1 浙江大学,信息学院,信息与电子工程学系,浙江,杭州,310027
2 浙江大学,城市学院,信息与电子工程系,浙江,杭州,310015
针对实时THz脉冲(T-ray)成像系统所成图像分辨率低、受1/f相关噪声干扰严重的特点,提出一种新的基于小波去噪的T-fay图像复原算法.对T-ray图像进行离散小坡变换后,先利用广义交叉确认估计出各个分辨率层的噪声阈值,然后对每个分辨率层的高频子带进行迭代去噪,最后对去噪后的T-ray图像采用Jasson-Van-Cittert算法进行复原处理以提高分辨率.实验结果表明,该方法在提高T-ray图像分辨率的同时,能显著地抑制THz成像系统的1/f相关噪声.创新之处在于以广义交叉确认作为T-ray图像中1/f噪声的估计方法,大幅度提高了图像信噪比(～5 dB),避免了噪声带来的复原算法中的不适定问题,达到较好的图像复原效果.
T-ray图像 小波去噪 1/f噪声 广义交叉确认 图像复原 T-ray imaging Wavelet de-noising l/f noise Generalized cross validation Image restoration
1 北京理工大学,信息科学技术学院,自动控制系,北京,100081
2 大庆石油学院,电气信息工程学院,黑龙江,大庆,163318
提出一种基于离散平稳小波变换和非线性增益的红外图像对比度增强方法.对红外图像进行离散平稳小波变换后,利用所提出的去噪方法对分辨率较好的各高频子带直接去噪;并利用所提出的非线性增益法结合文中的去噪法对分辨率较差的各高频子带进行增强.实验结果表明,提出的方法在有效地增强红外图像对比度的同时,又能很好地抑制相关噪声.算法在视觉质量上优于传统的反锐化掩膜法、直方图均衡法.
离散平稳小波变换 广义交叉确认 阈值去噪 对比度增强 非线性增益 Discrete stationary wavelet transform Generalized cross validation Denoising by threshold Contrast enhancement Non-linear gain
1 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系,北京,100081
2 大庆石油学院电气信息工程学院,黑龙江,大庆,163318
提出一种基于离散平稳小波变换和非线性增益的红外图像对比度增强方法.对红外图像进行离散平稳小波变换后,对分辨率较好的各高频子带直接利用所提出的去噪方法去噪;对分辨率较差的各高频子带利用所提出的非线性增益法结合文中的去噪法进行增强;并给出一种评价增强图象质量的准则.实验结果表明,本文提出的方法在有效的增强红外图像对比度的同时,又能很好的抑制红外图像中相关噪声、加性高斯白噪声和乘性噪声.
平稳小波变换 广义交叉确认 阈值去噪 对比度增强 非线性增益 stationary wavelet transform generalized cross validation de noising by threshold contrast enhancement nonlinear gain
1 北京理工大学,信息科学技术学院,自动控制系,北京,100081
2 大庆石油学院,电气信息工程学院,黑龙江,大庆,163318
提出红外图像去噪方法,将小波变换与广义交叉确认原理相结合,在噪声方差未知的前提下,只利用红外图像的输入数据就可以确定所要求的渐近最优阈值.对红外图像进行离散正交小波变换后,分别对各个分解层的高频子带利用所提出的方法进行迭代去噪,使各个高频子带分别收敛于其最大信噪比.实验结果表明,该方法在有效地去除噪声的同时,能较好地保持红外图像的细节信息.算法在性能指标和视觉质量上均优于Donoho提出的小波阈值去噪方法、Johnstone提出经过调整的小波阈值法和传统的中值滤波法。
离散正交小波变换 广义交叉确认 阈值去噪 Discrete orthogonal wavelet transform Generalized cross validation Denoising by threshold
