基于马尔可夫随机场的太赫兹扫描图像去噪算法仿真研究

在太赫兹(THz)扫描成像中, 激光光斑的大小限制了成像的分辨率, 同时激光器功率波动噪声的存在严重影响了成像质量。基于马尔可夫随机场(MRF)的模拟退火算法(SA)应用了Bayesian推理准则, 考虑了模型的先验知识, 使得图像处理的可信度提高。将基于MRF模型的方法应用于仿真的THz扫描图像的噪声处理中, 仿真研究了高斯噪声、降温次数和内循环次数等参数对去噪效果的影响。实验中去噪效果通过图像的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)评价, 测得了降温次数和内循环次数与信噪比和均方根误差的关系曲线。仿真实验结果表明, 利用MRF模型的方法能够较好地抑制高斯噪声, 并且图像的细节也能得到较好的保持。