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图像类毕业论文范文,与基于点处理的图像脉冲噪声滤除方法相关论文范文例文

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摘 要:在分析含噪图像恢复方法和

关于基于点处理的图像脉冲噪声滤除方法的专科毕业论文范文
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脉冲噪声概率密度函数的基础上,提出了一种基于点处理理论的脉冲噪声污染图像的恢复算法.该算法依次扫描图像的像素点,判断当前的像素点是否为脉冲噪声数据点,如果为噪声点,则计算空域滤波器的输出结果,并替代该像素点的值;否则,该像素点的值保持不变.实验结果表明,该方法基于像素点的空域处理,具有无排序操作、算法执行速度快和保持图像细节的优点.

关 键 词 关 键 词 :空域滤波器;点处理;脉冲噪声;图像恢复

中图分类号:TP317.4 文献标识码:A 文章编号文章编号:16727800(2013)008014904


本文来源:http://www.svfree.net/moban/435103.html

基金项目基金项目:黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12521101)

作者简介作者简介:曲中水( 1971-),男,硕士,哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院副教授,研究方向为信号处理;王建卫(1973-),女,博士,东北林业大学机电工程学院副教授,研究方向为信号与信息处理、模式识别与人工智能.

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0 引言

含噪图像的恢复是图像处理领域中一个重要研究课题,属于图像预处理环节,去噪图像是图像分割、分析和识别的输入图像,直接决定了后续处理的准确性[1].按照图像处理域,可分为基于空域的处理和基于频域的处理;按照图像处理像素点的数目,可分为基于点的处理和基于模板的处理;按照图像处理的颜色模型,可分为灰度图像处理、基于颜色分量相关的彩 像处理和基于颜色分量不相关的彩 像处理.

在空域处理中,目前图像去噪的处理是以模板处理为基本操作, 由于模板操作的操作对象是以具有一定的位置关系的像素集合,在去噪时不可避免地会丢失图像的细节信息.因此,本文进行了基于像素点的去噪研究,提出了一种基于点操作的空间滤波器,滤除灰度图像和RGB彩 像中椒盐噪声的算法.


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1.基于空间域的去噪方法分析

1.1 脉冲噪声分析

脉冲噪声是唯一一种引起退化的视觉可见的噪声类型,该噪声的去除效果直接决定了图像的视觉效果.(双极)脉冲噪声的概率密度为:

p(z)等于Pa z等于aPb z等于b0 其它 脉冲噪声Pa或Pb均不可能为零,且脉冲可能是正值,也可能是负值.如果b>a,灰度b的值在图像中将显示一个亮点,而灰度a的值在图像中将显示一个暗点.通常情况下脉冲噪声总是数字化为允许的最大值或最小值,所以负脉冲以黑点(胡椒点)出现在图像中,正脉冲以白点(盐点)出现在图像中[2].

1.2 基于模板的空域处理图像去噪方法分析

空间滤波器是基于模板的图像去噪处理的一种常见方法,关键在于空间滤波器的数学模型.常用的空间滤波器类型有均值滤波器和顺序统计滤波器[3].

参考文献:

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