基于FPGA的医学影像实时降噪系统的设计

图象的降噪处理是DSA、DSI等医学影像系统中图象处理的首要任务。为了实现动态图象的实时降噪,根据自适应时域递归滤波的原理,并结合DSA、DSI影像系统的特点,设计了基于阈值分割的时域递归滤波器。给出了用FPGA实现的原理及设计方案,递归计算16帧图象以保证运算精度。实验结果表明:降噪效果十分明显,提高了系统的信噪比,克服了动态图象的降噪与拖尾的矛盾。     

一种具有人类视觉敏感性的灰度图象滤波器设计

提高图象视觉效果是图象处理的重要任务之一.通过分析人对灰度图象视觉敏感特点,提出了人的视觉敏感性的光滑度、亮度和对比度三个特征参数.不仅减少了运算复杂性,而且改善了视觉敏感滤波器的自适应性.提出了检测图象的视觉敏感性系数的方法.按照这些系数,对图象进行不同水平的滤波,在一定程度上克服了在滤波降噪与保持主要特征之间的矛盾.由于视觉敏感性系数是在滤波实施之前获得的,所以可以与不同的滤波器结合构成不同作用的视觉敏感滤波器.     

基于图象分割的空间自适应冗余小波降噪方法

提出了一种基于图象分割的空间自适应冗余小波图象降噪方法。标准的正交小波降噪方法通过对图象的小波系数进行阈值操作来达到降噪的目的。但是标准正交小波降噪方法由于缺少平移不变性和采用全局的阈值使降噪效果受到影响。为此引入冗余小波变换和空间自适应阈值的思想,文章中讨论了这种降噪技术的理论基础和技术细节。实验结果显示这种方法在性能上要大大优于标准正交小波降噪方法。     

基于DSP的主动降噪系统设计与实现

针对发动机等工作时产生的周期噪声,进行主动降噪系统设计与实现。主要工作为降噪程序的设计和基于DSP的硬件实现。其中降噪程序采用自适应算法中的反馈滤波-X-最小均方算法,对此算法进行了简要讲解,并设计了降噪程序的算法流程;DSP采用德州仪器公司的DSP TMS320VC5509A,使用TLV320AIC23B作为音频处理芯片,搭建硬件平台并进行实现,取得明显降噪效果。     

一种改进的自适应保细节中值滤波算法

中值滤波是常用的降噪算法,它可以保留比较尖锐的边界,但是却容易模糊图象的细节。尽管已经有一些改进算法,但效果并不十分理想。文章介绍了一种保细节中值滤波算法,采用了多尺度多方向的窗口,根据图象各部分特性自适应地选择窗口进行中值滤波。实验结果证明,文章的算法优于其他几种常用的中值滤波算法。     

飞行数据改进中值滤波和自适应小波降噪

研究飞行数据预处理时提高数据质量问题.针对飞行数据易受噪声干扰,提出了改进中值滤波和自适应小波阈值降噪的降噪算法.首先以改进的中值滤波算法对飞行数据进行处理以剔除野值;然后对剔除野值后的飞行数据进行小波分解,根据各层小波系数的噪声自相关函数确定最佳小波分解层数;最后设计了新的自适应阈值函数,对小波系数进行处理并重构,得到降噪数据.采用仿真数据和飞行数据进行实验,结果表明,改进方法取得了良好的降噪效果,改善了数据质量,证明算法有效性.     

一种便于低成本实现的自适应语音降噪算法研究

为便于用低成本的高速信号处理芯片实现语音降噪，对改进的离散余弦变换域LMS（Discrete cosine transform-LMS)自适应算法应用于噪声抵消系统进行了实验研究。结果表明，将该算法应用于自适应语音降噪系统，在有色噪声环境中能获得较好的降噪效果，基于数字信号处理器开发实现简单，硬件要求低，便于低成本实现。     

自适应MEMS加速度计滤波算法

简要分析了微机电系统（MEMS）加速度计使用模型中的噪声来源,介绍了一种自适应平滑滤波器的设计方法,通过增设滤波阈值来调节滤波系数,实现了对 MEMS 加速度数据的动态降噪处理。实验结果表明：自适应平滑滤波器能有效抑制加速度计输出信号中的高频噪声,滤波前噪声信号均方根误差为2.32×10－5 m/ s2,经过滤波后,噪声信号均方根误差为4.79×10－7 m/ s2,提高了加速度计的测量精度,取得了良好的滤波效果。     

数字视频滤波方法研究

一般情况下所拍摄的视频图像往往由于多种原因存在着含有噪声的缺陷,使得图像质量下降,对人们正常使用数字视频造成了影响,对数字视频图像进行滤波处理是非常重要的.通过介绍中值滤波和自适应时域递归滤波的原理,针对两种滤波的局限性,将小波域内自适应中值滤波和自适应时域递归滤波方法相结合对数字视频图像进行滤波处理.经实验证明方法有效地克服了中值滤波和小波滤波的不足,能较好地实时处理数字视频图像,具有一定的工程应用价值.     

结合双边滤波和多帧均值滤波的图像降噪

针对单幅图像空间降噪中存在的问题,提出一种利用同一场景的多帧图像进行噪声抑制的自适应空域滤波方法。首先对每一帧用双边滤波器进行滤波,以在平滑噪声的同时,保护图像边缘;然后对每一像素进行帧间平均值滤波,以利用多幅图像的信息进一步滤除噪声,并减轻双边滤波后的卡通效果。提出的算法在两组多帧图像上进行了测试。实验显示,与单帧双边滤波和简单的多图像平均方法相比,该方法的降噪性能有所提高。