吉林大学学报(工学版) ›› 2015, Vol. 45 ›› Issue (4): 1347-1352.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201504046
王灿进1, 孙涛1, 王挺峰1, 郭劲1, 刘玉龙2
WANG Can-jin1, SUN Tao1, WANG Ting-feng1, GUO Jin1, LIU Yu-long2
摘要: 为研究激光主动成像中散斑噪声的抑制问题,提出一种基于信号子空间TDC(Time-domain constrained)的散斑去噪方法,并搭建一套基于距离选通ICCD的激光主动照明系统进行实验验证。首先使用同态变换将乘性噪声变为加性噪声,然后利用小波变换估计噪声的协方差;接着对含噪图像进行奇异值分解并估计信号子空间的维数,根据该维数对无噪图像的协方差矩阵进行特征值分解,计算出滤波估计矩阵。将滤波估计矩阵与含噪图像卷积,最后做同态逆变换,得到降噪后的图像。结果证明本文的去噪方法拥有比经典的Lee、Frost和Kuan算法更好的散斑噪声抑制效果,同时计算时间明显缩短。
中图分类号:
[1] 王灿进, 孙涛, 石宁宁, 等. 基于双隐含层BP算法的激光主动成像识别系统[J]. 光学精密工程, 2014, 22(6): 1639-1647. Wang Can-jin, Sun Tao, Shi Ning-ning, et al. Laser active imaging and recognition system based on double hidden layer BP algorithm[J]. Opt Precision Eng, 2014, 22(6): 1639-1647. [2] 钱方, 孙涛, 郭劲, 等. 无参考的特征点复杂度激光干扰图像评估[J]. 光学精密工程, 2015, 23(4): 1179-1186. Qian Fang, Sun Tao, Guo Jin, et al. No-reference laser-dazzling image quality assessment based on feature-point complexity[J]. Opt Precision Eng, 2015, 23(4): 1179-1186. [3] 赵建川, 王弟男, 陈长青, 等. 红外激光主动成像和识别[J]. 中国光学, 2013, 6(5): 795-802. Zhao Jian-chuan, Wang Di-nan, Chen Chang-qing, et al. Infrared laser active imaging and recognition technology[J]. Chinese Optics, 2013, 6(5): 795-802. [4] 李自勤,李琦,王骐. 由统计特性分析激光主动成像系统图像的噪声性质[J]. 中国激光, 2004, 31(9):1081-1085. Li Zi-qin, Li Qi, Wang Qi. Noise characteristic in active laser imaging system by statistic analysis[J]. Chinese Journal of Lasers,2004, 31(9): 1081-1085. [5] Loupas T, McDicken W, Allan P. An adaptive weighted median filter for speckle suppression in medical ultrasonic images[J]. IEEE Trans Circuits System, 1989,36(1):129-135. [6] Lee J S. Digital image enhancement and noise filtering by use of local statistics[J]. IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intell, 1980, 20: 165-168. [7] Frost V S, Stiles J A, Shanmugan K S, et al. A mode for radar images and its application to adaptive digital filtering of multiplicative noise[J]. IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intell, 1982, 4: 157-165. [8] Kuan D, Sawchuk A, Strand T, et al. Adaptive restoration of images with speckle[J]. IEEE Trans Acoust, Speech and Signal Process, 1987, 35(3) : 373-383. [9] Lu Y H, Tan S Y, Yeo T S, et al. Adaptive filtering algorithms for SAR speckle reduction[C]∥Geoscience and Remote Sensing Symposium, Lincoln,NE, USA, 1996. [10] Donoho D L. Denoising by soft-thresholding[J]. IEEE TransInform Theory, 1995, 41(3): 613-627. [11] 叶树亮, 张玉德, 张炜. 齿轮视觉检测中的尺度与方向相关性联合降噪[J]. 光学精密工程, 2014, 22(6): 1622-1630. Ye Shu-liang, Zhang Yu-de, Zhang Wei. Scale and directional correlation combined denoiseing in gear visual inspection[J].Opt Precision Eng, 2014, 22(6): 1622-1630. [12] Jarabo-Amores P, Rosa-Zurera M, Mata-Moya D, et al. Mean-shift filtering to reduce speckle noise in SAR images[C]∥Instrumentation and Measurement Technology Conference, Singapore, 2009. [13] Hyenkyun W, Yun S. Alternating minimization algorithm for speckle reduction with a shifting technique[J] . Image Processing,2012,21(4): 1701-1714. [14] 李晓峰,徐军,罗积军,等. 激光主动成像图像噪声分析与抑制[J]. 红外与激光工程, 2011,40(2): 332-337. Li Xiao-feng, Xu Jun, Luo Ji-jun, et al. Noise analyzing and denoising of intensity image for laser active imaging system[J]. Infrared and Laser Engineering, 2011,40(2): 332-337. [15] Ikeda S, Ohtsuki T, Tsuji H. Signal-subspace-partition event filtering for eigenvector-based security system using radio waves[C]∥Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, Tokyo,Japan,2009. [16] Gu J, Yang J, Zhang H, et al. Speckle filtering in polarimetric SAR data based on the subspace decomposition[J]. Geoscience and Remote Sensing, 2004, 42(8): 1635-1641. [17] Donoho D L, Johnstone I M. Ideal spatial adaptation by wavelet shrinkage[J]. Biometrika, 1994, 81(3): 425-455. [18] 邓建青, 刘晶红. 基于Fourier-Mellin变换和Keren算法的改进运动估计算法[J]. 液晶与显示, 2011, 26(3): 364-369. Deng Jian-qing, Liu Jing-hong. Improved motion estimation algorithm based on Fourier-Mellin transform and Keren algorithm[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2011, 26(3): 364-369. [19] 任志英, 高诚辉, 申丁,等. 双树复小波稳健滤波在工程表面粗糙度评定中的应用[J]. 光学精密工程, 2014, 22(7): 1820-1827. Ren Zhi-ying, Gao Cheng-hui, Shen Ding, et al. Application of DT-CWT robust filtering to evaluation of engineering surface roughness[J]. Opt Precision Eng, 2014, 22(7): 1820-1827. [20] 任文琦, 王元全. 基于梯度矢量卷积场的四阶各向异性扩散及图像去噪[J]. 光学精密工程, 2013, 21(10): 2713-2719. Ren Wen-qi, Wang Yuan-quan. GVC-based fourth-order anisotropic diffusion for image denoising[J]. Opt Precision Eng,2013, 21(10): 2713-2719. |
[1] | 苏寒松,代志涛,刘高华,张倩芳. 结合吸收Markov链和流行排序的显著性区域检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1887-1894. |
[2] | 徐岩,孙美双. 基于卷积神经网络的水下图像增强方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1895-1903. |
[3] | 黄勇,杨德运,乔赛,慕振国. 高分辨合成孔径雷达图像的耦合传统恒虚警目标检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1904-1909. |
[4] | 李居朋,张祖成,李墨羽,缪德芳. 基于Kalman滤波的电容屏触控轨迹平滑算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1910-1916. |
[5] | 应欢,刘松华,唐博文,韩丽芳,周亮. 基于自适应释放策略的低开销确定性重放方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1917-1924. |
[6] | 陆智俊,钟超,吴敬玉. 星载合成孔径雷达图像小特征的准确分割方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1925-1930. |
[7] | 刘仲民,王阳,李战明,胡文瑾. 基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1931-1937. |
[8] | 单泽彪,刘小松,史红伟,王春阳,石要武. 动态压缩感知波达方向跟踪算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1938-1944. |
[9] | 姚海洋, 王海燕, 张之琛, 申晓红. 双Duffing振子逆向联合信号检测模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1282-1290. |
[10] | 全薇, 郝晓明, 孙雅东, 柏葆华, 王禹亭. 基于实际眼结构的个性化投影式头盔物镜研制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1291-1297. |
[11] | 陈绵书, 苏越, 桑爱军, 李培鹏. 基于空间矢量模型的图像分类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 943-951. |
[12] | 陈涛, 崔岳寒, 郭立民. 适用于单快拍的多重信号分类改进算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 952-956. |
[13] | 孟广伟, 李荣佳, 王欣, 周立明, 顾帅. 压电双材料界面裂纹的强度因子分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 500-506. |
[14] | 林金花, 王延杰, 孙宏海. 改进的自适应特征细分方法及其对Catmull-Clark曲面的实时绘制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 625-632. |
[15] | 王柯, 刘富, 康冰, 霍彤彤, 周求湛. 基于沙蝎定位猎物的仿生震源定位方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 633-639. |
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