基于改进的各向异性SUSAN算法的MEMS微结构图像滤波

罗元; 蔡祖嫘; 张毅

doi:10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2015.01.017

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基于改进的各向异性SUSAN算法的MEMS微结构图像滤波

罗元 , 蔡祖嫘 , 张毅

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引用本文:

Citation:

基于改进的各向异性SUSAN算法的MEMS微结构图像滤波

1.
重庆邮电大学重庆高校光纤通信技术重点实验室, 重庆 400065

作者简介: 罗元(1972-),女,博士,教授,主要研究方向为数字图像处理、信号与信号处理。E-mail:luoyuan@cqupt.edu.cn.

基金项目:
国家自然科学基金资助项目(51075420)
中图分类号:
TP391.4

MEMS microstructure image filtering based on improved SUSAN anisotropic algorithm

1.
Key Laboratory of Optical Fiber Communication Technology of Chongqing Education Commission, Chongqing University of Post and Telecommunications, Chongqing 400065, China
CLC number:
TP391.4

摘要: 为了改善在滤除微机电系统微结构图像的噪声时导致边缘模糊的问题,提出了一种改进的各向异性SUSAN滤波算法。该方法用独立强度传播模型决定长短轴的方差,由该点的梯度方向决定滤波器的长轴方向,由局部图像的灰度值与核值的差构成的局部均值构成SUSAN滤波器的自适应阈值,从而构建出各向异性SUSAN滤波器。该算法在平滑图像同时能保持图像的边缘特征。结果表明,各向异性SUSAN滤波器能够很好地降噪并保持图像的边缘信息。
- 图像处理 /
- 模糊图像 /
- 各向异性滤波 /
- SUSAN滤波 /
- 微机电系统
Abstract: To improve the blur edge of micro electromechanical systems(MEMS) microstructures image caused by filtering the noise, an improved anisotropic SUSAN filtering algorithm was proposed. In this method, the variances of long axis and short axis were determined in accordance with the independent density spread model, the long axis direction was determined by the gradient direction of the point and the SUSAN filter threshold was determined by the partial average difference between gray value of local image and nucleus. So anisotropic SUSAN filter was constructed. The filter can maintain the edge features as well as process the image smoothing. The experimental results show that anisotropic SUSAN filter could reduce the noise and preserve the edge information at the same time.
- image processing /
- fuzzy image /
- anisotropic filtering /
- SUSAN filtering /
- micro electromechanical systems

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基于改进的各向异性SUSAN算法的MEMS微结构图像滤波

作者简介: 罗元(1972-),女,博士,教授,主要研究方向为数字图像处理、信号与信号处理。E-mail:luoyuan@cqupt.edu.cn

1. 重庆邮电大学重庆高校光纤通信技术重点实验室, 重庆 400065

收稿日期: 2014-01-14
录用日期: 2014-02-28
网络出版日期: 2015-01-25

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(51075420)

关键词:

摘要: 为了改善在滤除微机电系统微结构图像的噪声时导致边缘模糊的问题,提出了一种改进的各向异性SUSAN滤波算法。该方法用独立强度传播模型决定长短轴的方差,由该点的梯度方向决定滤波器的长轴方向,由局部图像的灰度值与核值的差构成的局部均值构成SUSAN滤波器的自适应阈值,从而构建出各向异性SUSAN滤波器。该算法在平滑图像同时能保持图像的边缘特征。结果表明,各向异性SUSAN滤波器能够很好地降噪并保持图像的边缘信息。