散斑噪声去除：基于模糊方向改进旋滤波的电子散斑干涉图滤波新方法

"基于改进旋滤波的电子散斑干涉图滤波方法" 本文主要探讨的是如何有效地处理电子散斑干涉图中的噪声问题，尤其是在成像过程中常见的散斑噪声。电子散斑干涉术（Electron Speckle Interferometry, ESI）在科学研究和工业检测中有广泛应用，但其产生的干涉条纹图往往受到随机散斑噪声的影响，影响图像的清晰度和后续分析的准确性。因此，噪声的去除是关键技术之一。 作者提出了一种基于模糊方向的改进旋滤波方法，来优化传统的旋滤波技术。在这一方法中，他们引入了四个模糊方向窗口，而不是传统旋滤波的一维精确方向窗口。这种方法允许在当前像素的邻域内更灵活地处理方向信息，减少了噪声对特定方向特征的影响。同时，为了进一步提高滤波效果，他们在确定的模糊方向窗口内应用了自适应加权均值滤波，替代了传统的中值滤波。自适应加权均值滤波可以根据像素周围的环境动态调整权重，从而更好地保留条纹细节。 通过对比实验，作者将改进的旋滤波方法应用于模拟和实际的散斑条纹图，与传统旋滤波、双边滤波以及小波丢弃子带等方法进行了比较。实验结果显示，改进算法在有效去除散斑噪声的同时，能较好地保持条纹的细节信息，提高了图像处理的性能。 关键词包括图像处理、电子散斑干涉术、散斑噪声、改进旋滤波、模糊方向窗口和自适应加权均值滤波，这些都揭示了研究的核心内容和技术手段。文章发表于《光学学报》第32卷第3期，展示了在光学和图像处理领域的最新研究成果，对于相关领域的研究者和工程师来说具有重要的参考价值。