【摘要】：隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,人們需要更加清晰的圖像。激光主動(dòng)成像系統(tǒng)因?yàn)槠渥陨沓上裣到y(tǒng)質(zhì)量較高而得到了廣泛地應(yīng)用。但是激光主動(dòng)成像系統(tǒng)產(chǎn)生的圖像也會(huì)受到系統(tǒng)自身的和外界所含有的噪聲影響,圖像會(huì)受到噪聲污染,產(chǎn)生的不夠清晰的圖像會(huì)影響觀察者正確理解圖像的信息和內(nèi)容。雖然近幾年對(duì)圖像去噪的研究取得了顯著地進(jìn)展,但是大多數(shù)方法仍不能夠應(yīng)用在激光主動(dòng)成像的圖像上,所以研究激光主動(dòng)成像的圖像去噪算法具有重大意義。激光主動(dòng)圖像通常含有噪聲,影響到人們對(duì)圖像的觀察。由于其傳輸特性,散斑噪聲為其主要噪聲。距離選通成像系統(tǒng)是從激光主動(dòng)成像系統(tǒng)發(fā)展起來(lái)的,相對(duì)于激光主動(dòng)成像該系統(tǒng),距離選通成像系統(tǒng)也是利用激光作為光源,但是它克服了激光主動(dòng)成像系統(tǒng)的大氣后向散射光,使得成像質(zhì)量得到很大的提高。距離選通成像系統(tǒng)采集到的圖像,散斑為其主要噪聲。本文的主要工作就是去除噪聲,尤其是針對(duì)散斑噪聲。本文研究了兩種去噪算法,一種是空間域的代表性算法非局部均值算法,一種是頻率域的代表性算法小波變換算法。在研究非局部均值去噪算法時(shí),考慮到核函數(shù)對(duì)權(quán)重值的影響,改進(jìn)了核函數(shù)使得權(quán)重分配更加合理。針對(duì)原始單一歐氏距離衡量像素間的相似度,所造成的靠近邊緣的像素點(diǎn)匹配到的像素點(diǎn)不夠的現(xiàn)象,提出了用歐氏距離和灰度距離雙重標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量像素間的相似度。在研究小波變換去噪算法時(shí),分析了閾值去噪算法中硬閾值在閾值處非連續(xù)造成了振鈴現(xiàn)象,以及軟閾值對(duì)于小波系數(shù)進(jìn)行收縮,并沒(méi)有完全保留,造成了圖像中邊緣細(xì)節(jié)模糊的現(xiàn)象,本文提出了新的閾值函數(shù),抑制了振鈴現(xiàn)象,使得小波重構(gòu)時(shí)系數(shù)更加精準(zhǔn)。最后,本文結(jié)合了以上兩種改進(jìn)后的算法,提出了一種結(jié)合非局部均值與小波變換的去噪算法,并對(duì)圖像進(jìn)行去噪仿真實(shí)驗(yàn)和計(jì)算了相應(yīng)的指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法可以有效地去除圖像中的大部分散斑噪聲,具有較好的去噪效果。
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)春理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.41;TN24
【圖文】：

成像系統(tǒng)示意圖

激光主動(dòng)成像原理圖

距離選通成像原理圖

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2746700