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【PG软件实操】细说图像滤波处理1(多图预警)

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发表于 2020-5-11 13:43:24 | 显示全部楼层 |阅读模式
之前数岩妹写过一篇关于图像处理的帖子,这次,有幸邀请中石化研究院苟博士和大家分享更深入的图像处理技术。究竟对于不同类型的噪声应该如何选择降噪工具呢?在PerGeos中不同的参数对降噪又有什么影响呢?让我们听苟博士娓娓道来。
今天和大家共同探讨一下滤波降噪的那些事儿。基于PerGeos数字岩心处理平台,我们今天主要探讨中值滤波(Median Filter)和非局部均质滤波(Non-local Mean Filter)两种主要滤波方法对不同图像的效果。为了说明不同类别噪声和不同程度噪声的影响,我们首先选取一张作为标准的原图。实际上降噪的方法和参数和图像类别和扫描精度息息相关,还是要具体问题具体分析。
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图像的噪声究竟对后续分析有多大影响呢?我们以高斯噪声为例,看一下如果不进行降噪会对后续的分析有什么影响。下图分别为直接在原图和高斯噪声图像上进行孔隙阈值分割的对比图。图中红色部分为相同阈值条件下分别在两图中提取的部分。很明显可以看出,高斯噪声大大降低了分割的准确性,无法还原真实的图像情况。因此,在拿到一手图像之后,首先进行图像处理是非常必要的。
2.png
Part I 不同噪声对滤波方法的敏感度
在上述的原图中,我们加入不同类型的噪声。
  • 高斯噪声

Micro-CT设备在进行扫描时,过程较复杂,图像干扰因素较多,噪声种类较多。根据中心极限定理,Micro-CT设备扫描产生的图像噪声属于高斯噪声。高斯噪声指概率密度函数服从正态分布的一类噪声。加入高斯噪声后的图像:
3.png
  • 椒盐噪声

椒盐噪声,又称脉冲噪声,是由图像传感器、传输信道、解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声,就像在图像中撒了胡椒和盐粒一样。加入椒盐噪声后的图像:
4.png
  • 乘性噪声

乘性噪声是由于无线电通信传输信道中,信道特性随机变化引起的。加入乘性噪声后的图像:
5.png
  • 泊松噪声

泊松噪声即符合泊松分布的噪声模型。泊松噪声是由于光量子的颗粒性造成图像对比度的变小及对图像细节信息的遮盖。加入泊松噪声后的图像:
下面我们就分别来看一下中值滤波和非局部均质滤波法对以上图像处理后的效果。为了更好的评价不同的滤波方式对图像滤波的效果,我们引入一个参数-峰值信噪比(PSNR)。我们将滤波后的图像和无噪声原图进行比较,通常PSNR越高则表示图像质量越高。
高斯噪声:
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椒盐噪声:
8.png
乘性噪声:
9.png
泊松噪声:
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不同滤波方式下的峰值信噪比为:
11.png
我们将上述分析结果总结一下,对于测试图像,除了对椒盐噪声,中值滤波更适用以外,非局部均质滤波方法对最常见的高斯噪声以及其他种类噪声都有非常优秀的降噪效果。现在,随着扫描设备的进步,椒盐噪声已经很少出现,最常见的噪声为高斯噪声。
12.png
下一期,我们将进入第二部分,看看非局部均值滤波法的参数对不同程度的高斯噪声如何调整,敬请期待!
关注科吉思公众号,可查看原文:
公众号.jpg

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