基于改进全变分的ESPI图像降噪技术研究

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 and3-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。

目录

声明

第一章 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3论文涉及内容及章节安排

1.4 本章小结

第二章 电子散斑干涉图像

2.1 电子散斑干涉技术

2.2 ESPI图像的形成

2.3 ESPI图像的基本处理

2.4 本章小结

第三章 ESPI图像传统滤波方法对比研究

3.1 常见的噪声

3.2 散斑噪声的特性

3.3 传统的降噪方法

3.3.1 中值滤波

3.3.2 均值滤波

3.3.3 维纳滤波

3.3.4 低通滤波

3.4 图像质量评价

3.4.1 主观评价

3.4.2 客观评价

3.5 本章小结

4.1 全变分降噪模型的建立

4.2 重要的全变分降噪模型

4.2.1 TV模型

4.2.2 调和模型

4.2.3 广义模型

4.2.4 自适应全变分模型

4.3小波变换

4.3.1 二维小波分解

4.3.2 二维小波分解重构

4.4 改进的TV降噪模型

4.5 实验结果分析

4.5.1模拟ESPI图像降噪结果

4.5.2真实ESPI图像降噪结果

4.6 本章小结

第五章 改进的基于BM3D的自适应全变分降噪

5.1 BM3D方法

5.2 改进的基于BM3D的自适应全变分降噪模型

5.3 模型求解

5.4 实验结果及分析

5.4.1模拟ESPI图像降噪结果

5.4.2真实ESPI图像降噪结果

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间参与的科研项目

攻读硕士学位期间发表的论文及申请的专利

致谢