。实验结果表明：从视觉观察效果和客观评价指标来看，所提模型对11张模拟超声图像和2张真实超声图像（物理体膜超声图像和肝脏超声图像）的去噪效果均优于对比模型。所提模型是一种有效的医学超声图像降噪模型，不仅有效降低了斑点噪声，还较好地保留了图像的细节信息。
图像处理 医学超声图像 斑点噪声模型 位置注意力机制 通道注意力机制 斑点噪声抑制 激光与光电子学进展
2022, 59(2): 0217001
上海工程技术大学 电子电气工程学院 控制工程系, 上海 201620
数字全息中的散斑噪声对图像质量有很大的影响, 而形成散斑噪声的原因之一是参考光和物光的相干度太高, 对记录的全息图引入了不必要的噪声。文章研究了利用电控液晶散射片对相干光进行退相干的操作来实现散斑去噪; 通过调整电压改变物光路中电控液晶散射片的散射效果, 记录得到液晶散射片在多种散射效果下照射的全息图, 多种散射效果下重建物体图像的等效外观指数各有不同, 将各个重建图像对比得到最优结果; 在最优散射效果下将全息图叠加进行重建, 重建图像中的散斑噪声得到很好的抑制且比单副效果更好。通过理论分析和实验验证证实了所提出的方法对提高数字全息系统的成像质量有很大的应用价值。
数字全息 散斑噪声 电控液晶散射片 低相干光 digital holography speckle noise electrically controlled liquid crystal scatterer low coherent light1
1 宁夏大学,a.物理与电子电气工程学院
2 宁夏沙漠信息智能感知重点实验室, 银川 750021
3 宁夏大学,b.信息工程学院,银川 750021
针对遥感光学图像和SAR图像在配准过程中存在正确匹配点较少、配准精度低的问题, 提出一种结合P-M滤波及改进LSS的光学和SAR图像配准算法。首先, 利用各向异性方程扩散性滤除SAR图像的斑点噪声; 其次, 对于图像间显著的灰度差异, 利用提取的局部区域特征求取各个方向的自相似值, 确定主方向的特征方向, 结合特征梯度位置方向, 形成稳定局部自相似特征算子对图像进行配准。实验结果表明, 此算法在有效保留图像边缘信息的同时,对于光学图像和SAR图像之间的成像差异具有较好的鲁棒性,相较于同类配准算法, 配准精度提升近20%。
斑点噪声 灰度差异 各向异性滤波 自相似特征 配准 speckle noise gray difference anisotropic filtering self-similarity characteristics registration
Author Affiliations
Abstract
1 Optical Sciences Centre and ARC Training Centre in Surface Engineering for Advanced Materials (SEAM), School of Science, Swinburne University of Technology, Hawthorn, VIC 3122, Australia
2 Melbourne Centre for Nanofabrication, ANFF, Clayton, VIC 3168, Australia
3 Tokyo Tech World Research Hub Initiative (WRHI), School of Materials and Chemical Technology, Tokyo Institute of Technology, 2-12-1, Ookayama, Meguro-ku, Tokyo 152-8550, Japan
Fresnel incoherent correlation holography (FINCH) is a well-established incoherent imaging technique. In FINCH, three self-interference holograms are recorded with calculated phase differences between the two interfering, differently modulated object waves and projected into a complex hologram. The object is reconstructed without the twin image and bias terms by a numerical Fresnel back propagation of the complex hologram. A modified approach to implement FINCH by a single camera shot by pre-calibrating the system involving recording of the point spread function library and reconstruction by a non-linear cross correlation has been introduced recently. The expression of the imaging characteristics from the modulation functions in original FINCH and the modified approach by pre-calibration in spatial and polarization multiplexing schemes are reviewed. The study reveals that a reconstructing function completely independent of the function of the phase mask is required for the faithful expression of the characteristics of the modulating function in image reconstruction. In the polarization multiplexing method by non-linear cross correlation, a partial expression was observed, while in the spatial multiplexing method by non-linear cross correlation, the imaging characteristics converged towards a uniform behavior.
digital holographic imaging Fresnel incoherent correlation holography holographic techniques imaging systems incoherent holography and speckle noise Chinese Optics Letters
2021, 19(2): 020501
昆明理工大学信息工程与自动化学院, 云南 昆明 650500
在医学超声成像技术中,成像设备、成像机制和检测对象的不均匀性等因素导致超声图像中存在斑点噪声和部分失真的问题,这不仅降低了超声图像的质量,也给临床医学的诊断增加了难度。为了有效地抑制超声图像中的斑点噪声,提出了一种基于反向传播(BP)神经网络的自适应双边滤波的超声图像降噪方法。该方法能够通过BP神经网络预测的局部区域与参考噪声区域之间的相似度值区分超声图像中的噪声区域与组织区域,再通过将BP神经网络预测的相似度值与双边滤波器相结合实现对超声图像的自适应滤波。该双边滤波器能够对超声图像中不同的区域进行有区别的滤波。对4幅超声图像(物理体膜超声图像、肝脏超声图像1、肝脏超声图像2和肾脏超声图像)进行实验,结果表明该方法可以较好地抑制超声图像中的斑点噪声并保留其边缘特征,也能够得到更高的信噪比和更优的视觉效果。
图像处理 超声图像 双边滤波器 自适应滤波 反向传播神经网络 斑点噪声抑制 激光与光电子学进展
2020, 57(24): 241014
1 浙江工业大学计算机科学与技术学院，浙江 杭州 310023
2 浙江工业大学信息工程学院，浙江 杭州 310023
3 中国科学院深海科学与工程研究所，海南 三亚 572000
侧扫声纳(SSS)是一种利用声波的水下传播特性完成水下探测的电子设备。因为侧扫声纳利用回波强度成像，所以不可避免地引入散斑噪声。本文针对散斑噪声，提出了基于自适应三维块匹配滤波 (BM3D)的侧扫声纳图像散斑降噪方法。该算法首先对 SSS图像进行幂变换和对数变换，采用小波变换估计整体图像噪声，同时用局部噪声估计结果更新 BM3D算法的参数。然后本文算法比较全局估计和局部估计的结果，选择最合适的参数解决噪声分布不均匀的问题。实验结果表明，本文改进的 BM3D算法能有效地降低 SSS图像中的散斑噪声，获得良好的视觉效果。本文算法的等效视数至少提高了 6.83%，散斑抑制指数低于传统方法，散斑抑制和平均保存指数至少减少了 3.30%。该方法主要用于声纳图像降噪，对于超声、雷达或 OCT图像等受散斑噪声污染的信号也有一定的实用价值。
侧扫声纳 散斑噪声 图像降噪 side scan sonar speckle noise image denoising BM3D BM3D
1 中北大学电子测试技术重点实验室, 山西 太原 030051
2 中北大学信息与通信工程学院, 山西 太原 030051
为解决相位图在去噪过程中出现的散斑噪声残留和边缘纹理模糊问题,基于正余弦分解提出了一种自适应全变分去噪方法。首先,用正余弦函数将原始相位图分解成两幅相位图;然后用自适应全变分算法处理分解后的相位图;最后,通过反正切运算合成去噪后的相位图,以快速去除大量散斑噪声并保留图像的边缘信息。对去噪结果进行定量评价和分析表明,与其他降噪方法相比,本方法得到的图像峰值信噪比提高了2.0 dB,且结构相似度较高。同时可以自适应地选择参数,减少去噪后相位图的波动性,改善相位图的质量。
测量与计量 散斑干涉技术 相位图 散斑噪声 正余弦分解 自适应全变分算法 中国激光
2020, 47(10): 1004004
