圖像去噪處理的研究及matlab仿真畢業(yè)論文-在線瀏覽
2024-10-29 15:47本頁面
【正文】 存在缺點，那就是在去除噪聲的同時圖像也變得模糊，尤其是邊緣和細(xì)節(jié)，鄰域與模糊程度也是呈正比的。 11 在實際應(yīng)用中，隨著所選用窗口長度的增加，濾波的計算量將會迅速增加。中值濾波的快速算法，一般采用下述三種方式： ① 直方圖數(shù)據(jù)修正法； ② 樣本值二進制表示邏輯判斷法； ③ 數(shù)字和模擬的選擇網(wǎng)絡(luò)法。當(dāng)一個信號序列經(jīng)一特定窗口長度的中值濾波反復(fù)處理后，它會收斂于某一個不再變化的序列，這個序列稱為中值濾波的根序列。通過對根序列結(jié)構(gòu)的研究，可以確定原信號序列中，哪些成分可以經(jīng)中值濾波后保留下來，哪些成分將被抑制。用 VLSI 實現(xiàn)的中值濾波器芯片，可供實時處理中應(yīng)用 中值濾波法的實現(xiàn) 中值濾波法是一種能抑制噪聲信號的非線性信號處理技術(shù)，其理論基礎(chǔ)是排序統(tǒng)計學(xué)，它的基本原理是把數(shù)字 圖像信號的一點值用其鄰域中每個點的中值代替掉，讓周圍的像素?zé)o限的逼近真實值，來達到去除噪聲點的目的。 2： 用排序好的中值替代掉要進行處理的數(shù)據(jù)點。 而 平均濾波是 用鄰域灰度平均值代替原來的點的灰度 ，而中值濾波 則是永鄰域灰度代替該點灰度，所以 ，中值濾波器 對噪聲的抑制作用 要比均值濾波器差 。不過， 這兩中去噪手段在 平滑圖像的同時 也 會使 原來圖像的輪廓變得有些模糊 ， 而且 窗口寬度越寬，噪音平滑效果越好， 相應(yīng)的圖像就越模糊 ，也是均值濾波和中值濾波的缺點所在 。 因為這一軟件擁有非常專業(yè)的體系和現(xiàn)今的開發(fā)與設(shè)計思路 ，使得 MATLAB 這一軟件 在現(xiàn)在高科技 12 領(lǐng)域里擁有非常大的作用 ，特別是在 MATLAB 的主要應(yīng)用方向 ： 科學(xué) 計算、建模仿真以及信息工程系統(tǒng)的設(shè)計開發(fā)上已經(jīng)成為行業(yè)內(nèi)的首選設(shè)計工具 ，該軟件 在航空航天，金融財務(wù)，機械化工，電信，教育等各個行業(yè) 得到廣泛的應(yīng)用 。39。原始圖像 39。gaussian39。加入高斯躁聲 39。 P2=imnoise（ M， 39。 pepper39。加入椒鹽躁聲 39。 P12=im2bw(P1,) P22=im2bw(P2,) %將添加噪音后的圖像轉(zhuǎn)為二進制 P01=im2bw(M,) subplot(2,3,4) imshow(P01) title(原圖像轉(zhuǎn)為二進制 39。對高斯躁聲中值濾波 39。對椒鹽躁聲中值濾波 39。39。 B=rgb2gray(A)。 imshow(B)。原始圖象 39。 H=imnoise(B,39。)。 imshow(H)。高斯噪聲 39。 Q=imnoise(B,39。 pepper39。 figure。 title(39。)。average39。 E=imfilter(Q,M)。 imshow(E)。3*3 平均模板 39。 N=fspecial(39。,5*5)。 figure。 title(39。)。average39。 J=imfilter(Q,Z)。 imshow(J)。7*7 平均模板 39。 運行后的得到的結(jié)果： (去噪前后對比 ) 15 總結(jié)與展望 現(xiàn)實中的圖像多為含噪圖像，當(dāng)噪聲較嚴(yán)重時，會影響圖像的分割、識別和理解。 本文對中值濾波 去噪進行了深入的研究，取得了一定的效果。 1 全文工作總結(jié) 中值濾波有好的空 頻局域特性和多分辨率特 性，使得它在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。具體歸納如下 : 本文首先總結(jié)了各 種圖像去噪 方法，并對其進行了總結(jié)與對比，提出了各自的優(yōu)缺點，引出了中值濾波圖像去噪方法，闡述了中值濾波 的基礎(chǔ)理論，給出了中值濾波的基本概念、基本思想、發(fā)展歷程和中值濾波 去噪的基本方法。本論文對中值濾波 在圖像去 噪中的應(yīng)用進行研究，但工作還不夠完善。 （ 2） ： 如 果得到真正的噪聲點，用信息點的中值而不能用包括噪聲點的中值。 17 Research on image denoising Department of Electronics 1102 Name Yang Tao Tutor Liu Ming Jun Abstract:Image is life an important source of information, through the image processing can help us to understand the information of internal information. Digital image denoising, which relates to the field of optical system, microelectronic technology, puter science, mathematical analysis,
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