一种利用目标图像频谱特性的频域滤波去噪方法

    公开(公告)号:CN102201110B

    公开(公告)日:2012-12-19

    申请号:CN201110106299.5

    申请日:2011-04-27

    Abstract: 本发明公开了一种利用目标图像频谱特性的频域滤波去噪方法,步骤为:①将获取的含噪的图像f变换到频域,并将其中心化,得到图像f的中心化频谱F;②根据中心化频谱F,构造相应的滤波器函数H;③将图像f的中心化频谱F与滤波器函数H点乘,得到滤波后的图像频谱G,实现对图像f的频域滤波;④将滤波后的图像频谱G进行反傅立叶变换,并对反变换结果取模,即得到滤波后图像g。本发明对被噪声污染的图像的某些高频成分加以保留,而对其他高频成分也仅做部分抑制。总之,该方法根据目标图像的频谱特性,构造一个合适的滤波器函数,在一定程度上抑制图像的高频成分,能在有效去除噪声的同时,保留图像的边缘和细节,从而减小图像后续处理的难度。

    一种气动光学退化图像序列自适应校正方法

    公开(公告)号:CN101587588A

    公开(公告)日:2009-11-25

    申请号:CN200910062689.X

    申请日:2009-06-10

    Abstract: 本发明公开了一种气动光学退化图像序列自适应校正方法,步骤为:①将退化序列图像按相邻两帧成对分组;②规定点扩展函数支撑域总的变化范围,③确定当前组图像的点扩展函数的支撑域变化范围;④对当前组图像进行图像校正;⑤度量图像恢复效果的品质;⑥根据校正图像品质度量结果迭代递推估计最优点扩展函数支撑域及其点扩展函数;⑦选择相邻两组图像共有帧的最佳校正结果;⑧循环执行,完成对退化序列图像的校正。本发明能在点扩展函数支撑域未知的条件下,利用图像的品质度量准则,自适应得出最优的图像校正结果,并且利用序列图像中相邻帧的信息,缩小寻优范围,提高校正效率,对气动光学退化图像序列实现有效的快速的校正。

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