2.4 形態(tài)學噪聲濾除器將開啟和閉合結合起來可用來濾除噪聲,先對有噪聲圖象進行開啟操作,可選擇結構要素矩陣比噪聲的尺寸大,因而開啟的結果是將背景上的噪聲去除。后是對前一步得到的圖象進行閉合操作,將圖象上的噪聲去掉。根據(jù)此方法的特點可以知道,此方法適用的圖像類型是圖象中的對象尺寸都比較大,且沒有細小的細節(jié),對這種類型的圖像除噪的會比較好。
2.5 小波去噪這種方法保留了大部分包含信號的小波系數(shù),因此可以較好地保持圖象細節(jié)。小波分析進行圖像去噪主要有3個步驟:(1)對圖象信號進行小波分解。(2)對經過層次分解后的高頻系數(shù)進行閾值量化。(3)利用二維小波重構圖象信號。 前沿降噪算法:
1、BM3D 降噪BM3D(Block-matching and 3D filtering,3維塊匹配濾波)BM3D可以說是當前好的算法之一。 該降噪方法了圖像在變換域的稀疏表示。BM3D 降噪方法的優(yōu)點是的保留圖像中的一些細節(jié),BM3D采用了不同的去噪策略。通過搜索相似塊并在變換域進行濾波,得到塊評估值,后對圖像中每個點進行加權得到終去噪。
該算法的思想跟NL-Means有點類似,也是在圖像中尋找相似塊的方法進行濾波,但是相對于NL-Means要復雜得多,理解了NL-Means有助于理解BM3D算法。BM3D算法總共有兩大步驟,分為基礎估計和終估計。在這兩大步中,分別又有三小步:相似塊分組,協(xié)同濾波和聚合。
2、DCT 降噪因為車底圖像噪聲往往分布在高頻部分,因此可以將車底圖像轉換到頻域,進行高頻處理,把高頻部分慮掉.DCT 變換是正交變換。這個方法是對滑動的窗口內的圖像做 DCT 變換,在局部變換域做系數(shù)收縮。由滑動窗口產的重疊部分圖像的過表示。如果采用的變換不能將普通圖像的細節(jié)過表示,那么這種變換的過性就不能抵消無效的收縮。因此只使用二維變換獲得稀疏表示只適于特定的圖像模式。
3、PCA 降噪PCA(主成分分析法)是一種適用,又相對簡單的數(shù)據(jù)處理的方法。它是利用降維的方法,將數(shù)據(jù)表示的信息的主要成分提取出來,所以叫做主成分分析法。主成分分析法直觀的目的是要將冗余的數(shù)據(jù)特征進行降維處理,與此同時保留數(shù)據(jù)重要的一部分特征,使其主要的特征成分大的保持整個數(shù)據(jù)信息完整性。應用于圖像降噪的方法的提出克服了標準正交變換帶來的缺點,這種方法對于高結構性的圖像細節(jié)都有很好的結果。
4、K-SVD 降噪K-SVD可以認為是K-means的一種擴展,K-SVD降噪方法解決了固定變換矩陣基底不能自適應圖像紋理信息的缺點。
5、非局部均值降噪非局部均值降噪,其出發(fā)點是借鑒了越多幅圖像加權的越好的現(xiàn)象,那么在同一幅圖像中對具有相同性質的區(qū)域進行分類并加權平均得到去噪后的圖片,應該降噪也會越好。該算法使用自然圖像中普遍存在的冗余信息來去噪聲。與雙線性濾波、中值濾波等利用圖像局部信息來濾波不同,它利用了整幅圖像進行去噪。即以圖像塊為單位在圖像中尋找相似區(qū)域,再對這些區(qū)域取平均,較好地濾除圖像中的高斯噪聲。
6、小波閾值降噪信號通常是低頻或者平穩(wěn)信號的形式,而噪聲一般都是高頻信號,所以降噪的過程也就是濾除高頻信號的一個過程,小波閾值降噪就是利用的這一原理。在小波分析中經常用到近似和細節(jié),近似表示信號的高尺度,即低頻信息;細節(jié)表示信號的低尺度,即高頻信息。對含有噪聲的信號,噪聲分量的主要能量集中在小波解的細節(jié)分量中。在以上過程中,小波基和分解層數(shù)的選擇,閾值的選取規(guī)則,和閾值函數(shù)的設計,都是影響終去噪的關鍵因素。
7、基于平移不變 Contourlet 變換的 SAR 圖像降噪該變換克服了 Contourlet 不能夠平移不變的缺點,不能很好的抑制噪聲,還能強的魯棒性。 并生產全系列各種型號車底A全檢查系統(tǒng),實力雄厚,車底成像好、設備質量穩(wěn)定。歡迎各位伙伴事宜,共同為安檢事業(yè)做出貢獻!
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