检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:白俊奇[1] 赵春光[1] 王寿峰[1] 孙宁[1]
机构地区:[1]中国电子科技集团公司第二十八研究所,南京210007
出 处:《光电工程》2011年第11期79-85,共7页Opto-Electronic Engineering
基 金:江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(CX08B_045Z)
摘 要:红外图像存在信噪比低、对比度差的问题,在目标辐射强度低、距离远以及恶劣天气状况下尤为严重。为了提高图像信噪比,提出一种红外图像中的自适应维纳滤波噪声抑制算法。算法突破了维纳滤波要求未退化图像和噪声功率谱已知的技术瓶颈,基于Canny边缘检测算子构建了平滑区域噪声方差的邻域估计准则,实现了红外图像噪声的自适应抑制。实验表明:该算法能根据噪声水平自适应调整滤波参数,抑制噪声的同时有效保持了边缘细节信息,适用于红外实时成像系统。The Signal-to-Noise Ratio (SNR) and contrast are low in infrared image, which is serious in low target radiation, long detecting distance and bad weather. For enhancing the SNR of infrared image, an adaptive Wiener filtering noise reduction algorithm is proposed. In this algorithm, the technical bottleneck that power spectrums of undegraded image and noise need be known in traditional Wiener filtering is broken. A neighborhood estimation criterion of noise variance of smoothness region is proposed, and the noise adaptive reduction of infrared image is achieved. Experimental results show the proposed algorithm can adjust filtering parameters adaptively, remove the noise, and in the mean time effectively preserve the information of edge and detail, which can be applied to infrared real-time imaging system.
分 类 号:TN911.73[电子电信—通信与信息系统]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.222