45、利用图像处理技术模拟散斑噪声

利用图像处理技术模拟散斑噪声

1. 引言

在科学应用中，图像噪声是一个显著的问题。噪声是会扭曲图像、使其难以分析的无用数据。研究噪声有助于理解其对图像的影响，并找到消除噪声的最佳方法，从而尽可能无损地还原原始图像数据。

噪声主要分为两种类型：
- 加性噪声 ：以白色随机点的形式出现，与信号无关，具有固定点密度。其统计近似由均匀分布和高斯分布定义。在光学图像数据处理中，会将随机噪声值应用于给定像素的精确光值。
- 乘性噪声 ：是一种依赖于信号的随机噪声。图像亮区噪声高，暗区噪声低，噪声与振幅呈线性关系。

散斑是一种由相消干涉产生的伪像，其大小取决于两个重叠回波的相对相位。在使用相干源的成像技术中，如激光、雷达（SAR）和超声图像，声波容易受到散斑的影响，但可以在不影响重要图像信息的情况下消除散斑。与其他形式的噪声不同，散斑是一种确定性伪像，即在相同条件下获取的两个信号或图像会经历相同的散斑模式，条件不同则模式不同，且在高强度区域，散斑纹理通常得以保留。

此前已有许多关于减少超声图像中散斑噪声的研究。不同的研究提出了各种方法和技术，以达到更好的去噪效果，同时保留图像的边缘、结构和医学相关信息。

本研究的目的是使用测试图像模拟散斑噪声，添加不同比例（0.01 - 0.06）的散斑噪声，通过基于最小距离的监督分类方法对图像进行分类，并计算均值和标准差来确定散斑因子（SF），以此了解噪声对图像的影响，并描述散斑噪声的行为。

2. 理论背景

2.1 噪声模拟模型

模拟散斑噪声的一个关键目的是研究使用相干设备