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基于中值滤波的脉冲噪声滤除技术研究.rar

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    编号:20180914220233364    类型:共享资源    大小:3.47MB    格式:RAR    上传时间:2018-09-15
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    基于 中值 滤波 脉冲 噪声 技术研究
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    本科毕业论文(设计)论文(设计)题目:基于中值滤波的脉冲噪声滤除技术研究学 院:明德学院 专 业:电子信息工程 班 级:电信 12151 学 号:122003110804 学生姓名:吴 建 佳 指导教师:程 远 航 2016 年 5 月 20 日贵州大学本科毕业论文(设计) 贵州大学本科毕业论文(设计)诚信责任书本人郑重声明:本人所呈交的毕业论文(设计),是在导师的指导下独立进行研究所完成。毕业论文(设计)中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等,均已明确注明出处。特此声明。论文(设计)作者签名: 日 期: I 贵州大学本科毕业论文(设计) 目 录摘 要 ...........................................................IIABSTRACT............................................................1第一章 绪论 .........................................................21.1 研究背景 ....................................................21.2 研究意义 ....................................................31.3 数字图像脉冲噪声去除方法的研究现状 ..........................4第二章 脉冲噪声 .....................................................62.1 脉冲噪声模型 ................................................62.2 图像质量的评价标准 .........................................102.2.1 主观评价方法 .........................................112.2.2 客观评价方法 .........................................11第三章 中值滤波 ...................................................133.1. 常规的中值滤波 ............................................133.1.1 一维中值滤波的原理 ...................................133.1.2 二维中值滤波的原理 ...................................153.1.3 中值滤波的主要特性 ...................................163.2 其他中值滤波器 .............................................173.2.1 加权中值滤波 .........................................173.2.2 极值中值滤波 .........................................193.2.3 开关中值滤波 .........................................20第四章实验仿真分析及结论 .......................................21参考文献 ...........................................................26附录 ...............................................................27致谢 ...............................................................29II 贵州大学本科毕业论文(设计) 基于中值滤波脉冲噪声滤除技术研究摘 要图像信号在采集和传输产生过中,会受到不同程度的噪声干扰,在我们做图像分割、边缘检测和形状识别带来了很大的难度,所以图像去噪是图像处理非常重要的一个环节。脉冲噪声和高斯噪声是影响图像质量最常见的两种噪声,本文主要研究脉冲噪声滤出技术研究。中值滤波是滤除脉冲噪声最常见的方法,中值滤波是一种非线性滤波技术,有较良好的滤除干扰噪声效果。目前对于滤出脉冲噪声一般采用传统的中值滤波方法,对去除脉冲噪声具有较好的性能,但现存的中值滤波算法在图像边缘细节方面保护较差,尤其是在高密度脉冲噪声污染下,复原引起的失真较严重。本文主要针对脉冲噪声提出中值滤波算法。关键词:脉冲噪声、中值滤波、图像处理;III 贵州大学本科毕业论文(设计) 第 1 页 贵州大学本科毕业论文(设计) Based on median filtering impulse noise filtering technology researchABSTRACTIn image signal acquisition and transmission produced by different levels of noise, the image segmentation, edge detection and shape recognition we do a lot of difficulty, so the image denoising is a very important link in image processing. Impulse noise and gaussian noise is the most common influence the image quality of two kinds of noise, this paper mainly study impulse noise filter technology. Median filtering method is the most common impulse noise filtering, median filtering is a nonlinear filtering technique, has the good filtering noise interference effect. Is to filter out the impulsive noise generally USES the traditional median filtering method, to remove impulse noise has good performance, but the existing median filtering algorithm in image edge details to protect the poor, especially under the high density impulse noise pollution, cause the distortion of the more serious. This paper focuses on impulse noise median filtering algorithm is put forward. Keywords: impulse noise, median filtering, image processing;第 2 页 贵州大学本科毕业论文(设计) 第 1 章 绪论人类获取信息方式中占主导地位的是人类的视觉系统,随着信息技术的不断发展和完善,视觉信息的表达和处理显得越来越重要。图像信息是视觉信息表达最为直观和最为简单的一种方式。而图像在形成和传输等诸多过程中容易受各种因素的干扰从而形成各种不同的图像噪声,而图像的其它应用又是建立在清晰的,高质量的数字图像基础之上,因此对数字图像的噪声加以抑制和滤除,将更加有利于图像的进一步应用。1.1 研究背景在如今现代社会信息化大趋势下,与图像处理相关的一些信息技术占据着越来越重要的作用,在日常生活中接受信息的方式很多,有视觉的、有听觉的、有味觉的、也有触觉的等等,但是接受的大多数信息还是靠人类的视觉系统在所接受的所有信息中依靠视觉系统获得的信息量大概占整个接受信息量的百分之七十左右。图像处理相关技术就是在人类视觉系统的基础之上发展而来的,它充分利用了人类视觉信息系统的各种特点,因此从人类视觉信息系统的特点及重要性来看,图像处理显得尤为重要。数字图像的应用领域非常的广泛,对于图像处理技术而言,最重要的一步就是获取相关待处理分析的图像对象,而图像获取的条件有时候是受到限制的,这就导致了所获取图像信号受到了干扰或者引入了各种类型的数字图像噪声,这将不利于图像的后续处理和分析。比如遥感卫星在高空中对地面上的物体进行侦查拍摄时所获取的图像,由于所拍摄图像受到当时场景的气候,拍摄时遥感卫星图像传感器等各方面因素的影响,图像质量就可能存在着一定的退化或者被各种类型的噪声所污染。同样在医学应用中,如果获得了一幅人体退化 CT扫描图像,那么这样的图像对于医生为病人分析病情来说也是不科学的。目前图像的应用主要包括以下一些方面:有应用在军事活动方面的,有应用在航空航天技术方面的,有应用在医学影像方面的,有应用在交通管理方面的,有应用在物质研究与探测方面的,同时也还有其它许多方面的图像应用技术。引起第 3 页 贵州大学本科毕业论文(设计) 图像退化的因素是多方面的,不同的因素就导致产生了不同类型的噪声,数字图像脉冲噪声就是其中很普遍的一种,其产生的原因就不同于其它类型噪声产生的原因,每种类型的数字图像噪声都有着各自的特点,数字图像脉冲噪声主要来源于数字图像获取和传输过程,有着其自身的特点。这是一类非常普遍的数字图像噪声,由于这种噪声的存在,对图像后续处理工作诸的展开产生了不良的影响,比如在军事应用方面,在做出军事决策之前很多都是先对敌目标和作战环境进行侦查,然后才根据侦查结果做出一定的决策,目前的军事侦查手段也很多,其中很大一部分就是通过获取侦查对象的数字图像,然后对所获取的图像进行分析来进行的,这里所获取的图像一般都是高空无人侦察机或者高空侦查卫星所拍摄的数字图像,对于所获得的高空侦查图像其上的一点点脉冲噪声对决策的影响都是致命的。在医学应用中获取了人体的医学扫描图像,若所获取的图像上存在数字图像脉冲噪声,由于这种噪声的存在很有可能产生误诊现象。因此在对图像进行进一步处理分析之前,对数字图像脉冲噪声的去除是极其重要的,将这一过程称之为图像脉冲噪声的去噪过程。1.2 研究意义数字图像去噪是数字图像处理的一个具体的应用方面。图像噪声一般被定义为一个阻碍因素,这种噪声或者是阻碍人的视觉感受,或者是阻碍仪器对图像进行分析的各种因素,也可以把它理解为所获取的真实信号与所期望的理想信号之间的一个差值。根据产生噪声的环境和条件的不同可以形成各种不同类型的数字图像噪声,它们有着各自的特点,其中数字图像脉冲噪声就是当中较为普遍的一种。图像噪声的存在对图像产生了不同的影响,因此图像去噪对数字图像许多其它处理工作就显得尤为重要,比如图像边缘检测,图像的分割,图像的特征提取等等,这些噪声的影响主要表现在两个方面:一是会影响主观的视觉效果;二是会导致图像的信息层与知识层处理无法继续进行。数字图像去噪涵盖的应用领域也很广泛,其中包括天文识别、遥感图像、物质探测、医学影像、空间探索、目标识别等。综上所述,数字图像脉冲噪声存在于图像应用的各个领域,为保证数字图像视觉效果,设计优秀的针对数字图像脉冲噪声的去噪算法就显得尤为重要,第 4 页 贵州大学本科毕业论文(设计) 所很有必要对数字图像脉冲噪声去除方法进行深入的研究。1.3 数字图像脉冲噪声去除方法的研究现状在过去几十年涌现出了大量的数字图像脉冲噪声去除方法,每种方法都有着各自的特点和侧重点,其中大多数方法都是利用滤波器对脉冲噪声进行过滤,在此形成了很多不同类型的滤波算法,其分类方式也有很多,比如可以将它们分为线性滤波算法,非线性滤波算法,或者也可以分为空域滤波算法,频域滤波算法等。在多种滤波算法中,中值滤波是一种最为经典的滤波算法。常常应用于去除数字图像脉冲噪声的过程中。中值滤波方法是通过对待处理像素点的邻域取中值来实现的,中值滤波的优点是比较简单,效率较高;其缺点是对图像的每一个像素都是按照同一种方式进行滤波处理,它不分是不是噪声点,对于不是噪声点的像素用取中值进行滤波反而会模糊。针对中值滤波的这个缺点随后出现了中值滤波算法的一些改进型方法,比如加权中值滤波方法(WM),中心加权滤波方法(CWM),灯关中值滤波(SMF)和极值中值滤波等,这些方法基本都是设定领域不同点的权重或者是设定阈值来进行滤波的,这些方法改进了原来中值滤波的缺点,能对不同点进行不同的滤波操作,而不是对所有点进行同样的滤波操作,从而只对噪声点进行滤波操作,减少对图像信号点的影响。为了避免对信号点的影响,最近发展起来的一些方法就采取了先检测,后处理的策略,即第一步就是检测所给定的像素点是否为信号点,或者为脉冲噪声点;第二步就是根据第一步的检测结果只对图像中检测到的脉冲噪声点进行滤波处理。除了这些中值滤波方法,不同类型的均值滤波方法也被用来去除数字图像脉冲噪声,这些方法中的大多数也遵循先检测,后处理的规律,而且也能取得比较好的效果,但是均值滤波方法的计算复杂度要比中值滤波方法高的多。除了这些中值滤波方法,不同类型的均值滤波方法也被用来去除数字图像脉冲噪声,这些方法中的大多数也遵循先检测,后处理的规律,而且也能取得比较好的效果,但是均值滤波方法的计算复杂度要比中值滤波方法高的多。Gamett 等人等人提出的基于图像统计的图像排序序列绝对误差值(image rank absolute differences)ROAD 被用来测量一像素点与其邻域像素点的相第 5 页 贵州大学本科毕业论文(设计) 似度。根据这个值,也衍生了一些新方法,通过设定某阈值,并将该阈值与ROAD 值进行比较可以对当前像素点进行判断,判断其是否为脉冲噪声点。随着计算机软计算技术的发展,越来越先进的计算机软计算技术也被用在图像去噪方面,神经网络和模糊逻辑网络解决了大量的图像处理问题。神经网络工具也可以用来进行数字图像脉冲噪声的去除,通过神经网络模型可以组建一个数字图像脉冲噪声检测器,用来对图像像素点进行检测,看其是否为脉冲噪声点或者信号点,然后通过各种不同的方法只对噪声点进行滤波操作,该类方法需要对样本数据集进行训练来获得神经网络模型,这里样本数据集的获取对神经网络模型判断的准确率至关重要,该方法在一定程度上能够很好的去除脉冲噪声,获得比较好的去噪效果,但是该方法比较复杂,计算量比较大,需要大量的训练数据和训练图像。基于模糊逻辑理论的脉冲噪声去噪方法也是基于这样的原理,即先设计脉冲噪声检测器对图像所有的像素点进行检测分类,以标记出噪声像素点,然后仅对检测到的脉冲噪声进行滤波处理,其关键在于噪声检测器的设计。
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