2.52太赫兹同轴全息再现图像去噪的统计算法研究
太赫兹(简称THz)成像技术是当今重要课题之一，由于THz辐射波比一般辐射波的穿透能力强，因此THz成像技术目前已广泛用于安检、航天航空以及材料的无损检测等领域。THz数字全息成像技术是利用透射光与参考光的干涉实现对小目标物体成像。多帧叠加的方式使得目标的细节信息再现时更清晰，具有较高的图像分辨率。但由于信号源能量低、实验器件干扰等问题，成像过程往往存在噪声，因此对THz全息再现图像的降噪变得尤为重要。目前用于2.52THz全息再现图像的去噪算法不多，能够保留再现像中目标细节信息的去噪算法更少，而能够对再现图像进行自适应去噪的算法还没有被提出。 为了获得一种2.52THz全息再现图像的自适应去噪算法，本文首先将几种基于图像统计特性的去噪算法用于2.52THz全息再现图像。通过对比去噪效果，发现最小加权核范数去噪算法能够较好地保留再现图像的细节信息，具有最佳的去噪效果，但也存在背景去噪不充分的问题。针对此不足，本文提出了两种复合方法以提高原始算法的去噪能力，并验证了复合算法的适用性。 然后，为了实现图像的自适应去噪，研究了几种噪声水平估计算法。通过对比几种噪声水平估计算法用于2.52THz全息再现图像和仿真图像的估计效果，提出了一种新的复合的全局噪声水平估计算法，用来提高原始算法的估计能力，并将其分别用于不同图像的噪声水平估计。 最后，将全局噪声水平估计算法用于指导BM3D算法的去噪参数设置，提出了一种用于2.52THz同轴全息再现图像的自适应去噪算法，并讨论了提出的自适应算法用于仿真图像和一般的可见光标准图像的推广性。
太赫兹成像;图像去噪;2.52THz全息再现像;自适应去噪;最小加权核范数算法;全局噪声水平估计;无损检测
哈尔滨工业大学
硕士
物理电子学
鲁建业
2019
中文
O441.4
2020-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）