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 信號處理專題綜述

數字射線圖像降噪中的線性濾波方法(摘錄轉載)

 

摘要:

數字射線成像(DR)系統中,圖像中的噪聲是影響圖像質量的重要因素之一,給圖像分析和缺陷(尤其是微細瑕疵)識別帶來了困難。為了提高圖像的信噪比,對圖像降噪方法的研究是十分必要的。對DR系統中噪聲的來源及其產生的影響進行分析后,比較了幾種常用的線性濾波方法對射線圖像的降噪效果,介紹了近年來提出的一些較新穎的降噪方法。

 

射線圖像降噪的常用線性濾波法:

1.     維納濾波波法:維納濾波又稱最小二乘小小,它是使原始圖像與恢復圖像之間的均方誤差最小的復原方法。維納濾波克服了逆濾波對噪聲的敏感性和奇異性,對受高斯白噪聲干擾的圖像有很好的恢復能力。但在實際中噪聲與圖像的功率譜密度無法直接確切得知,因此常以常數替代噪聲與未退化圖像功率譜之比,而這種粗糙的近似必然會對恢復結果產生影響。對過實驗對比,維納濾波對possion噪聲處理的結果較好,但邊緣和細節被模糊了。這對乘性噪聲處理的效果不是很理起,對椒鹽噪聲似乎無能為力,另外該濾波法也可處理零均值高斯噪聲。

2.       幀疊加法:幀疊加法又稱圖像數字積分法。它是對同一檢測對像不同時刻的圖像進行多幀采樣,并將相應像素疊加以達到提高信噪比的目的。該方法主要用于改善被加性零均值隨機噪聲源污染的圖像。盡管經過多幅疊加后的圖像質量得到了極大的改善,但由于數字化采樣信號與視頻場、行信號的同步誤差會造成幀圖像像素之間的抖動,這種抖動噪聲在多幀圖像疊加后,造成新的邊緣模糊,而且實現多幀圖像的疊加,需要較長的計算時間和極大圖像存儲器,增加了硬件的成本。幀疊加法能很好地抑制poisson噪聲,而對椒鹽噪聲和乘性噪聲無能為力,同時該法也能抑制零均值高斯噪聲。

均值濾波法:最簡單的線性濾波就是空間域上的均值濾波,它是用一個有奇數點的波動窗口在圖像上滑動,將窗口中心點對應的圖像像素點的灰度值用窗口內的各個點的灰度值代替,如果規定了在取均值過程中窗口各個像素點所占的權重,這時候就稱為加權均值濾波。該算法權其簡單且對高斯白噪聲有很好的平滑能力,但對脈沖噪聲十分敏感。

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