内窥镜检测时如何去除噪点?

来源:未知日期:2019/08/14 10:24 浏览:
    内窥镜在图像的采集和传输过程中,图像质量经常受到各种噪点的影响而下降。由于采集和各种元器件容易受到强干扰会产生脉冲噪点,由于照明不稳定,镜头灰尘以及非线性的信道传输引起的图像退化都会产生不同种类的噪点其主要影响人的视觉效果,使人难以辨认图像的某些细节,另外噪点给一些图像处理算法带来严重影响,由于一些与对象无关点的引入,使得无用信息的使用造成更加严重的后果,干扰了图像的可观测的信息。内窥镜噪点仅仅局限在图像传感器获取图像数据时的噪点污染,由于这时候的数据量较少,噪点直接影响后面的插值算法,并使图像的细节无法体现,既影响图像的插值效果,也影响人的视觉感受。因此在图像处理中噪点的去除是一项非常重要的环节。一般内窥镜噪点去除有两种方法:

 1、邻域平均法。
   大部分图像噪点,如敏感元件、传输通道等引起的噪点,多半是随机性的,它们对某一像素点的影响都可以看作是孤立的,和邻近各点比较,该点灰度值将有显著的不同,因此,可以用邻域平均的方法来消除此类噪点。邻域平均法的基本思想是用某像素点邻域内的各像素点的灰度平均值代替该像素点原来的灰度值,从而实现图像的平滑。

2、中值滤波法
   邻域平均法滤波的实际作用相当于一个低通滤波器,但由于图像边缘轮廓含有大量的高频信息,所以用邻域平均法过滤噪点时必然使边缘变得模糊,这在图3。2的实验结果中可以看出。为了保护图像边缘少受模糊,就需要高通滤波器,但高通滤波器对噪点的滤波效果又不太理想。为了解决这一矛盾,采用了中值滤波方法。
   对数字图像进行中值滤波,实质是对二维序列{E}进行中值滤波。其基本方法是:用一个的窗口在图像上滑动,这个窗口内的像素灰度是一个二维序列{。‘,。把窗口中像素点的灰度值按升(或降)序排列,生成单调数据序列{毛},取排列在正中问的灰度值作为窗口中心‰所在像素点的灰度值,即中值滤波是一种非线性的图像平滑法,它对脉冲干扰和椒盐噪点的抑制效果较好,在抑制随机噪点的同时能有效保护边缘。
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