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辐射干扰图像处理算法研究

时间:2018-11-29 11:46来源:毕业论文
通过对该情况下的噪声产生的原因、特性的研究,以及分析常规方法出现的突出问题,提出了针对该情况下产生的随机噪声的处理办法:尽可能少的替换图像的像素幅值

摘要在核辐射环境下,中子辐射的高能粒子流作用在 CCD上,降低了电荷转移效率,增加了粒子暗电流,导致图像产生严重的“雨点型”噪声。该噪声的处理无法使用常规的滤波方法,通过对该情况下的噪声产生的原因、特性的研究,以及分析常规方法出现的突出问题,提出了针对该情况下产生的随机噪声的处理办法:尽可能少的替换图像的像素幅值,保持正常像素点幅值不变,噪声点取周围临近正常像素点的均值替代。该方法与其它方法相比有效地降低了噪声信号,并且没有大幅度改变图像的模糊程度,噪声处理的效果更为理想。30789
毕业论文关键词 核辐射环境, 噪声, 图像处理
Title Studies on the Processing Algorithms of the Images Interferedby Nuclear Radiation
Abstract Under the nuclear radiation circumstances, the particles flux of neutron radiationwith high energy incidents on the CCD, which will lower the charge transferefficiency and increase the dark current, leading to a serious noise of "raindrop"on the image. Conventional methods using filtering can not deal with the noise.Via studying the reason of noise’s generation and its characteristics in thiscase, and analyzing highlight problems of the conventional methods, we proposedan approach for random noise generated in this case: replace the pixel amplitudeas little as possible and maintain the normal pixel amplitude. We use the averageamplitude of normal pixels around the noise points to replace the abnormal points.This method reduces the noise signal effectively, and there is no substantialchange in the degree of blurring the image, the effect of processing noise is moreideal compared with other methods.
Keywords nuclear radiation circumstance, noise, image processing
目次
1引言·1
2辐射噪声对图像的影响·3
2.1辐射噪声产生原因·3
2.2辐射噪声特点·3
3辐射噪声处理方法·5
3.1辐射噪声常规处理方法的局限性·5
3.2图像处理手段·6
3.3图像算法分析·6
3.4视频算法分析11
4实验结果及分析·13
4.1实验结果·13
4.2算法的拓展14
结论·15
致谢·16
参考文献17
附录A视频算法程序19
1 引言CCD作为将光学信号转变为电信号的图像传感器,是图像采集系统中最为核心的元件。CCD 广泛应用于卫星遥感,航天器,工业 CT,医疗检测,生物研究,军事侦查,资源探测等重要领域。然而,CCD不仅在需求波段有较高的敏感性,在其它干扰波段仍具有敏感性[1]。所以,CCD会受到不同的辐射影响。根据辐射源的不同,辐射主要分为两种:太空辐射和核辐射。前者主要受到太空粒子流产生的宇宙射线的影响,后者主要受到γ射线高能电离效应的影响[2]。空间辐射环境中的质子和高能粒子、核辐射环境中的中子辐射[3],都会对 CCD性能产生重要影响。在核辐射环境下,由于强辐射会严重损害人体细胞,搅乱机体机制,造成基因突变,增加癌症风险等。因此,在核辐射环境中,通常用工业机器人取代人力,而工业机器人的核心部分就是机器视觉,它相当于人类的眼睛,记录此时的目标环境。机器视觉系统现阶段主要用于工业自动化生产线、各种检验和监视、视觉导航、图像自动解释、人机交互和虚拟现实[4]等方面。然而,核辐射干扰的影响并没有因为使用机器人而消失,机器人被动地接受来自于辐射源的大量电离辐射,CCD对干扰辐射的波段与可见光同样敏感,且辐射前后光谱响应范围没有明显变化[5],从而导致研究的图像产生噪声。这些噪声随机地分布在图像二文空间的任意位置和任意时间,不仅从表面上影响图像的成像质量,而且降低图像分辨率与图像处理分析时数据的可靠性。在实验中,CCD通常都用较厚的铅盒在外层做为保护措施。因为铅的密度比较大,对射线的阻隔性好,相同厚度的铅板优于其他材料的阻隔性,所以用铅盒存放射性物质,防止射线对人的身体健康的伤害。但也正是因为铅的密度大致使铅块的体积在一定程度上制约了机器人的灵活性,因此铅块的厚度可以作为减少核辐射的必要手段,但不能大幅度降低核辐射干扰产生的噪声影响,以达到所需求的限度。因此,对图像在辐射环境下产生的噪声进行分析与处理是必要的。不同辐射源、辐射环境将会产生不同的随机噪声,相应的,图像噪声处理算法也各不相同。所以,针对特定的噪声,要研究相应的算法处理图像,以提高图像的分辨率、对比度与平滑性,增加数据的可靠性。本文将主要对处在特定核辐射环境下的噪声进行处理。目前,普通的均值滤波、中值滤波和频域转换等算法无法有效地解决该情况下的噪声问题,因此,需开发一套有效的算法处理核辐射噪声。由于在彩色图像中,图像的存储需要三文矩阵对应于红色、绿色、蓝色强度值,算法分析较为复杂,数据的处理量非常庞大,而灰度图像只存在二文数据矩阵,数据的储存量大大减少,算法相对简单,所以本文中的算法分析均是建立在将 RGB图像转化为灰度图像的基础之上。 辐射干扰图像处理算法研究:http://www.751com.cn/tongxin/lunwen_26690.html
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