基于图像分割与重组的激光全息图像处理方法

发布时间：2021-04-22 08:14

　　为了提高激光全息图像成像质量,设计了图像分割与重组的激光全息图像处理方法。采用边缘检测技术通过边缘细化与边缘剪切实行图像分割处理,获取分割后的激光全息图像;通过空间邻域边缘能量融合方法对分割图像实行重组,得到重组处理后的激光全息图像;利用偏微分方程的各向异性扩散方法对重组后的图像实行去噪处理,获取清晰的激光全息图像。以激光全息图像为例进行仿真实验,结果表明:所研究方法的图像分割准确性高,重组效率好,去噪后的高层建筑激光全息图像成像视觉效果更清晰、信噪比高,图像处理效率高。 

【文章来源】：激光杂志. 2020,41(11)北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 引言
2 图像分割与重组的激光全息图像处理方法
    2.1 基于边缘检测的激光全息图像分割
        2.1.1 边缘检测技术
        2.1.2 边缘检测
        2.1.3 边缘细化与边缘剪切
    2.2 基于空间邻域边缘能量融合的图像重组方法
    2.3 图像去噪处理方法
3 仿真实验
    3.1 分割准确性对比
    3.2 重组效率对比
    3.3 去噪效果对比
    3.4 整体效率对比
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]宽带电磁图像卷积神经网络盲恢复方法研究[J]. 朱艳菊,谢树果,李元豪,张娴.  强激光与粒子束. 2019(10)
[2]基于卷积特征选择的红外目标跟踪[J]. 钱琨,杨俊彦,余跃,赵东,荣生辉.  强激光与粒子束. 2019(09)
[3]高速铁路场景的分割与识别算法[J]. 王洋,朱力强,余祖俊,郭保青.  光学学报. 2019(06)
[4]一种单色全息平板波导显示系统的研究[J]. 王龙辉,汪岗,黄丽琼,尚婷婷.  应用光学. 2019(02)
[5]全息体视图打印技术进展综述[J]. 蒋晓瑜,樊帆,闫兴鹏,张腾,韩超,王晨卿,于海洋.  激光与光电子学进展. 2019(15)
[6]基于非均匀采样的高分辨曲面投影计算全息方法[J]. 蔡文涛,李晶,江海波,孙秀辉,杨若夫,尹韶云.  红外与激光工程. 2019(05)
[7]基于光谱分析和动态分形维数的高光谱遥感图像云检测[J]. 徐冬宇,厉小润,赵辽英,舒锐,唐琪佳.  激光与光电子学进展. 2019(10)
[8]激光全息光刻技术在微纳光子结构制备中的应用进展[J]. 王霞,吕浩,赵秋玲,张帅一,谭永炎.  光谱学与光谱分析. 2016(11)
[9]扩展距离的LED无线光通信视频传输[J]. 梁仕,何志毅,王敦东,何宁.  光通信技术. 2016(09)
[10]结合PCNN分割和模糊集理论的红外图像增强[J]. 苏娟,李冰,王延钊.  光学学报. 2016(09)



本文编号：3153446