基于能量异常点检测的条纹干扰去除算法

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1、基于能量异常点检测的条纹干扰去除算法徐道磊昆明船舶设备研究试验中心昆明650051黄茜华南理工大学电子与信息学院广州510641【文章】视频信号采集设备直接获取的图像常伴有条纹干扰噪声，严重退化视频图像质量，不利于后续的信号分析和识别。考虑条纹干扰噪声的多样性，文中以工业无损检测系统为实验平台，针对具有空域条纹干扰的图像噪声提出一种新的频域滤除算法。首先分析条纹特征，引出条纹干扰的频域去除方法；然后基于条纹信号的频域特征，称其所对应的频率成份为能量异常点，并引入能量异常可信度定量描述；最后提出检测出条纹信号所对应的频率成份的算法，运用频域滤波去除条纹干扰成份。经过测验，我们得到结论通

2、过文中的计算方法可以很好地将条纹的干扰消除，而且不会出现其它的负面影响。【关键词】视频信号；条纹干扰；能量异常点；频域滤波视频信号被广泛应用于各种领域，例如家用电视、安防监控系统、工业无损检测系统和水下电视监控系统等。视频信号是以图像帧为基本单元，由于受到系统本身因素和周围环境的影响，例如工业无损检测系统是将光、电、气集中在一块儿的比较复杂的机械仪器，水底监控体系具备人脑想象不出的运转条件，系统视频信号传输线的抗干扰能力等，难免会对视频信号产生电磁干扰，在图像单元上表现为条纹干扰噪声，图片的好坏直接影响着视屏信号的质量好坏，所以消除条纹干扰噪声，改善图像质量是一个应用意义较强的课题。

3、条纹干扰的去除分软硬件两方面考虑。硬件去除方法主要是寻找条纹干扰噪声的源头，通过电磁屏蔽、接地处理、抗干扰器滤波或更换故障设备等方法去除条纹干扰噪声；软件去除方法是通过图像处理算法去除图像中的条纹。图像处理方法又有空域处理和变换域处理两类。其中空域处理法一般基于受干扰图像与标准图像之间的差异，在空域直接处理图像数据从而一定程度上去除条纹干扰噪声，例如辐射均衡化算法、矩匹配法、基于图像灰度直方图匹配法及其改进算法、基于边缘检测和线跟踪的条纹定位和修复算法等，但空域处理法可能出现一些残余条纹，并且会丢失与条纹噪声同能量的原始细节信息。变换域处理法是基于条纹干扰和图像真实信号在变换域里的表

4、现形式不同，在变换域针对不同的成份进行取舍从而去除条纹干扰噪声，该方法对于周期性条纹干扰噪声的去除较为便捷有效。在变换域中，主要有傅里叶变换和小波变换，例如基于频域滤波的自适应条带噪声去除算法、基于频域滤波的THz图像条纹噪声处理算法、小波反阈值方法、小波镜像正则反演滤波器抑制和去除条纹算法等，但傅里叶变换域处理法难以精确区分图像真实信号和条纹干扰噪声的频率成份，小波域处理法计算量较大不符合视频实时处理要求。此外，还有针对特定条纹产生机理而提出的去除方法，例如基于稳健统计的抗差估计滤波检测和去除静态图像中脉冲噪声引起的干扰条纹算法。条纹干扰情况各异，难以提出一种通用的方法进行去除，一

5、般均是根据不同的条纹特点提出针对性的去除算法。文中将在工业无损测验体系中出现的那些条纹干扰噪声作为案例，提出了以能量不正常点测验的条纹干扰消除法。该算法通过分析条纹特征，在频域确定条纹干扰信号的频率成份，最后使用频域滤波的方法去除条纹噪声。实验结果表明，该算法能够在变换域准确提取出条纹干扰噪声所对应的频率成份，可有效去除图像条纹干扰噪声，改善图像帧的质量，从而得到可靠的视频信号。1条纹特征分析将条纹干扰噪声图像由空域变换到频域如图1所示，(a)为受条纹干扰的图像单元，(b)为其对应的频谱图。一般均是根据不同的条纹特点提出针对性的去除算法。文中将在工业无损测验体系中出现的那些条纹干扰噪

6、声作为案例，提出了以能量不正常点测验的条纹干扰消除法。该算法通过分析条纹特征，在频域确定条纹干扰信号的频率成份，最后使用频域滤波的方法去除条纹噪声。由图(b)可知，此类型干扰条纹包含多种不同周期的竖条纹。给定某一受干扰的视频信号应用系统，对于纹理细节信息较少的图像，如果无该类型条纹干扰噪声，且因受到其它类型噪声的影响，能量谱轴一般具有中心能量最高，向两侧伴随微量起伏呈递减趋势。画出频域横轴能量谱曲线如图2所示。从图2可以看出，去除该类型条纹干扰噪声关键在于如何精确提取出噪声对应的频率点。能量谱曲线图上的与条纹干扰噪音相互匹配的部分，它的能量最大。这些分布点具备下面几个特点：(1)条纹

7、噪声分布点所对应的能量是特定范围内最大的；(2)在以条纹噪声频率分布处在中心位置的只占一小部分，因为有脉冲信号，所以整体的变换福大比较大，差值的标准也很大。(3)在以条纹频率点为中心的局部邻域内，该频率点所对应的能量与周围其它值相比，表现出较强的脉冲性。根据上述三个特征，本文采用如下检测准则提取条纹干扰对应的频率成份：(1)进行邻域最值性判断。记为：{}1max,,,,,iiNiNiiNfffff−−++=ɧ