X射线对CCD噪声影响的分析及滤波方法研究_陈树越

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X射线图像处理中的噪声抑制技术研究

X射线图像处理中的噪声抑制技术研究在医学影像学领域中，X射线图像是一种常见的诊断工具，可以通过X射线技术获取人体内部的结构信息，以帮助医生分析疾病的发展状况。

然而，在X射线图像处理过程中，常常会出现噪声，这会对图像的质量造成影响，进而影响医生诊断。

因此，对于X射线图像噪声的抑制技术研究显得尤为重要。

一、X射线图像噪声的产生原因在X射线图像处理过程中，噪声主要是由于图像采集设备的电子元件和背景辐射等因素引起的。

具体而言，噪声包括系统噪声和随机噪声。

系统噪声通常是由于电子元件的非理想性能或故障引起的，而随机噪声则是由于光子在受检物体内的随机强度变化引起的。

二、常见的X射线图像噪声抑制技术1. 平滑滤波法平滑滤波法是一种基于卷积操作的低通滤波方法，其主要思想是通过去除图像高频部分来消除噪声。

具体而言，平滑滤波法将邻域内像素值的平均值作为中心像素的新值，并使用滤波器将像素值平滑化。

这种方法可以有效的抑制一些低频噪声。

2. 中值滤波法中值滤波法是一种基于排序的滤波技术，可以去除一些极端值和随机噪声。

该方法将中心像素周围的数值进行排序，选取中间值作为中心像素新值。

这种方法可以有效的去除高斯噪声、脉冲噪声等随机性噪声。

3. 小波变换法小波变换是一种数学变换方法，可以将信号分解成不同频段的分量，从而实现噪声的抑制。

在X射线图像中，小波变换首先将图像分解成低频、高频、水平、垂直等多个子带图像，然后通过对不同子带图像的处理来去除噪声。

尤其适用于去除低频噪声。

4. 块效应消除法块效应消除法是一种针对图像分块处理的方法，可以消除块间的噪声差异。

该方法将整个图像分为若干个块，然后对每个块进行噪声分析和均衡处理。

这种方法可以去除图像中的非均匀性噪声。

三、噪声抑制技术的选择不同的噪声抑制技术适用于不同类型的噪声。

因此，在选择噪声抑制技术时，需要考虑噪声类型和所需的处理效果。

例如，针对随机性噪声，中值滤波法和小波变换法效果较好；而针对系统性噪声，块效应消除法和平滑滤波法效果较好。

医学影像分析中的噪声消除方法与技术研究

医学影像分析中的噪声消除方法与技术研究摘要：医学影像在临床诊断和研究中起着重要的作用。

然而，医学影像中普遍存在噪声干扰，影响着图像的质量和诊断的准确性。

因此，噪声消除在医学影像分析中是一个重要的研究领域。

本文将回顾医学影像中常见的噪声类型，并讨论常用的噪声消除方法和技术，包括滤波器、模型和机器学习方法。

同时，还介绍了一些最新的研究进展和挑战，以及未来的发展方向。

1. 引言医学影像是对人体内部结构和功能进行非侵入性观察和分析的重要手段之一。

然而，在影像采集和传输过程中，由于环境、设备和生理等原因，产生了各种不同类型的噪声。

这些噪声不仅降低了图像的质量，也给医生准确诊断和研究带来了挑战。

因此，研究如何准确、有效地消除医学影像中的噪声成为了一个热门的研究领域。

2. 医学影像中的常见噪声类型在医学影像中，常见的噪声类型包括伴机电噪声、伪影和图像模糊等。

伴机电噪声是由于设备本身的电磁干扰而产生的，如扫描仪和放射源的电子元件引起的噪声。

伪影是由于物体运动或采集过程中的误差而产生的，如心脏跳动或呼吸运动引起的影像模糊和变形。

图像模糊则是由于相机或扫描仪的光学系统导致的，如图像分辨率低或点扩散函数模糊的结果。

3. 常用的噪声消除方法和技术在医学影像中，为了减少噪声的影响，研究人员提出了许多噪声消除方法和技术。

常用的方法包括滤波器、模型和机器学习方法。

滤波器技术是最常用的噪声消除方法之一。

滤波器通过对图像进行空间域或频域的滤波来去除噪声。

常见的滤波器有均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。

均值滤波器是一种简单有效的滤波器，可以通过在像素周围取平均值来减少噪声。

中值滤波器通过将像素周围的值排序，并选择中间值来代替当前像素值，以达到降噪的效果。

高斯滤波器通过对图像进行高斯模糊来减少高频噪声。

模型技术是一种基于数学模型和参数估计的噪声消除方法。

常见的模型技术包括自适应局部欠采样模型（ALISTA）、统计模型和小波域模型等。

线阵CCD全景图像的噪声分析与去噪方法研究

Ａｎｌｓｓｏｎｒｍａｎｏｓｎｄｓｕｙｏｎｏａａａｙｉｆｐａｏａｉｅａｔｄｎｐａｒｍ
ｄ－ｉｉｇｂｓｄｏｉａｅｎｏｓｎａｅｎｌｎｅｒＣＣＤ
ＺＨＯＵＳｕｑｎｈｉｉｇ～，ＬＩＢｉｇｉＵｎｑ，Ｈ【，Ｗｅｇｎ，ＺＨＡＮＧｅ。ｎａｇＷｉ
ｄ — ｏｓｎｅｎｉｉｇ，ａｍｅｎｖｌｅｍｅｈｄｏｍａｅｄ－ｏｓｎａｅｎｗａｅｅｏｔａｄｈｒｈｅｈｌａ — ａｕｔｏｆｉｇｅｎｉｉｇｂｓｄｏｖｌｔｓｆ— ｎ－ａｄｔｒｓｏｄｉｐｅｅｔｄＢｎｌｚｎｈｘｅｉｅｔｒｓｌｓｒｖｄｔｅｒｌｂｌｙａｄａａｌｂｌｙｏｈｓｓｒｓｎｅ．ｙａａｙｉｇｔｅｅｐｒｎｅｕｔ，ｐｏｅｈｅｉｉｔｎｖｉｉｔｆｔｉｍａｉａｉｍｅｈｄｄｐｅｏｔｅｄｏｓｎｒｃｓｉｇｏｈａｏａ．ｔｏ，ａｏｔｄｔｈｅｎｉｉｇｐｏｅｓｎｆｔｅｐｎｒｍａ
第３卷３
第１期
光
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Ｖｏ．３１３，Ｎｏ１．
Ｆｅｒａｙ０１ｂｕｒ，２１
２１年２月０１
ＯＰＴ１ＣＡＬＮＳＴＲＵＭＥＮＴＳＩ
文章编号：１０ —６０２１）１０５４０５５３（０１００４０

无损检测技术中的噪声干扰分析与消除方法

无损检测技术中的噪声干扰分析与消除方法引言：无损检测技术是一种非破坏性的材料检测手段，它通过对被检材料进行触、背、侧面观察以及材料内部信号信息的获取与分析，来评估材料的健康状况。

然而，在实际应用中，噪声干扰往往会对无损检测技术的准确性和可靠性产生一定的负面影响。

因此，本文将重点研究无损检测技术中的噪声干扰分析与消除方法。

一、噪声干扰的来源与特点噪声干扰是各种干扰因素中最主要的一种。

在无损检测技术中，噪声干扰主要来自以下几个方面：1. 环境噪声：来自设备、设施或工业生产现场的背景噪声；2. 电磁辐射噪声：来自无线电波、电磁场或电源干扰；3. 设备噪声：来自检测设备或传感器的内部元器件；4. 存在偏差的信号源。

噪声干扰的特点主要包括：1. 随机性：噪声干扰是一种随机的、无规律的干扰信号；2. 多样性：不同的噪声干扰源具有不同的频谱特性和功率谱密度；3. 幅度大：噪声干扰的幅度往往较大，且比被测信号的幅度要大很多。

二、噪声干扰对无损检测技术的影响噪声干扰会对无损检测技术的准确性、精度和可靠性产生不利影响，包括以下几个方面：1. 误检测：噪声干扰可能会导致被测材料中不存在的缺陷被错误地检测为存在；2. 虚警率增加：噪声干扰的存在会导致虚警率增加，即被误判为存在缺陷的概率增加；3. 漏检：噪声干扰可能使得实际存在的缺陷被漏检，造成检测结果的偏差；4. 精度下降：噪声干扰的存在会降低测量信号的精度，使得检测结果的准确性下降。

三、噪声干扰分析方法为了准确评估无损检测技术中的噪声干扰，可以采用以下分析方法：1. 频谱分析：通过对检测信号的频谱进行分析，可以识别出噪声成分的特征频率和功率谱密度，为进一步消除噪声提供依据；2. 相干检测：通过对不同输入信号进行相干检测，可以确定是否存在相关的噪声干扰源；3. 信噪比分析：通过计算信号与噪声的比值，来评估噪声干扰的影响程度；4. 统计分析：通过收集多组数据，计算均值、方差等统计量，并进行假设检验，来分析噪声干扰的影响。

X放射线噪声对比度的影响分析

X放射线噪声对比度的影响分析随着电子技术的不断发展，对 X 放射线有所研究。

近年来，为了使人们能够充分地利用 x 射线这种现代科学技术手段，国内外许多专家学者都致力于 x 射线在医疗诊断和工业应用中的实际效果研究。

为了得到更准确、可靠的数据资料，就必须要测量出其具体的 X 放射线值，而 X 射线的辐射强度大小与其波长、温度以及 x 射线管的亮度等因素密切相关。

当然，由于受限于 x 射线的穿透性比较强，它会破坏某些敏感器材或元件，并且容易造成人员伤害，同时还会给环境带来污染。

光是世界上最美妙、最神秘的事物之一。

然而，它又很普通，看似平常却有无穷奥秘；光虽普通但又极其珍贵，微弱而宝贵的光纤通信正是靠其才得以飞速发展起来的。

因此，如何控制好放射线的泄露程度，进行有效防护成为迫切需要解决的问题。

X 射线是一种人眼看不见的高速运动着的电磁波，一般情况下它的光束的直径在10-20nm 之间，肉眼是根本看不见的。

当 x 射线束穿过原子序数较低的物质时，原子中的核外电子吸收一定能量后，便从基态跃迁至较高的激发态，继续释放能量，回到基态，称为射线发射。

光是世界上最美妙、最神秘的事物之一。

然而，它又很普通，看似平常却有无穷奥秘；光虽普通但又极其珍贵，微弱而宝贵的光纤通信正是靠其才得以飞速发展起来的。

因此，如何控制好放射线的泄露程度，进行有效防护成为迫切需要解决的问题。

X 射线是一种人眼看不见的高速运动着的电磁波，一般情况下它的光束的直径在10-20nm之间，肉眼是根本看不见的。

X 射线的光子是连续谱，是指 X 射线管发射出的光子能量是均匀的，也即每个光子的能量是固定的，故属于连续谱。

由于波长的不同，则辐射强度不同。

若把 X 射线管加热到很高的温度，则其能量急剧增加，大量光子被吸收，这样产生的 X 射线光子，称为非相干散射。

低剂量X-射线CT断层成像的噪声抑制研究

低剂量X-射线CT断层成像的噪声抑制研究低剂量X-射线CT断层成像的噪声抑制研究摘要：随着医学临床的发展和人们对辐射的关注度提高，低剂量X-射线CT断层成像的研究成为了医学影像领域的热门研究方向。

然而，由于低剂量所带来的较大噪声干扰，给图像准确性和质量带来了挑战。

本文通过对低剂量X-射线CT断层成像的噪声抑制研究进行归纳总结，分析了目前常用的噪声抑制方法及其优缺点，并对未来的研究方向和发展进行了展望。

1. 引言低剂量X-射线CT断层成像是一种通过对人体进行非侵入性扫描，获得人体内部结构的三维图像的技术。

与常规剂量的CT相比，低剂量CT可以减少对人体的辐射剂量，降低对患者的伤害，广泛应用于医学影像领域。

然而，低剂量所带来的噪声干扰限制了其在临床应用中的准确性和可靠性。

2. 常见的噪声抑制方法2.1 滤波方法低剂量X-射线CT图像的噪声主要来自于射线量子统计的随机性。

滤波方法是最常用的噪声抑制方法之一，可以通过降低图像中的高频噪声来提高图像的质量。

常见的滤波方法有高斯滤波、中值滤波和小波去噪等。

2.2 统计重建方法统计重建方法是通过统计学原理对低剂量CT图像进行重建，抑制噪声的方法。

最常见的统计重建方法是基于最大似然估计的重建算法，通过估计图像中的噪声统计特征参数来抑制噪声。

2.3 超分辨率方法超分辨率方法是通过将多个低剂量CT图像进行融合或者通过算法进行图像增强，以提高图像的分辨率和质量。

常见的超分辨率方法有多帧图像叠加、模糊核估计和超分辨率重建等。

3. 方法比较及优缺点分析对于不同的低剂量CT图像，选择合适的噪声抑制方法是非常重要的。

高斯滤波法能够有效抑制高频噪声，但会对图像细节进行一定程度的模糊。

中值滤波法对于椒盐噪声的抑制效果不错，但在抑制高斯噪声方面相对较差。

小波去噪法通过对图像进行小波变换并去除噪声能够保持图像的细节信息，但复杂度较高。

基于最大似然估计的重建算法能够通过对噪声进行统计建模来抑制噪声，但可能会引入伪影。

低噪声高能量分辨率X射线CCD读出系统设计

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陆波，苇苇，于仨，崔王朱胡，玉朋，勇徐陈
（中国科学院高能物理研究所，北京１０４）００９
摘要：Ｘ射线ＣＤＣａｅＣｕｌｅｃ）现代观测天文学和天体物理学的重要探测器，Ｃ（ｈｒ — ｏｐｄＤｖｅ是ｇｅｉ其读出系统直接影响探测器的性能。通过对ＣＳＣｒｌｅｏｂａｐｎ）Ｄ（ｏｅｔＤｕｌＳｍｌｇ等系统重要模块的分析和优化ｒａｄｅｉ
关键词：ｘ射线ＣＤ；出系统；出噪声ＦＣ读读ＷＨＭ；线性度
中图分类号：Ｔ１．Ｐ２２９文献标识码：Ａ文章编号：０５－９４２１）４０７－４２８０３（０２０－３８０
ｘ射线ＣＤ不仅空间分辨性能卓越，Ｃ而且具有较好的能量分辨性能Ｊ因此，年来，。近
天文卫星ＨＭ也将采用ｘ射线ＣＤ作为ＸＴＪＣ其重要载荷。
尽管目前商用ｘ射线ＣＤ普遍具有良好Ｃ
值
／ｍ眈： ∞ ｒｌｍ
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的性能，但是在快速读出的条件下后端读出系统电路引入的噪声越来越成为制约整个探测器

放射科影像质量评估中噪声与分辨率的优化研究

放射科影像质量评估中噪声与分辨率的优化研究随着医学成像技术的不断发展和进步，放射科影像的质量评估变得越来越重要。

在放射科影像质量评估中，噪声和分辨率是两个关键指标。

本文旨在研究噪声和分辨率在放射科影像质量评估中的优化方法，以提高影像的诊断准确性和客观性。

一、噪声的影响及优化方法噪声是放射科影像中常见的质量问题之一，它会降低影像的清晰度和对比度，影响医生对影像的判断。

因此，减少噪声是提高放射科影像质量的重要手段。

1. 参数优化方法在影像采集过程中，可以通过调整参数来优化噪声。

例如，可以适当增加曝光量，降低放射剂量，以减少噪声的产生。

此外，调整采集设备的灵敏度和增益等参数，也可以达到优化噪声的效果。

2. 图像处理方法除了在采集过程中优化参数外，还可以通过图像处理方法来降低噪声。

例如，可以应用滤波算法对影像进行去噪处理。

常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

这些滤波算法可以有效地去除影像中的噪声，提高影像质量。

二、分辨率的影响及优化方法分辨率是指影像中能够准确识别的最小细节大小。

良好的分辨率可以保证影像中细节的清晰度和丰富度，对医生的诊断具有重要意义。

1. 改善影像采集设备在提高分辨率方面，首先需要改善影像采集设备的性能。

采用高分辨率的传感器和优化的光学系统，可以提高影像的分辨率。

此外，还可以通过增加图像传感器的像素数量来增加分辨率。

2. 图像增强方法除了改善采集设备外，还可以通过图像增强方法来提高分辨率。

图像增强是指通过一系列的算法和技术，对影像进行处理，使得细节更加清晰可见。

常用的图像增强方法包括锐化处理、对比度增强和边缘增强等。

这些方法可以有效地提高影像的分辨率，使得细节更加清晰。

三、综合优化方法除了针对噪声和分辨率进行独立的优化外，还可以通过综合优化方法进一步提高放射科影像的质量。

1. 参数优化与图像处理的结合可以将参数优化与图像处理相结合，形成一个完整的优化流程。

首先通过优化参数来减少噪声的产生，然后对影像进行图像处理，进一步降低噪声和提高分辨率。

微光CCD相机的噪声分析与处理

微光CCD相机的噪声分析与处理
微光CCD相机的噪声分析与处理
分析了微光CCD图像传感器的噪声特性,针对不同的噪声源,根据相应的噪声产生原理,设计了实用的噪声抑制电路和处理电路,应用于选用ISD029AP型CCD图像传感器自己开发的微光CCD相机,有效地降低了暗电流噪声,消除了复位噪声对真正信号的影响,使相机具有良好的成像质量;为了进一步提高该相机的信噪比,提出了相应的校正算法,进一步降低了暗电流噪声,降低了CCD像素间光响应的不一致性带来的噪声,使相机的成像质量得到提高.
作者：李仰军马俊婷郝晓剑作者单位：华北工学院电子工程系,太原,030051 刊名：应用基础与工程科学学报ISTIC EI英文刊名：JOURNAL OF BASIC SCIENCE AND ENGINEERING 年，卷(期)：2001 9(2) 分类号：V556.5 关键词：微光CCD相机暗电流.复位噪声噪声处理。

影像学中的像去噪与滤波方法解析

影像学中的像去噪与滤波方法解析影像学作为一门独立的学科，研究了广泛的图像处理技术。

在图像处理的过程中，一个重要的问题是如何去除图像中的噪声，并恢复原始图像的清晰度和细节。

为了解决这个问题，影像学中涌现出了许多像去噪与滤波方法。

本文将对这些方法进行深入的解析和讨论。

一、经典滤波方法分析在传统的影像学中，有几种经典的滤波方法被广泛应用于去噪处理。

其中最常见的是均值滤波和中值滤波。

1. 均值滤波均值滤波是一种简单而常用的滤波方法，它通过计算像素周围区域内像素值的平均值来去除图像中的噪声。

均值滤波可用于消除高斯噪声等均匀分布的噪声类型。

然而，该方法在去除噪声的同时也会模糊图像的细节，因此对于保留图像中的细节来说并不是一个理想的选择。

2. 中值滤波中值滤波是一种基于排序统计的滤波方法，它通过计算像素周围区域内像素值的中值来去除图像中的噪声。

相比于均值滤波，中值滤波可以更好地保留图像的边缘和细节，因此被广泛应用于去除椒盐噪声等脉冲性噪声。

二、基于图像统计特性的滤波方法除了经典的滤波方法外，还有一些基于图像统计特性的滤波方法被提出来。

这些方法利用图像的统计信息来选择合适的滤波参数，以达到更好的去噪效果。

1. 自适应滤波自适应滤波方法根据图像的局部特性来选择滤波参数。

常见的自适应滤波方法有自适应中值滤波和自适应均值滤波。

自适应中值滤波方法根据像素周围邻域的灰度差异动态选择滤波器的尺寸，从而更好地去除噪声。

类似地，自适应均值滤波方法根据像素周围邻域的标准差来选择滤波器的尺寸，以达到更好的去噪效果。

2. 小波变换滤波小波变换是一种基于多尺度分析的信号处理方法，被广泛应用于图像处理中的去噪问题。

小波变换滤波方法通过将图像分解为不同频率的子频带，并对每个子频带进行滤波处理，从而实现图像的去噪。

小波变换滤波方法在去除噪声的同时能够保留图像的边缘和纹理细节，因此在实际应用中得到了广泛的应用。

三、基于机器学习的滤波方法随着机器学习的快速发展，一些基于机器学习的滤波方法也被引入到影像学中。

改进射线数字成像系统的图像质量

改进射线数字成像系统的图像质量
陈树越
【期刊名称】《测试技术学报》
【年(卷),期】2001(015)003
【摘要】目的改善射线数字成像系统的图像质量. 方法在射线数字成像系统中，存在许多影响图像质量的因素，这些因素来源于系统的各个成像环节，如CCD 相机、成像屏、 X 射线源、被测物体、控制电路、射线散射等，它们对成像质量造成严
重影响. 作者针对 DR 成像系统降低图像质量的因素作了分析，并通过校正和图像处理的方法使其得到了抑制. 结果提出了改善射线数字成像系统图像质量的方法.
结论通过实际应用，表明所提出的方法是有效的.
【总页数】6页(P163-168)
【作者】陈树越
【作者单位】华北工学院现代无损检测研究中心,
【正文语种】中文
【中图分类】TG115.28
【相关文献】
1.曝光参数对X射线数字成像系统图像质量的影响 [J], 罗杰;刘顺;魏绍明;陈衡;夏
仲华
2.X射线数字透射成像图像质量影响因素分析 [J], 张祥春;蔡良续;张鹭
3.射线实时成像检测图像质量的改进方法 [J], 高志凌;任贵芝;王晓娟
4.X射线成像系统数字图像质量评价方法研究 [J], 巫军;王黎明;史振华;陈方林
5.碳纤维缠绕发动机壳体数字射线DR成像检测图像质量控制 [J], 刘凯;王晓勇;袁孟春
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X线影像中噪声的理论分析

X线影像中噪声的理论分析
冯树理;张志广;白净;彭明辰
【期刊名称】《中国医疗设备》
【年(卷),期】2000(015)004
【摘要】X线图像中的噪声会淹没微小病灶信息、干扰诊断信息的传递、影响诊断质量.有关X线图像中噪声处理的研究一直是医学影像界研究的重点,但是由于X 线图像中噪声存在的复杂性和多样性,国内外的研究大都是局限于X线图像中噪声分布的某一个侧面,而缺乏描述X线图像中噪声分布特点的完整系统的理论和方法.本文回顾了X线图像中噪声分布研究的现状;分析并建立了X线图像中噪声分布的模型;在所建模型的基础上,对X线图像中噪声分布的特点和表现进行了具体的阐述.【总页数】5页(P5-8,11)
【作者】冯树理;张志广;白净;彭明辰
【作者单位】清华大学电机与应用电子技术系,北京,100084;清华大学电机与应用电子技术系,北京,100084;清华大学电机与应用电子技术系,北京,100084;首都医科大学宣武医院医学工程科,北京,100053
【正文语种】中文
【中图分类】R445
【相关文献】
1.X线影像中噪声的理论分析(续) [J], 冯树理;张志广;白净;彭明辰
2.证券市场中噪声交易的"鹰鸽博弈"理论分析 [J], 王幽然
3.全景搜索接收机中基底噪声和弱信号截获的理论分析 [J], 杨祖良
4.运用TRIZ理论分析实现舵机噪声的改进 [J], 宋培培;杨秀芳;李晓峰
5.圆弧齿同步带传动噪声理论分析与试验研究 [J], 李占国;陈思思;史尧臣;赵希禄因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

X-CT医学影像图像去噪算法研究的开题报告

X-CT医学影像图像去噪算法研究的开题报告
一、选题背景
X-CT技术是一种非常重要的医学影像技术，常被用于医学诊断和治疗。

然而，X-CT图像常常受到噪声的影响，这可以降低图像的质量和准确性。

因此，开发一种有效的X-CT医学影像去噪算法是非常必要的。

二、研究目的
本研究旨在开发一种高效的X-CT医学影像去噪算法，以提高X-CT 图像的质量和准确性。

三、研究内容
1. 对X-CT医学影像进行噪声分析和统计；
2. 综合分析现有的去噪算法，并根据X-CT图像的特点和噪声特点，设计适合X-CT图像去噪的算法；
3. 在Matlab或Python环境下编写算法程序，并进行测试和优化；
4. 对比算法效果，评估算法性能。

四、研究方法
本研究将综合应用数字信号处理、模式识别、数学建模等方法，在分析和研究X-CT医学影像的噪声抑制技术的基础上，通过算法优化、结合模型去噪等方法，设计一种新的、高效的X-CT医学影像去噪算法。

五、预期成果
预期研究将得到一个自适应的X-CT医学影像去噪算法，实现了对X-CT医学影像的有效去噪，提高图像质量和准确性。

此外，该研究可以为相关领域提供一种新的思路和方法。

六、研究意义
随着X-CT医学影像技术的不断发展和应用，人们对图像质量的要求也越来越高，去噪技术成为了一项非常重要的技术。

本研究将为X-CT医学影像的质量提升和医学诊断的准确性提供支持，同时也为其它医学影像技术去噪提供了新的思路和方法。

考虑CCD噪声条件下的编码曝光最优码字搜索方法

考虑CCD噪声条件下的编码曝光最优码字搜索方法黄魁华;张军;徐树奎;李国辉【摘要】编码曝光技术将病态的运动模糊图像复原问题转化为良态问题,寻找最优码字是编码曝光技术的关键.面向实用化目的,提出了一种考虑CCD传感器噪声的编码曝光相机最优码字搜索方法.基于仿射噪声模型对图像成像过程中的噪声成分进行了系统分析,首次从理论上分析了Raskar码字选取依据并基于复原图像信噪比增益提出了光子噪声对最优码字构造影响的解析表达式.在对实际编码曝光相机进行噪声标定的基础上,提出了最优码字搜索的准则并构造出适应度函数,采用遗传算法进行优化搜索得到最优码字.仿真图像和真实图像的复原结果证实了该方法的有效性,复原图像信噪比得到有效的提高.%Coded exposure photography makes the ill-pose motion deblurring problem well-posed, and searching for the optimal code has been the key problem in coded exposure photography. For practical purpose, an optimal code searching method for coded exposure photography in the presence of CCD sensor noise is proposed. Firstly, the sensor noise in the process of imaging was systemically analyzed based on the affine noise model. Then, the basis of Raskar' s code was theoretically analyzed for the first time and based on the signal to noise ratio ( SNR) gain of deblurred image, an analytic formulas between the photon noise and the structure of the optimal code was presented. Finally, based on the noise calibration of real coded exposure camera, the criteria for the optimal code was presented, a fitness function was designed and the optimal code using the genetic algorithm wasobtained. Experimental results with synthetic and real data demonstrates the validity of the proposed method.【期刊名称】《国防科技大学学报》【年(卷),期】2012(034)006【总页数】7页(P72-78)【关键词】编码曝光;运动模糊复原;光子噪声;最优码字【作者】黄魁华;张军;徐树奎;李国辉【作者单位】国防科技大学信息系统与管理学院,湖南长沙410073;国防科技大学信息系统与管理学院,湖南长沙410073;国防科技大学信息系统与管理学院,湖南长沙410073;国防科技大学信息系统与管理学院,湖南长沙410073【正文语种】中文【中图分类】TP391当相机与被拍摄场景在曝光时间内存在相对运动时，获取的图像就会出现运动模糊。

数字式X射线成像无损检测技术_陈树越

1999年第20卷第1期华　北　工　学　院　学　报V ol.20　N o.1　1999 (总第65期)JOURNAL OF NORTH C H I NA INSTITUTE OF TEC HNOLOGY(Sum N o.65)文章编号:1006-5431(1999)01-0049-05数字式X射线成像无损检测技术陈树越,路宏年　(华北工学院电子信息工程系,山西太原030051)摘　要:　目的　讨论数字射线成像技术在国内外的发展.方法　根据目前国内外数字射线成像技术的发展,着重讨论X射线转换屏和CCD相机在成像系统中的地位,以及数字图像处理在该领域的应用.结果　X射线转换屏在成像质量上起着非常重要的作用;采用增加CCD内的累积电荷量和多帧叠加可以提高信噪比;数字图像处理技术在改善X射线图像上是不可缺少的.结论　数字射线成像技术在无损检测和评估方面将有很好的发展前景.关键词:　数字式射线照相;无损检测;图像增强;图像恢复中图分类号:　T G115.281 文献标识码:A0　引　言自从1895年伦琴首次发现X射线以来,X射线就被广泛应用于医学、工业技术和科学研究等领域,利用X射线的无损检测(NDT)技术是其重要应用之一.最初的X射线无损检测方法是胶片照相法,目前这种最原始的成像方法仍然占有主导地位,其原因包括以下几个方面:①高质量胶片可存贮的信息量大,可达到很高的空间分辨率;②根据检测要求可以选择胶片参数,如宽容度和颗粒度等;③人们具有长期使用胶片所积累的经验;④可以用数字化设备,如激光扫描仪和计算机接口的相机等,将胶片的黑度转化为数字化图像.如ARCU SⅡ型AGFA扫描仪可扫描的胶片尺寸为255mm×205mm,动态范围最大为12bits.但是,胶片照相并不能满足实时成像、实时检测与评估的要求,这是其最主要的缺点.而且,由于胶片照相需要高质量的胶片,因此成本高.在胶片的保存和管理上,又受保存年限的限制并且不象电子档案那样易于管理.本世纪50年代X射线像增强管和电视监视器的产生,出现了电视屏直接观察法,它是实时成像的先导.至目前为止,利用X射线的无损检测方法有许多,如荧光透视法、工业X射线电视法、闪光射线照相法、数字式射线照相法、射线实时成像、线扫描成像、自动射线照相法(Auto radiog raphy)、立体成像、背散射检测法(Backsca tter Detection)、计算机层析技术等等(亦用于其它射线检测).随着计算机的发展,在图像的获取、分析和存贮上,包括图像质量的改善、图像重建、自动分析和识别以及数字图像存贮技术,都有很大进展.数字式X射线成像技术是在计算机技术的基础上发展起来的,并且具有很大的发展潜力,通过使用高灵敏度的CCD相机和X射线转换屏,可实现高质量的无损检测,其动态范围可达到3000以上,空间分辨率可达25lp/mm,厚度灵敏度可达0.1%或更高[1].而基于真空管的X射线实时成像系统,其动态范围低于250,因此,反差灵敏度很低,难用于对小缺陷的检测.使用像增强管的视频相机系统,其空间分辨率只有大约(3～4)lp/mm,并且存在图像畸形和阴影.数字式X射线成像技术不使用胶片,而是利用可与计算机接口的CCD相机将X射线转换屏上的可见光转换成数字图像,然后对图像自动分析和识别,大大提高了检测效率,并将所建立的图像档案存贮于光盘上,这对X射线的无损检测和评估具有十分重要的意义,并将成为今后的发展趋势[2].现就作者曾从事的实际工作作一评述.收稿日期:1998-06-08　作者简介:陈树越(1963-),男,副教授,博士生.1　数字式X 射线成像技术数字式X 射线成像系统可有两种结构形式[1],如图1、图2所示.该系统的主要组成部分是X 射线到可见光的转换屏和CCD 相机,其性能直接影响成像质量.图1的结构是通过反射镜用CCD 相机获取图像,反射镜防止了X 射线对CCD 相机的直接照射所造成的噪声增大和缩短CCD 相机寿命的影响,这种结构形式可对视场大小进行调节,因此可以满足对较大试件的检测.图2的结构用光纤直径为(6～16)μm 的光纤耦合,将可见光转换屏与CCD 相机进行直接耦合,而不需要镜头,其等效数值孔径优于使用透镜转像,但有不可变视场的缺点.1X 射线源;2准直;3物体;4不透明层;1X 射线源;2准直;3物体;4X 射线闸门;5可见光转换屏;6X 射线与光防护罩;5X 射线防护罩;6可见光转换屏;7X 射线防护7防护罩;8反射镜;9C CD 相机8光纤耦合器;9CCD 相机;10X 射线与光防护; 11不透明层图1　使用反射镜的数字式X 射线成像系统[1]图2　使用光纤耦合的数字式X 射线成像系统[1]性能优良的X 射线转换成像屏在数字式X 射线成像系统中起着非常重要的作用,可以说它是系统成像质量的瓶颈.目前已有许多种,包括不同材料和结构形式的屏,可应用于从低能到MeV 以上的高能X 射线检测.使用真空管的图像增强器系统是较早的一种实时成像系统,只有(3～4)lp /mm 的空间分辨率,后来在使用CCD 相机的实时成像系统中,使用较多的是多晶荧光屏来作为从X 射线到可见光的转换屏,这种屏由荧光物微晶粒与有机粘合剂混合并涂于塑料衬板而成,由于成像过程中粒子间光的散射,使其空间分辨率降低.而玻璃屏(如铽玻璃屏、硫氧化钆屏等)不存在这一问题.新型闪烁晶体可以提高X 射线的转化效率,高密度的玻璃闪烁体能够改善X 射线的衰减损失率,提高空间分辨率和信噪比,它比通常所用的颗粒状荧光屏更为优越,它所产生的光比磷光体的光更强.在玻璃屏中,硫氧化钆屏对X 射线的转换率比铽玻璃屏要高,使用它时,空间分辨度可达(12～13)lp /m m,但在高能X 射线下,由于二次散射其空间分辨率不超过3lp /m m.几年前,美国加利福尼亚Law rence Liv ermo re 国家实验室研究人员研制出密度为 3.75g /cm 3的铽激活硅酸钆玻璃屏[13]在150kV 射线能量下,空间分辨率可达(20～25)lp /mm ,在9M eV 射线能量下达到2lp /m m .加利福尼亚Lockheed 公司无损检测实验室研制的新型玻璃纤维闪烁屏[12]可大大提高对X 射线的吸收,并且可降低余辉和二次散射的影响.尤其是在1M eV 以上的高能X 射线下对降低二次散射提高空间分辨率能够起到一定的效果.这种屏比硫氧化钆屏的空间分辨率更高,可达到20lp /mm ,反差灵敏度为0.2%～0.5%,在1M eV 以上的X 射线下空间分辨率为3lp /m m,密度范围在(2.85～ 3.83)g /cm 3之间,以图1和图2两种方式工作.该公司通过美国空军W right 实验室利用光纤闪烁屏(Fiber -optic Scintillato r )研制的半自动高分辨率实时成像检测系统[14],在对飞机构件中的腐蚀50华　北　工　学　院　学　报1999年第1期和裂纹等缺陷以及涡轮发动机和复合材料的缺陷检测中取得了很好的效果,对一件较大的飞机构件可在(10～30)s 内完成检测.但是,该检测系统仅限于低能X 射线的条件,对大型构件的高能X 射线高分辨率的实时成像系统目前尚未见报导,而在高能下成像屏的空间分辨率在很大程度上影响整个检测系统的成像质量.目前,CCD 技术已取得很大发展,具有大规模像元的科学级数字CCD 相机,图像规格包括1024×1024×12bits ,2048×2048×12bits ,3072×2048×12bits 和4096×4096×12bits 像元数,有些成像面的面积可达2000mm 2或更高,可直接与闪烁屏配合使用,也可以通过光纤耦合或标准镜头连接使用.使用这种相机,可获得极高的分辨率,几乎与胶片接近.CCD 的动态范围是在一个CCD 像元中满势阱电子容量与阱底噪声电子之比,因此希望CCD 像元中满势阱电子多,而阱底噪声电子少.若CCD 满势阱容量为85000个电子,阱底噪声电子为17,由此计算出的动态范围是5000 1,与此相应地由于材料密度或厚度引起的最大反差灵敏度为0.02%,完全可以满足工业检测的需要.表1给出了三种型号的CCD 相机的性能,我们目前使用的CCD 相机是PX L 6300型,这种相机可由软件设置不同的读出速率、冷却温度和增益,并且像元多、暗电流极小.表1　三种型号的CCD 相机的性能型号T homso n Tekt ro nix PX L 6300格式(像元数)1024×10242048×20483072×2048像元尺寸/μm 219×1924×249×9满势阱电子数e29000023500085000读出噪声/e152817读出速率/(kPix els s -1)200500500～2000(可软件选定)暗电流/(e /Pix el s -1)16.6 1.00.012A /D 转换bits141212冷却温度/℃-45-40-5～-45(可软件选定)在简单的CCD 系统中,CCD 经快速扫描后传输出来,如果传输给电视系统,一般曝光时间为每帧33m s ,也可以经A /D 变换电路转化成数字量存储、显示和处理.对于一般的CCD 相机,通常在给定的曝光时间内所产生的电子数达不到满势阱电子,并且成像中的噪声很高,如行、场的同步抖动噪声、热噪声、量化噪声等.而读出放大器的噪声是随CCD 的扫描速率而增加的.如果要检测被检物厚度或密度的微小变化,那么就应增加光量子的数量,在CCD 内增加有用电子的数量提高信噪比.因此,在提高成像质量上,可以采用增加CCD 内的累积电荷量,增加曝光来改善噪声特性.另外一种提高成像质量的方法是采用多幅叠加,可以连续采集十几幅到几百幅的图像进行叠加(可由软件或硬件实现),它能够将信噪比提高N 倍(N 为叠加幅数),以改善图像质量.但是,在叠加时,只有当每帧中的像元达到或接近满势阱时才有效,否则应当采用延长曝光时间来积累电荷.另外,用模拟叠加比用数字叠加所获图像的精度更高,因为数字叠加有量化误差的影响.这些方法在满足实时性要求的情况下,对提高成像质量是很有效的.2　X 射线检测中的数字图像处理技术在60年代早期,人们就开始研究射线检测中的图像处理技术,从60年代中期至70年代,首先应用图像处理算法来解决医学成像检测问题.这些算法在其它射线检测领域中也是非常实用的.在70年代后期至80年代初期,随着胶片图像数字化设备的发展及微处理器的不断成熟,射线检测的数字图像处理技术取得了很大的进展.到80年代中期,在获取图像的途径上,全面开发了胶片数字化系统和数字射线成像技术,并使其得到了实际应用,数字化射线检测已占到了总检测量的26%[3].在此期间,主要的问题是如何获得高分辨率的灰度图像.人们从电视系统中可获得的数字化图像阵列达到了1024×102451(总第65期)数字式X 射线成像无损检测技术(陈树越等)52华　北　工　学　院　学　报1999年第1期×8或×10bits.随着超大规模集成电路的发展,大大提高了计算机的运算速度、存贮容量和显示分辨率,而半导体CCD器件的发展又为数字式射线检测技术注入了新的活力,使相机像元可达4096×4096×12bits或更高,并具有极高的信噪比,在此期间图像处理算法也层出不穷.使得此项技术出现了飞跃发展.图像增强技术是使处理过的图像看上去比未处理的图像更加能够显示图像的固有特征,它可以改善人或机器对一幅图像的视觉效果.目前还没有一种准则来定义所谓“优质图像”效果,这是因为还没有一种统一的图像增强的理论来衡量所谓“优质图像”,这必须根据某种准则对实际对象采取不同方法.在对射线检测的图像进行处理时,由于所检测的缺陷类型、位置、尺寸、成像条件不同等诸因素的影响,造成图像的视觉效果是千差万别的,因此,图像增强技术是针对对象的处理技术.一般来说,图像增强技术可用来处理图像对比度低、灰度分布不均或椒盐噪声、量子起伏噪声等等.在图像增强技术中,常用点处理技术,如灰度反转、灰度拉伸、按函数要求的直方图修正等等.另外,还通过参考某像素邻域的灰度来校正该像素的灰度.如果有噪声的像素位置是已知的,那么就可以对其邻域像素来加权平均来取代该噪声的灰度.而实际上,这种信息一般是未知的,因此,这种平均化方法可以用掩模窗去处理整幅图像,这种运算是用窗与图像进行卷积,因此,可在空间域或频率域中处理,这种中值滤波的方法对噪声的处理往往是有效的[4].对于射线检测中的图像增强,一般来说,下列几种方法是很有效的:(1)图像的灰度拉伸和直方图均衡可以扩展图像的动态范围,提高对比度;(2)多帧采集后经叠加和平均可以消除随机噪声,提高信噪比;(3)高通滤波来突出图像中缺陷的细节;(4)对比度和亮度的调节,以及伪彩色处理可以改善视觉效果.通过上述4种处理可以改善图像质量,即能够提高图像的对比度、清晰度和降低噪声[5].数字图像恢复技术起始于60年代末,到达70年末期已经形成较为成熟的一门图像处理技术.美国科学家H C Andrew s和B R Hunt对本领域发展作出了杰出的贡献[6].图像恢复的方法有许许多多,其中有两种最基本的方法,即逆滤波法和维纳滤波法.两种方法相比,逆滤波法更为直接、简单,但它的最大缺点是容易出现病态解,若出现这种情况,则恢复出来的效果极差.为克服这种现象,B R Hunt建议[7]事先研究一下光学传递函数是否存在零点,若有零点则对其进行校正,则可获得较好的效果.维纳滤波恢复则不会出现病态解,但需要计算噪声和信号的功率谱,因此计算量较大.B R Hunt指出[7],有75%的图像恢复问题可以用这两种最简单办法来解决,而剩下的25%的恢复问题需用其它方法.图像恢复即为从降质图像中估计恢复图像原貌的过程.图像恢复包括消除以下两个方面的图像降质因素:(1)系统降质因素,如光学散焦、大气湍流和运动模糊.在射线检测中的系统降质因素,有由于射线源尺寸有限大小造成的图像几何不清晰度以及由于试件缺陷方位与射线方向有一定偏角造成的几何畸变等;(2)由于噪声所引起的图像统计规律上的降质因素,如量子起伏噪声、射线散射噪声和量化噪声等.在射线检测中,散射线对图像的降质是最为突出的因素之一.在图像恢复过程中为消除这两种形式的降质因素所设计的滤波器通常是相冲突的,因为消除随机噪声一般是低通过程,因此很难保证图像的细节(通常含有较强的高频成份)信息不受损失.因而,高性能的滤波器是这两方面的合理折衷.图像恢复的质量在很大程度上取决于以下两方面的因素:(1)成像系统建模应尽可能准确,包括对系统的线性与非线性分析和系统空间频率响应移变性的分析,用理论和实验方法确定各个环节以及系统的点扩展函数,另外还要考虑到系统统计规律所引起的降质因素,如研究随机噪声的统计特征,设计滤波器类型和参数;(2)根据观察者或视觉系统确定图像质量准则.针对射线成像系统的图像恢复方法,很重要的一个环节是确定系统点扩展函数(PSF),它反映了成像系统的传递函数,即系统的特性.而决定点扩展函数因素主要来源于两个方面:一方面射线源的有限尺寸造成的几何不清晰度和射线方向与缺陷存在的夹角造成的几何畸变及图像灰度分布的不均匀性;另一方面则是由于散射线对成像质量的影响.使得成像系统的对比度和清晰度降低.对于这两方面所造成的图像降质的恢复问题从70年代就开始了研究[8,9].对于高能X 射线检测,散射影响是最突出的因素.目前,在高能X 射线下的图像恢复研究已取得较好的效果[10,11],但针对不同对象和条件的图像恢复问题有待进一步研究和探索.参考文献:[1]　Bueno C ,Barker M D .H igh -reso lutio n dig ita l radiog ra phy a nd thr ee -dimentio na l computed tomo g raph y [C ].X -RayDetector Phy sics Applications Ⅱ,SPIE,V ol 2009:179～191.[2]　Berg er H .T rends in Radio lo gic N D T [J].M a teria l Eva luation,N ov ,1994,1248～1251.[3]　Dwy er ⅢS J .Radiog ra phic imag e pro cessing [J ].Dig ita l Imag e Processing ,SPIE ,V ol 528:134～136.[4]　Hua ng T S .A fast tw o -dimension media n filtering alg o rithm [J ].IEEE T rans .o n Acoustics ,Speech ,a nd Sig nalPr ocessing ,ASSP-27,1979,(1):13～18.[5]　Burch S F.Dig ita l enhancem ent o f v ideo imag es fo r N D T [J].N D T International,1987,20(1).[6]　Anddr ews H C ,Hunt B R .Dig ital Image Restora tio n [M ].Englew ood Ciffs ,N T :Prentice -H a ll ,1979.[7]　Hunt B R.Imag e r estor atio n.Digital Imag e Pr ocessing T echniques [C ].Edited by Ekst rom.M P,Academic PressInc,1984.[8]　Hunt B R.Intro duction to Resto ra tion and Enha 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)Abstract :　Aim To discuss the dev elopm ent of digital radiog raphy in interna tiona lity .Methods According to the dev elo pm ent of digital radiog raphy,to analy se chiefly the func-tion of X-ray-to-ligh t co nv erters and CCD cam eras in the imaging system ,and the applica-tion of digital imag e processing in the field .Results X -ray -to -lig ht conv erter plays an im-por tant ro le o n image quality .To increase the accum ulated charg es in CCD and multiframesuperposition can improv e signal-noise ratio.Digita l image processing is necessa ry fo r im-prov em ent imag e quaeity o f X-ray radiog raph.Conclusion Digital Radiog raphy will dev el-o pe w idely in non -destructiv e testing and evaluatio n .Key words :　digital radiog ra phy;no n-destructiv e testing;imag e enhancem ent;imagerestoration 53(总第65期)数字式X 射线成像无损检测技术(陈树越等)。

CCD噪声分析及处理技术

第３３卷第４期红外与激光工程２００４年８月ＣＣＤ噪声分析及处理技术许秀贞，李自田，薛利军（中国科学院西安光学精密机械研究所，陕西西安７１００６８）摘要：为了提高ＣＣＤ的工作性能，根据ＣＣＤ器件的工作原理，对ＣＣＤ图像的噪声组成进行了较完整的分析，给出了其噪声的详细分类。

根据各噪声的特点，提出了相应的噪声处理技术，并针对输出噪声，给出了双相关采样法、双斜积分法、钳位采样法三种相关双采样电路处理方式，使器件的信噪比得以提高。

关键词：ＣＣＤ；暗电流噪声；输出噪声；相关双采样中图分类号：ＴＮ３８６．５文献标识码：Ａ文章编号：１００７—２２７６（２００４）０４一０３４３一０４ＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆＣＣＤｎｏｉｓｅＸＵＸｉｕ—ｚｈｅｎ，ＬＩＺｉ—ｔｉａｎ，ＸＵＥＬｉ－ｊｕｎ（Ｘｉ’ａｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆ０ｐｔｉｃｓａｎｄＰｒｅｃｉｓｉｏｎＭｅｃｈａｎｉｃｓ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｘｉ’ａｎ７１００６８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅＣＣＤｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ，ｔｈｅｎｏｉｓｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎＣＣＤｉｍａｇｅｉｓａｎａ—ｌｙｚｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｎｇｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆＣＣＤ，ａｎｄＣＣＤｎｏｉｓｅｉｓｃａｔｅｇｏｒｉｚｅｄ．Ｃｏｒｒｅｓｐｅｎｄｉｎｇｍｅａｓｕｒｅｓａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｄｅａｌｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｎｏｉｓｅ．Ｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｃｈｅｍｅｓｏｆｄｏｕｂｌｅ—ｃｏｒｒｅｌａ—ｔｅｄｓａｍｐｌｉｎｇ，ｄｕａｌｓｌｏｐｅｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎａｎｄｃｌａｍｐｓａｍｐｌｅｇｉＶｅｎｔｏｅｌｉｍｉｎａｔｅｒｅａｄｏｕｔｎｏｉｓｅｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ａｓｒｅｓｕｌｔ，ｔｈｅＳＮＲｏｆＣＣＤｉｓｉｍｐｒｏＶｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣＣＤ；Ｄａｒｋｃｕｒｒｅｎｔｎｏｉｓｅ；（ＣＤＳ）０引言目前，ＣＣＤ器件以其自扫描、高分辨率、易与计算机连接等特点，以及输出噪声低、动态范围大、量子效率高、电荷转移效率高、光谱响应范围宽、几何稳定性好等突出优点，被认为是可见光成像、空间光学、微Ｒｅａｄｏｕｔｎｏｉｓｅ；ＣｏｒｒｅｌａｔｅｄＤｏｕｂｌｅＳａｍｐＬｉｎｇ光夜视等领域最有前途的探测器件［１］。

激光光束质量测量过程中的CCD噪声影响分析

激光光束质量测量过程中的CCD噪声影响分析张汝平;景文博;王晓曼【摘要】In the process of measuring laser beam quality by using the CCD,as a result of the CCD noise influence as well as the environment background noise influence, brings certain influence to the facula image, and thus influence measuring accuracy of laser beam quality. Therefore, each kind of CCD noise is analyzed, and on the basis the image processing algorithms is put forward in the paper according to different kind of noises. The result of experiment shows that the method mentioned in the paper can effectively decrease the influence of noise on measurement of laser beam quality, and can obtain more real reliable energy distribution of laser beam, at the same time it has great application values on evaluating the laser beam quality.%在激光光束质量的测量过程中,由于CCD的噪声影响以及环境背景噪声的影响,对光斑图像带来一定的影响,从而影响光束质量的测量精度.为此,主要分析了CCD的各种噪声影响,然后提出了针对不同噪声的图像处理算法,实验数据表明该图像处理方法有效地减少噪声对光束质量测量带来的影响,可得到更为真实可靠的激光光斑能量分布,对于后续地评价激光光束质量具有重要的借鉴意义.【期刊名称】《长春理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(040)002【总页数】4页(P111-114)【关键词】面阵CCD;噪声;阈值;光束质量【作者】张汝平;景文博;王晓曼【作者单位】长春理工大学电子信息工程学院,长春 130022;长春理工大学光电工程学院,长春 130022;长春理工大学电子信息工程学院,长春 130022【正文语种】中文【中图分类】TN386.5激光的光束质量是衡量激光光束优劣的一项重要指标，也是激光应用中最为关注的一项性能指标，并且激光光束质量的测量与评价也是激光光学领域内研究的重要课题［1］，占据着举足轻重的地位，目前国内外对此展开了深入的研究。