基于改进主成分分析的分焦平面偏振图像去噪算法

• 作者: 尹佳琪 王世勇 李范鸣
• 来源期刊: 光学学报
• 关键词: 成像系统 分焦平面偏振图像 非局部自相似性 相似块矩阵 图像去噪 主成分分析
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 图像处理|Image Processing
• 页码范围: 56-65
• 页数: 10页
• 分类号: TP751.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS202141.0710002

摘要

分焦平面(DoFP)偏振探测器在成像过程中会受到噪声的干扰,从而影响解算偏振信息图像的质量和精度.首先,基于图像的非局部自相似性和不同偏振方向图像之间的相关性,利用DoFP偏振图像的空间分布特点对图像进行分块并选取相似的图像块构成相似块矩阵.然后,利用主成分分析(PCA)得到相似块矩阵的特征值矩阵和特征向量矩阵,并根据噪声和相似块矩阵的特征值分布特点,在PCA域中利用降维对图像进行去噪.最后,利用模拟和真实DoFP偏振图像评估本算法的去噪效果.实验结果表明,本算法可以有效抑制图像中的噪声,保留图像的纹理和边缘细节信息,比现有算法的峰值信噪比至少提高了1dB.