微光ICCD數(shù)字圖像去噪的研究.pdf

1、微光圖像是多次光電轉(zhuǎn)換和電子倍增之后的輸出圖像，與普通的可見光圖像相比，具有較低的信噪比，帶有明顯的隨機閃爍噪聲，不利于人眼觀察和識別。因此，噪聲是微光成像系統(tǒng)中的重要因素，它決定了整個系統(tǒng)的性能。可見，對其噪聲特性進行深入研究，改善成像質(zhì)量，提高信噪比，對推動和拓展它的應(yīng)用領(lǐng)域，具有重大的現(xiàn)實意義。
　　本文以微光ICCD的圖像噪聲為研究對象，深入的分析和研究其噪聲特點，并利用現(xiàn)有的數(shù)字圖像處理方法進行去噪實驗研究，以期改善圖像

2、質(zhì)量。在噪聲研究的過程中，既關(guān)注它的理論性和創(chuàng)新性、又注意其在實際操作中的可用性。因此，從噪聲理論的發(fā)展和圖像質(zhì)量的改善，本文的研究都具有重要意義。
　　本論文開展的主要研究工作有如下幾個方面:
　　(1)討論了微光ICCD的結(jié)構(gòu)和工作機理，分析了噪聲產(chǎn)生的來源、因素和特點，從時間域隨機過程和空間域隨機過程統(tǒng)一的角度建立了微光ICCD成像系統(tǒng)的噪聲模型。分析表明，對于像增強CCD成像系統(tǒng)，它的噪聲主要來自像增強器部分和CCD

3、本身。而對于噪聲的最終表現(xiàn)形式來說，一般上可分為兩類:一類為電子噪聲，比如入射光子的漲落噪聲、光電轉(zhuǎn)換引起的量子漲落噪聲，還有光電陰極暗發(fā)射產(chǎn)生的噪聲、MCP的探測效率以及它的增益漲落噪聲等。這一類的噪聲是由光子和電子隨時空變化的固有性質(zhì)所決定的，它是一種起伏性的、隨機的漲落噪聲。特征是在熒光屏上呈現(xiàn)為微弱性的、細小的顆粒狀閃爍亮點。從根本上來說，這種噪聲是不能被消除的，只有通過圖像處理技術(shù)加以抑制。另一類為離子噪聲，它是由器件內(nèi)部游離

4、的離子所引起的，比如說器件內(nèi)部空間或者是吸附在電極上的、具有吸附或解析的動態(tài)過程。從熒屏上的表現(xiàn)來看也是隨時空變化的閃爍亮點，但比來自電子噪聲亮點要明亮一些，體積也要大一些。不過，這種離子噪聲不是固有的，可以通過光電陰極的改善、提高MCP以及器件電極的制造工藝以及保證真空度來達到降低的目的。
　　(2)在研究均值濾波方法的基礎(chǔ)上，對參考閾值去噪方法進行了實驗研究。它先求取濾波窗口中心像素點之外的像素點的灰度均值，然后與中心像素點的

5、灰度值作差并取它們的絕對值，最后同閾值進行比較，根據(jù)比較結(jié)果決定最終的像素點灰度值。
　　(3)實驗研究了用多次一維中值濾波來代替二維中值濾波的一種快速算法，并采用改進性的極值中值自適應(yīng)去噪方法。它首先是根據(jù)判定標準將像素點分為噪聲和信號兩大類，根據(jù)空間相關(guān)性原則將噪聲點由其鄰域的中值來代替，同時根據(jù)一些條件變化，自動地改變?yōu)V波窗口的大小，因此更好地保護了圖像細節(jié)。
　　(4)眾值濾波技術(shù)的主導(dǎo)思想是用數(shù)學(xué)統(tǒng)計上出現(xiàn)幾率最大

6、的灰度值作為處理結(jié)果，幀積分方法是利用圖像噪聲空域隨機不相關(guān)的特性，將不同的時刻的兩幅或兩幅圖像以上的對應(yīng)像素點的灰度值相加。本文將此方法與幀積分進行結(jié)合實驗研究，取得了良好的效果。
　　(5)本文采用基于差分圖像的多尺寸廣義形態(tài)一差值濾波器。即在多尺寸形態(tài)濾波的基礎(chǔ)上，經(jīng)由差分算法處理后得到一組不同分辨率的圖像，再將每一幅圖像應(yīng)用差值濾波去噪后，與最后一級的圖像結(jié)果相加。這樣所得的目標圖像，既保留了圖像細節(jié)又很好的去除了噪聲。<

7、br>　　(6)探討了小波分析在圖像去噪上的應(yīng)用，采用了將“硬閾值化”和“軟閾值化”結(jié)合起來構(gòu)造的一類新的閾值函數(shù)來處理微光圖像的去噪問題。即首先對預(yù)處理后的圖像進行一層Haar小波分解，根據(jù)新的結(jié)合軟硬閾值化的閾值函數(shù)對水平、對角和垂直方向的高頻小波系數(shù)進行閾值處理，最后根據(jù)處理后的小波系數(shù)進行重構(gòu)，就得到了圖像的去噪結(jié)果。
　　本論文的創(chuàng)新點有:
　　(1)提出了眾值幀積分方法。實驗結(jié)果表明，眾值幀積分能有效地抑制微光圖

8、像中的亮點噪聲和暗點噪聲，對圖像邊緣的保護特性比幀積分好，具有重要實用價值。峰值信噪比結(jié)果為:幀積分處理的PSNR僅為29.32，而眾值幀積分處理的PSNR可達35.57。
　　(2)首次采用了一種改進性的廣義形態(tài)-差值微光圖像去噪方法，它既去除了噪聲又保留了細節(jié)的目標圖像。峰值信噪比表明，廣義形態(tài)-差值濾波處理過的圖像要高于多幀平均濾波處理過的圖像。多幀平均濾波的PSNR為34.57，而廣義形態(tài)-差值濾波的PSNR為41.52。