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多帧降噪在功能机中的应用

软件 2014年第6期35卷 62-64页

作者：王立彬袁丽诺基亚(中国)投资有限公司 camera和图像北京100176 燕山大学里仁学院秦皇岛066004

通过快速拍摄几张图片,并对图像进行分块处理,运动矢量的检测及降噪,最终得到一个质量较高的图片。

关键词：多帧降噪功能机 PureView技术多幅图像

基于光流和多尺度特征融合的视频去噪算法研究

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基于光流和多尺度特征融合的视频去噪算法研究

作者：陈恒河北经贸大学

学位级别：硕士

数字图像视频作为当代社会的重要视觉媒介,在生活中逐渐成为人们沟通传递信息的主要方式。然而,受到内部成像系统和外部环境因素等影响,不可避免地会引入噪声,降低采集视频质量,弱化人们观感效果,影响后续视觉任务的处理性能。随着人们... 详细信息

数字图像视频作为当代社会的重要视觉媒介,在生活中逐渐成为人们沟通传递信息的主要方式。然而,受到内部成像系统和外部环境因素等影响,不可避免地会引入噪声,降低采集视频质量,弱化人们观感效果,影响后续视觉任务的处理性能。随着人们对高质量视频等数字媒体的迫切需求,视频去噪技术快速兴起。目前视频去噪技术大多通过基于深度学习的方式取得了良好的性能,但却忽视了算法在任务场景中的高效性、鲁棒性和适用性。因此,本文将采用光流和多尺度特征融合的方式对视频去噪技术进行深入研究,主要研究内容如下:1.鉴于当前技术在保留序列细节特征方面存在局限性,且难以满足实时处理的需求,提出了一种两阶段多尺度的视频去噪算法。算法通过渐进式架构充分对齐和融合相邻帧,利用相邻帧在不同尺度的语义特征进行自相似局部学习,设计可选择跳跃连接机制避免冗余特征计算,在不同尺度间引入非局部注意力的残差密集模块加强序列间全局和局部映射学习。此外联合感知损失约束,用于保留原始序列中的纹理细节。实验数据充分显示,所提方法能够有效保留更多的细节纹理特征,具有较快的运行速度和卓越的视觉表现,有效满足了实时性和高效性的需求。2.针对在处理现实世界中的复杂运动场景时,现有方法其去噪性能存在不足,提出一种基于偏移光流引导Transformer的视频去噪算法。该方法借助Transformer的长序列建模优势,设计多尺度的偏移光流作为指引者引导Transformer进行自注意力搜索和计算,实现在时空域上精准搜索自相似区域,提高算法的性能。此外,为提高算法在真实生活中的泛化性能,整体架构采用半监督方式进行学习,在监督分支中主要引入对比学习进行精确映射拟合,在无监督分支中采用图像序列的先验特征进行学习。实验结果表明,相比其他先进算法,在参数较少的情况下,所提方法在真实未知运动场景下展现出了优异的去噪和泛化性能。

关键词：多帧降噪多尺度特征注意力机制对比学习 Transformer

基于深度学习的图像降噪技术在智慧水利中的应用

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广东水利水电 2023年第12期 116-124页

作者：涂强广东省水利水电科学研究院广州510635

随着物联网技术的发展,智慧水利系统依赖于从各类监控设备、无人机、摄像头和卫星采集的大量图像数据,这些数据的质量直接影响数字孪生平台中模型的鲁棒性和识别率。文章探讨了图像降噪技术在智慧水利系统中的应用,特别是在数字孪生平... 详细信息

随着物联网技术的发展,智慧水利系统依赖于从各类监控设备、无人机、摄像头和卫星采集的大量图像数据,这些数据的质量直接影响数字孪生平台中模型的鲁棒性和识别率。文章探讨了图像降噪技术在智慧水利系统中的应用,特别是在数字孪生平台中的重要性,详细分析了图像降噪技术的发展历程,从传统方法到基于深度学习的现代方法,并着重讨论了单帧和多帧降噪技术在处理低光照和复杂天气条件下江河湖海图像的效果。通过实验研究,展示了这些技术在提高图像质量、增强模型性能方面的潜力,强调了在智慧水利系统中综合应用这些技术的重要性。

关键词：智慧水利图像降噪深度学习多帧降噪

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X光图像质量自动增强系统设计与实现

X光图像质量自动增强系统设计与实现

作者：何小芳电子科技大学

学位级别：硕士

自伦琴发现X射线并将其应用在人体组织成像后,针对X光机的研究脚步从未停下,人们一直尝试使用低剂量模式造影并获取高质量的X光影像。由于低剂量模式成像所获取的图像呈亮度低、对比度不足和噪声过大的特点,因此需要使用计算机对低剂量... 详细信息

自伦琴发现X射线并将其应用在人体组织成像后,针对X光机的研究脚步从未停下,人们一直尝试使用低剂量模式造影并获取高质量的X光影像。由于低剂量模式成像所获取的图像呈亮度低、对比度不足和噪声过大的特点,因此需要使用计算机对低剂量的X光图像进行增强处理,从而获取满足临床标准的医学图像。本文主要研究低剂量下的X光图像增强算法。为证明算法的有效性,本文从不同医院以及实验室中拍摄和收集数据,使用600多个图像序列4000多张不同组织部位的图像对本文研究的算法进行测试。其中拍摄的部位包含脊柱正位、髋骨、手掌、髋关节、踝关节、胸腔、头部等。从用户的主观评价和图像质量的两个客观评价指标中取得了改进的性能,证明本文算法优于其他医学图像增强算法。本文的主要研究内容分为四部分。1)研究并实现基于图像特征的二次曝光剂量自动调整算法。算法根据预曝光的图像特征值调整主曝光过程的剂量,调节过程分多次进行,可避免射线衰减影响成像质量。系统曝光时长短,单帧曝光时长可控制在60ms以内。系统与图像质量进行交互,可保证成像组织区域的灰度均值落在标准灰度区间,降低设备废片率。2)研究并实现了基于卡尔曼滤波的多帧平均降噪去伪影算法。当成像物体移动剧烈时,该算法对连续曝光的X光图像进行最优估计,消除物体移动导致图像上留下的伪影信息。利用多帧平均降噪消除帧间噪声并融合,输出低噪声无伪影的合成图像。3)研究并实现低剂量X光图像边缘细节增强的算法。该算法从消除噪声、边缘锐化、调整对比度三个角度出发,对合成图像进一步增强细节和轮廓。算法融合了引导滤波、金字塔增强等算法的思想,可以实现滤除图像噪声、增强X光图像上成像部位的组织轮廓,突出组织内部细节的效果,输出清晰的X光图像。4)分析用户需求和设计系统操作界面。基于VS平台进行图像增强算法封装和制作动态链接库。基于.net框架,使用c#设计与开发用户界面。操作界面要求适用于非计算机专业人士,以操作简易且功能完整的作为标准。

关键词： X光图像增强曝光剂量自动调整多帧降噪边缘增强

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低照度场景下的时空频域视频去噪算法

现代计算机 2021年第17期27卷 128-134页

作者：鲜连义康明上海交通大学微纳电子学系上海200240 格科微电子(上海)有限公司上海201203

随着移动端图像以及视频拍摄技术的广泛应用,低照度场景成为重要的成像场景之一。然而以夜晚、室内等为代表的低照度场景下,图像传感器采集到的视频图像普遍存在信噪比低和视觉效果差等问题。针对低照度场景下视频图像的质量问题,本文... 详细信息

随着移动端图像以及视频拍摄技术的广泛应用,低照度场景成为重要的成像场景之一。然而以夜晚、室内等为代表的低照度场景下,图像传感器采集到的视频图像普遍存在信噪比低和视觉效果差等问题。针对低照度场景下视频图像的质量问题,本文提出一种提升去噪效果的时空频域结合(TSF)视频去噪算法。所提出的TSF算法首先建立包含数字增益的低照度图像噪声模型,然后针对原始视频中的相邻前后两帧,基于光流法完成图像配准得到位移图,在时空域对高频图像进行去噪和重构,进而结合后续噪声图像实现无限脉冲响应处理,同时在空域进行降噪,输出后一帧去噪图像。在0.32lux到1.5lux的低照度环境下,基于当前手机中主流4800万像素图像传感器采集到的数据集,所提出的TSF算法与谷歌Pixel2所采用的实时视频去噪算法相比,具有更好的图像质量和纹理保持效果,同时与VBM4D去噪算法相比,有效降低运行时间和复杂度。

关键词：多帧降噪无限脉冲响应低照度图像噪声模型光流法图像金字塔时空频域降噪