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摘要：圖像作為重要的信息的載體，不但是人們?nèi)粘Ｉ钪行畔⒈４娴闹匾侄危?也是人們感受外界信息來源的主要方式。但是隨著工業(yè)的不斷發(fā)展，所用的圖像在各種場合都會(huì)受到不同程度的干擾和污染，這就使圖像的清晰程度下降，致使圖像本身的信息丟失，給圖像分析帶來了很大的不便。所以圖像的噪聲處理成為科學(xué)家十分看重的課題。進(jìn)行圖像去噪的目的就是根據(jù)現(xiàn)有的圖像最大限度的去噪，并自動(dòng)恢復(fù)到原始圖像。當(dāng)前，被熟知的方法有中值和均值濾波方法，這兩種方法簡單易行，但是在有效的去除噪聲的同時(shí)也存在這問題。在去除噪聲的同時(shí)會(huì)使原圖像信息丟失，圖像變得模糊。所以現(xiàn)在要在此基礎(chǔ)上研究出使被污染的圖像去噪結(jié)果好而且信息保留完整的方法。這就成為了研究領(lǐng)域的重要課題。 首先，本文先對(duì)圖像的基本概念做了介紹，然后對(duì)幾種常見的噪聲的特點(diǎn)做了介紹。 其次，本文用中值和均值濾波對(duì)不同的噪聲進(jìn)行去噪，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析研究，再選擇了不同的模板進(jìn)行比較。 最后，在已經(jīng)去噪的圖像上加上自適應(yīng)方法。對(duì)已經(jīng)用均值濾波去噪的圖像用六邊形法進(jìn)行了自適應(yīng)加權(quán)處理，并與之前的圖像進(jìn)行比較分析，使研究結(jié)果能達(dá)到要求，應(yīng)用更具普遍性。
關(guān)鍵詞：圖像去噪；椒鹽噪聲；中值濾波；均值濾波；自適應(yīng)濾波
目錄 摘要 ABSTRACT 1緒論-1 1.1圖像去噪的意義和去噪的研究背景-1 1.2圖像去噪的研究現(xiàn)狀-1 1.3本文的研究內(nèi)容-3 1.4本文的結(jié)構(gòu)組織-3 2圖像的噪聲及常用的濾波器-4 2.1圖像的噪聲-4 2.1.1噪聲的概念-4 2.1.2噪聲的分類及常見噪聲的類型-4 2.2圖像的去噪方法-10 2.2.1中值去噪-10 2.2.2均值去噪-12 2.2.3維納去噪-13 3圖像的自適應(yīng)加權(quán)去噪-16 3.1自適應(yīng)六邊形加權(quán)均值濾波器-16 3.1.1六邊形窗口-16 3.1.2加權(quán)均值算法-18 3.1.3自適應(yīng)六邊形加權(quán)均值算法-18 3.2其他自適應(yīng)算法的介紹-19 3.2.1改進(jìn)的自適應(yīng)的非局部加權(quán)均值算法-19 3.2.2改進(jìn)的中心加權(quán)的自適應(yīng)算法-21 3.2.2自適應(yīng)算法的比較-23 4結(jié)論-24 致謝-25 參考文獻(xiàn)-26 |
