論文提綱：基于各向異性擴(kuò)散的電子散斑圖像去噪
1、引言
電子散斑干涉(Electronic Speckle Pattern Interferometry，ESPI)是一種具有測(cè)量靈敏度高、非接觸、可用于全場(chǎng)等優(yōu)點(diǎn)的測(cè)量方法，受到了人們的關(guān)注。它的測(cè)試結(jié)果是以干涉條紋圖的方式被記錄和進(jìn)行處理。但是，在散斑干涉條紋圖中，存在著大量的散斑顆粒噪聲，極大地降低了條紋的信噪比，這些斑點(diǎn)噪聲是ESPI 數(shù)據(jù)處理中最主要困難之一，人們一直試圖用各種方法來(lái)降低或消除散斑噪聲所帶來(lái)的不利影響。
傳統(tǒng)的濾波方法，如均值濾波、中值濾波、傅立葉變換濾波等，在濾掉圖像中散斑噪聲的同時(shí)，也會(huì)濾除、模糊許多有用的信息。再加之散斑顆粒大且雜亂無(wú)章，很容易損傷原始條紋，從而給測(cè)量帶來(lái)了誤差。張東升等采用頻域同態(tài)濾波技術(shù)，得到了高質(zhì)量的ESPI條紋圖。Qian提出加窗傅立葉變換法，在濾除噪聲的同時(shí)可以保持條紋的邊緣信息。于起峰等提出的旋濾波算法以及在此基礎(chǔ)上發(fā)展的等值線窗口濾波法，可以較好地濾除散斑條紋圖的噪聲，同時(shí)又不損傷條紋特性，是濾除散斑條紋圖噪聲的比較理想的方法。
偏微分方程(Partial Differential Equations，PDE)方法近幾年開(kāi)始大量應(yīng)用于圖像處理，引起廣大學(xué)者的極大關(guān)注。Tang Chen 等采用PDE 模型對(duì)ESPI 條紋圖進(jìn)行了去噪，獲得了易于提取位相場(chǎng)的圖像。本文基于Perona 和Malik[9]提出的經(jīng)典各向異性擴(kuò)散濾波方法(P-M 模型)對(duì)ESPI 條紋圖進(jìn)行去噪，針對(duì)原始算法的不足，提出了改進(jìn)的方法，從而在抑制斑點(diǎn)噪聲的同時(shí)，很好地保持圖像的邊緣，在一定程度上克服了邊緣保持和噪聲消除之間的矛盾，為下一步數(shù)據(jù)處理提供了有效保障。
2、各向異性擴(kuò)散模型的改進(jìn)
為了克服各向同性擴(kuò)散方程平滑過(guò)程的缺點(diǎn)，Perona 和Malik 提出的各向異性擴(kuò)散濾波方程：
在P-M 模型只用到了中心像素點(diǎn)(x,y)的4-鄰域點(diǎn)，本文將利用中心像素點(diǎn)的8-鄰域來(lái)估算迭代后中心點(diǎn)的灰度值。為此，通過(guò)將x 和y 方向即水平和豎直方向旋轉(zhuǎn)得到離散后的灰度值，為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，旋轉(zhuǎn)角度采用45°，得到兩條對(duì)角線的方向來(lái)代替x 和y 方向。
3、去相關(guān)最優(yōu)迭代次數(shù)的確定
由于 P-M 模型的求解是一個(gè)迭代過(guò)程，因此迭代次數(shù)對(duì)圖像平滑效果起到至關(guān)重要的作用。若迭代次數(shù)較小，達(dá)不到平滑的效果;而太大的迭代次數(shù)，則會(huì)出現(xiàn)過(guò)于光滑而使條紋邊緣模糊。本文根據(jù)去相關(guān)最優(yōu)停止準(zhǔn)則，并結(jié)合ESPI 條紋圖的特點(diǎn)來(lái)確定最優(yōu)迭代次數(shù)。
假設(shè)理想的無(wú)噪聲圖像與噪聲圖像不相關(guān)，設(shè)I(x,y,t)表示經(jīng)過(guò)時(shí)間t 迭代后獲得的最佳圖像，則含有噪聲的`原始圖像I(x,y,0)=I0 與I(x,y,t)之差表示噪聲圖像。
4、實(shí)驗(yàn)結(jié)果
為了比較 P-M 模型及本文算法的濾波結(jié)果，采用數(shù)字模擬條紋圖，加入噪聲的圖像。本文使用信噪比SNR、歸一化均方差NMSE 和邊緣保護(hù)系數(shù)β這幾個(gè)濾波性能評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)進(jìn)行衡量。
歸一化均方差NMSE 用于評(píng)價(jià)兩幅圖像之間的差異，NMSE 越接近于0，則表示去噪后圖像與無(wú)噪聲圖像越接近。
可以看出，P-M 模型濾波方法去除噪聲的能力有限。本文算法能有效抑制圖像中的噪聲，并保護(hù)圖像的邊緣信息。而運(yùn)行時(shí)間的增加是可以接受的。
可以看出，P-M 模型不能較好地濾除散斑顆粒噪聲，而本文算法既可以濾掉噪聲，又保持了條紋特征。
5、結(jié)論
本文研究了各向異性擴(kuò)散方程抑制圖像噪聲的算法，對(duì)經(jīng)典的各向異性擴(kuò)散方程進(jìn)行了改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)含散斑顆粒噪聲的ESPI 條紋圖，基于各向異性擴(kuò)散方程的濾波方法是一種有效的去噪方法。它在濾除噪聲的同時(shí)，保持了邊緣信息，效果較好，有利于下一步條紋數(shù)據(jù)的處理。
【論文提綱：基于各向異性擴(kuò)散的電子散斑圖像去噪】相關(guān)文章：