马尔可夫随机场在THz扫描图像去噪中的仿真优化

本文主要探讨了基于马尔可夫随机场（Markov Random Field, MRF）的模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）在太赫兹（Terahertz, THz）扫描图像去噪中的应用。太赫兹成像技术由于激光光斑尺寸的限制，其分辨率受到挑战，而激光器功率波动噪声又对成像质量造成显著影响。马尔可夫随机场模型结合了贝叶斯推理的原理，它考虑了图像处理中的先验知识，从而提高了处理过程的准确性和可靠性。 研究者们通过在仿真的THz扫描图像上应用MRF模型的去噪方法，对高斯噪声、降温次数和内循环次数等关键参数进行了深入分析。这些参数的调整直接影响到去噪效果，包括图像的信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）和均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）。通过实验测量，他们绘制出这些参数与SNR和RMSE之间的关系曲线，以量化评估去噪性能。 实验结果显示，MRF模型在抑制高斯噪声方面表现出色，能够在保证图像清晰度的同时，较好地保留图像的细节。这意味着该方法不仅提升了图像的质量，而且在不影响图像细节的情况下提高了整体的可用性。因此，这种方法对于改善THz扫描成像系统的稳定性与精度具有重要的理论和实践价值。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种利用马尔可夫随机场进行太赫兹扫描图像去噪的新策略，展示了其在应对噪声挑战和提升图像处理性能方面的潜力。这对于提升THz成像技术的实际应用能力具有重要意义，也为其他领域的图像处理提供了新的思路和技术参考。