82、数字射线图像去噪与实时视差图计算技术解析

数字射线图像去噪与实时视差图计算技术解析

在图像处理领域，数字射线图像去噪和视差图计算是两个重要的研究方向。前者对于医学影像等领域的图像质量提升至关重要，后者则在机器视觉的深度估计中发挥着关键作用。下面将详细介绍这两方面的相关技术和方法。

数字射线图像去噪

在正则化方法中，正则化参数λ的设置是最为关键的问题。一种可行的方法是使用Mozorov差异原则，该原则指出，应尽可能增大正则化参数，直到滤波后的数据与原始数据的差异与噪声协方差相匹配。当噪声为高斯分布时，此原则可直接应用，因为此时协方差矩阵与灰度级分布无关。然而，将差异原则应用于泊松分布情况则更为困难。近期有研究通过近似似然函数对此进行了尝试，而本文提出了一种基于泊松分布特性且无需近似的不同方法来设置λ。该方法在大多数光子计数情况下与已有方法表现相似，但在光子计数极低时更为准确。

模拟图像生成方法

• 生成一组512x512像素、16位每像素的模拟射线图像。
• 创建吸收系数图，系数从最左侧像素的0%递增到最右侧的100%。
• 在图中随机放置50个不同的几何图形（圆形和矩形），并添加到先前创建的背景中。圆形半径随机在1到512像素之间，矩形边长随机在1到512像素之间。
• 每次添加图形时，图形覆盖的所有吸收系数按以下方式修改：要么用其相对于100%的补数替代，要么乘以0到1之间的随机值，要么加上0%到100%之间的随机值。在最后一种情况下，所得吸收系数始终限制在100%以内，三种方式随机选择。

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    A[创建吸收系