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車底檢測(cè)系統(tǒng)圖像處理廠家分享
發(fā)布時(shí)間：2022-06-10
信息來(lái)源：魯飛科技
2.4 形態(tài)學(xué)噪聲濾除器將開啟和閉合結(jié)合起來(lái)可用來(lái)濾除噪聲,先對(duì)有噪聲圖象進(jìn)行開啟操作,可選擇結(jié)構(gòu)要素矩陣比噪聲的尺寸大,因而開啟的結(jié)果是將背景上的噪聲去除。后是對(duì)前一步得到的圖象進(jìn)行閉合操作,將圖象上的噪聲去掉。根據(jù)此方法的特點(diǎn)可以知道,此方法適用的圖像類型是圖象中的對(duì)象尺寸都比較大,且沒有細(xì)小的細(xì)節(jié),對(duì)這種類型的圖像除噪的會(huì)比較好。
2.5 小波去噪這種方法保留了大部分包含信號(hào)的小波系數(shù),因此可以較好地保持圖象細(xì)節(jié)。小波分析進(jìn)行圖像去噪主要有3個(gè)步驟:(1)對(duì)圖象信號(hào)進(jìn)行小波分解。(2)對(duì)經(jīng)過(guò)層次分解后的高頻系數(shù)進(jìn)行閾值量化。(3)利用二維小波重構(gòu)圖象信號(hào)。 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(shuō)是當(dāng)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(diǎn)是的保留圖像中的一些細(xì)節(jié)，BM3D采用了不同的去噪策略。通過(guò)搜索相似塊并在變換域進(jìn)行濾波，得到塊評(píng)估值，后對(duì)圖像中每個(gè)點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)得到終去噪。
該算法的思想跟NL-Means有點(diǎn)類似，也是在圖像中尋找相似塊的方法進(jìn)行濾波，但是相對(duì)于NL-Means要復(fù)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(chǔ)估計(jì)和終估計(jì)。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。
該算法的思想跟NL-Means有點(diǎn)類似，也是在圖像中尋找相似塊的方法進(jìn)行濾波，但是相對(duì)于NL-Means要復(fù)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(chǔ)估計(jì)和終估計(jì)。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?yàn)檐嚨讏D像噪聲往往分布在高頻部分，因此可以將車底圖像轉(zhuǎn)換到頻域，進(jìn)行高頻處理，把高頻部分慮掉.DCT 變換是正交變換。這個(gè)方法是對(duì)滑動(dòng)的窗口內(nèi)的圖像做 DCT 變換，在局部變換域做系數(shù)收縮。由滑動(dòng)窗口產(chǎn)的重疊部分圖像的過(guò)表示。如果采用的變換不能將普通圖像的細(xì)節(jié)過(guò)表示，那么這種變換的過(guò)性就不能抵消無(wú)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(duì)簡(jiǎn)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(lái)，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(jìn)行降維處理，與此同時(shí)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(gè)數(shù)據(jù)信息完整性。應(yīng)用于圖像降噪的方法的提出克服了標(biāo)準(zhǔn)正交變換帶來(lái)的缺點(diǎn)，這種方法對(duì)于高結(jié)構(gòu)性的圖像細(xì)節(jié)都有很好的結(jié)果。
4、K-SVD 降噪K-SVD可以認(rèn)為是K-means的一種擴(kuò)展，K-SVD降噪方法解決了固定變換矩陣基底不能自適應(yīng)圖像紋理信息的缺點(diǎn)。
5、非局部均值降噪非局部均值降噪，其出發(fā)點(diǎn)是借鑒了越多幅圖像加權(quán)的越好的現(xiàn)象，那么在同一幅圖像中對(duì)具有相同性質(zhì)的區(qū)域進(jìn)行分類并加權(quán)平均得到去噪后的圖片，應(yīng)該降噪也會(huì)越好。該算法使用自然圖像中普遍存在的冗余信息來(lái)去噪聲。與雙線性濾波、中值濾波等利用圖像局部信息來(lái)濾波不同，它利用了整幅圖像進(jìn)行去噪。即以圖像塊為單位在圖像中尋找相似區(qū)域，再對(duì)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(hào)通常是低頻或者平穩(wěn)信號(hào)的形式，而噪聲一般都是高頻信號(hào)，所以降噪的過(guò)程也就是濾除高頻信號(hào)的一個(gè)過(guò)程，小波閾值降噪就是利用的這一原理。在小波分析中經(jīng)常用到近似和細(xì)節(jié)，近似表示信號(hào)的高尺度，即低頻信息;細(xì)節(jié)表示信號(hào)的低尺度，即高頻信息。對(duì)含有噪聲的信號(hào)，噪聲分量的主要能量集中在小波解的細(xì)節(jié)分量中。在以上過(guò)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(shè)計(jì)，都是影響終去噪的關(guān)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(diǎn)，不能很好的抑制噪聲，還能強(qiáng)的魯棒性。 并生產(chǎn)全系列各種型號(hào)車底A全檢查系統(tǒng)，實(shí)力雄厚，車底成像好、設(shè)備質(zhì)量穩(wěn)定。歡迎各位伙伴事宜，共同為安檢事業(yè)做出貢獻(xiàn)!
車底掃描廠家——深圳市魯飛智能科技有限公司，座落于深圳市龍崗區(qū)坂田街道馬安堂社區(qū)中興路。公司成立伊始就秉承了“務(wù)本求實(shí)，追求”的企業(yè)文化。以不斷的經(jīng)營(yíng)理念為先導(dǎo)，建立學(xué)習(xí)型組織和精良團(tuán)隊(duì)，引進(jìn)人才，創(chuàng)建開放式的企業(yè)管理模式，了企業(yè)化，多方位的健康發(fā)展。
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