一种多条纹噪声定位滤除方法
【专利摘要】本发明属于噪声滤除领域，具体涉及一种采用频域局部阈值法定位其频率，再用高斯陷波滤波器滤除，实现对多条纹噪声定位滤除的方法。多条纹噪声定位滤除方法，包括：1）图像变换；2）分区；3）设定分区阈值；4）条纹噪声频率点定位；5）滤波；本发明提出一种条纹噪声频率定位滤除方法，能够对多种类型的条纹噪声频率定位，且定位准确，使得滤除条纹更加彻底。该方法利用局部阈值法确定噪声频率位置，能够对各种复杂的条纹噪声频率定位,因此解决了受能量分布影响造成的无法定位较小幅值条纹噪声频率的问题。
【专利说明】一种多条纹噪声定位滤除方法
【技术领域】
[0001]本发明属于噪声滤除领域，具体涉及一种采用频域局部阈值法定位其频率，再用高斯陷波滤波器滤除，实现对多条纹噪声定位滤除的方法。
【背景技术】
[0002]全息相机系统(HoloCam)是用来分析、检测全球海洋生物和无机粒子的数量及其分布的。与普通的相机系统相比，它可以非介入式和非破坏性地拍摄自然状态下的海洋生物和无机粒子，获得高分辨率的三位图像。但由于全息相机系统本身结构以及外界环境(例如水体浑浊度等)原因，使得拍摄的全息图常带有条纹噪声，这种噪声的存在严重影响了重建像的质量和进一步的处理。由于条纹噪声和有用信息是混合在一起的，我们在滤除条纹噪声时要尽量避免有用信息的损失。这是条纹噪声滤除的难点，也是近些年条纹噪声滤除研究的热点。
[0003]目前较为成熟的先进条纹噪声滤除方法有频域滤波法、空域法和人工辅助法等，其中频域法是最为常用、便捷的方法，有许多学者曾在此基础上作出过改进。这些方法对于单一的周期噪声和水平或垂直的条纹噪声效果很好，但对于非单一，非水平和非垂直的噪声条纹，只能去除频谱幅值比较大的周期条纹噪声，而对余下的非周期噪声和频谱幅值比较小的噪声则无能为力。
【发明内容】
[0004]本发明的目的在于提供一种更精确定位、更高效率滤除复杂条纹噪声的方法。
[0005]本发明的目的是这样实现的:
[0006]多条纹噪声定位滤除方法，包括如下步骤:
[0007]I)图像变换
[0008]对全息图进行二维傅里叶变换，并将零频率点移到中心，对尺寸为MXN的待处理全息图1，取幅度Fla:
[0009]Fj=fftshift (fft2 (I))
[0010]FIa=abs (F1)
[0011]其中，fft2()为快速二维傅里叶变换，fftshiftO为移零频到中心的函数，abs()是全息图1频域幅度提取函数；
[0012]2)分区
[0013]将零频率点临近的1-20个频率点范围内的频谱置为O ;将全息图平分为16个区；
[0014]3)设定分区阈值
[0015]阈值T:
[0016]T = Qii[0017]
【权利要求】
1.一种多条纹噪声定位滤除方法，其特征在于，包括如下步骤: 1)图像变换 对全息图进行二维傅里叶变换，并将零频率点移到中心，对尺寸为MXN的待处理全息图1，取幅度Fla:
F1=fftshift (fft2 (I))
FIa=abs (F1) 其中，fft2()为快速二维傅里叶变换，fftshiftO为移零频到中心的函数，abs O是全息图1频域幅度提取函数； 2)分区 将零频率点临近的1-20个频率点范围内的频谱置为O ;将全息图平分为16个区； 3)设定分区阈值 阈值T:
2.根据权利要求1所述的一种多条纹噪声定位滤除方法，其特征在于: 所述的高斯陷波滤波器为：
3.根据权利要求1或2所述的一种多条纹噪声定位滤除方法，其特征在于:所述局部
【文档编号】G06T5/00GK103679643SQ201310215982
【公开日】2014年3月26日 申请日期:2013年6月3日 优先权日:2013年6月3日
【发明者】汤春明, 刘玉翠, 陈立伟, 廖艳萍, 关乐禾 申请人:哈尔滨工程大学