基于改进全变分的ESPI图像降噪技术研究

发布时间：2020-07-19 21:59

【摘要】：图像在信息的传播中具有重要的作用和意义。近年来,随着计算机技术的不断提高,图像处理在医学、光学、农业、工业等范围的应用得到了快速发展,人们对图像处理的精确度要求也越来越高。在电子散斑干涉测量技术(Electronic speckle pattern interferometry,ESPI)方面,降低图像的噪声对该领域的研究具有重要意义。电子散斑干涉测量技术由于方法简单、可实现无接触全场实时测量、抗干扰能力强等优势而被广泛应用在物体内部及表面的全场无损检测中,可进行形变、内部损失及位移方面的实时检测。散斑相位图的获得需要从ESPI图像中提取相位,而大量固有噪声的存在影响了相位的准确提取。因此,散斑条纹图像的滤波,成为散斑条纹图处理中首要的环节,在尽可能滤除噪声的同时,还要保持条纹图构造的完好性和图像边缘信息的完整性。本论文主要对ESPI图像的降噪技术进行研究。传统的ESPI图像的降噪方法较简单,容易操作,但是对于散斑条纹图内的复杂噪声,噪声滤除效果并不明显,不仅残留较多噪声,而且降噪后的图像较模糊。拥有各向异性扩散特征的TV(Total Variation)降噪模型对噪声的滤除效果良好,但在减少噪声的进程中会出现阶梯效应。本论文利用TV降噪模型和小波分解的优势,提出一种改进的TV降噪方法,利用小波分解减少图像中的部分噪声,在一定程度上改善了图像降噪的效果,并且提高了降噪效率。同时,本论文还研究了自适应全变分降噪模型,能够按照噪声的水平自适应调整参数,正则化项和保真项两者的联系能够更好的得到平衡。为了让图像的信息保留更加完整、减少自适应全变分降噪模型的阶梯效应,本论文提出了基于BM3D(Block-Matching and 3-D filtering)的自适应全变分降噪方法,可以更加有效的保护图像的边缘信息,并进一步解决了改进TV降噪方法的图像信息丢失问题。改进的基于BM3D的自适应全变分降噪模型可以在去除噪声的同时保持条纹图结构的完整以及条纹图像的边缘特征,对于噪声比较严重的条纹图像也可以获得较好的降噪效果。本论文的主要创新点是:1.提出了改进的TV降噪方法,将TV降噪模型和小波分解相融合,充分利用低频条纹图进行TV滤波。从仿真实验结果可以看出,改进后的方法降噪效果优于传统的滤波方法,且降噪效率明显提高。但是,图像通过小波分解后会丢掉些许信息,从而导致图像本身信息的不完整,这一缺陷会对未来条纹图像的相位提取及解包裹造成一定的影响。2.提出了一种改进的基于BM3D的自适应全变分降噪方法。在完成BM3D平滑处理之后,将处理后的图像作为新的保真项,进一步结合自适应全变分降噪模型对电子散斑干涉条纹图像进行降噪。实验结果分析表明,该方法噪声滤除效果良好,并且散斑条纹图的结构保持较好,减少了阶梯效应的出现,可以较好的保留图像的细节、纹路以及边缘信息。
【学位授予单位】：山东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TN713
【图文】：

模式图,图像,模式,散斑场

2 4cos 2 0000 I I II d图因背景光强的干扰，难以获得满时，静态测量中很少使用。到的形变之前与之后的散斑场做减法4sin 2 sin 200I II sub噪声低频分量，其余都是高频分量获取条纹图最常见的一种方式。但对值。式成条纹图的方法是利用两个散斑场系数是利用线性相关的概念来计算们通常不用该方法生成条纹图。ESPI 图像如下所示：

处理过程,图像,电子散斑干涉,散斑噪声

图 2-2 ESPI 图像的处理过程中的散斑噪声，目前主要图中取得精确的的相位。方式呈现出电子散斑干涉[36]解包裹 ESPI 图像，以是实用性强，精度高。术，并以相减模式为例介最后说明了 ESPI 图像的

序列,中值滤波,图像,模板

ijAijA和 ijf各自代表窗口和二维数据序列。该滤波器可看作拥有单数个像素的滑采用方形、圆形或十字形，并使用 3 3、 5 5、 7 7、 9 9等奇数点的窗口。因为该滤波方式是按照排序统计进行的，所以对椒盐噪声的抑制比较合适条纹图像的相位解析和处理具有独特效果。图 3-1 所示为 ESPI 图像用中值滤结果。（a）原始图像（b）加噪后图像（c）3×3 中值滤波

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