太赫兹连续波成像的质量改进与降噪

发布时间：2019-11-15 16:10

【摘要】：太赫兹波成像具有电离辐射小,对有机物鉴别力高等多种技术优势,因而非常适合应用于非接触式、非破坏性成像检测。然而这种成像手段易受到成像时电磁环境干扰和设备功率变化等问题的影响,因而存在一些特定的干扰模式,导致大部分的太赫兹脉冲扫描图像很难获得高清晰度的图像。利用搭建的太赫兹连续波源透射光路成像系统实现了逐点扫描式太赫兹成像。通过阈值灰度变换算法的改进优化,对卡片、树叶、一元硬币和钥匙四种样品的太赫兹波图像进行了去噪,然后基于拉普拉斯算子对图像进行锐化增强,并用均方误差和峰值信噪比估计等对去噪效果进行评价。去噪后太赫兹波扫描的部分样品峰值信噪比估计值提高可达4~5dB,图像质量得到明显改善。研究证明所搭建的太赫兹成像系统具有一定的应用前景。
【图文】：

和步长二维扫描运动，实际搭建的太赫兹成像系统实物如图１（ｂ）所示。利用太赫兹连续波成像系统对光学遮挡的卡片、树叶、硬币、钥匙和“空白”（未放置成像目标的固定大小区域）进行成像实验，成像数据未经处理后直接得到太赫兹波图像如图２所示。从图中可以看到，四种样品的轮廓基本能分辨四种物体，但轮廓较模糊不清晰，存在着明显噪声。分析发现太赫兹图像中噪声一般是图像中不平滑的高频部分，传统的均值、中值滤波、低通滤波能去除一部分噪声，但会造成图像整体模糊，丢失一些轮廓信息。针对此问题，本文图１太赫兹连续波成像系统Ｆｉｇ．１Ｔｅｒａｈｅｒｔｚｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｗａｖｅｉｍａｇｉｎｇｓｙｓｔｅｍ图２四种样品的太赫兹图像Ｆｉｇ．２Ｔｅｒａｈｅｒｔｚｉｍａｇｅｓｏｆｆｏｕｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓａｍｐｌｅｓ通过改进现有算法，在原图像基础上进行去噪并改进太赫兹图像质量。２去噪算法及图像质量改进采用基于阈值的灰度变换算法对太赫兹波样品图像进行去噪，结合基于拉普拉斯（Ｌａｐｌａｃｉａｎ）算子对图像进行了锐化增强。基于阈值的灰度变换去噪算法原理：将空白图像看作噪声信号，用待处理图像“减去”空白图像，得到降噪后的图像，再用Ｌａｐｌａｃｉａｎ锐化滤波器滤波并锐化图像边缘，增强图像对比度，结合阈值分割进行灰度变化，高于阈值的灰度值视为噪声背景，置为１，，低于阈值的灰度值维持不变，以去除成像背景。Ｌａｐｌａｃｉａｎ算子是最简单的各向同性微分算子，具有旋转不变性，比较适用于改善因为光线的漫反射造成的图像模板。其原理是，在记录图像过程中，光点将光漫反射到其周围区域，过程中满足扩散方程

本文编号：2561381