數(shù)字圖像在生成、傳輸?shù)戎T多過程中,經(jīng)常會(huì)受到內(nèi)部或外部的影響而產(chǎn)生圖像噪聲。圖像噪聲會(huì)導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降,甚至?xí)䦟?duì)后續(xù)的圖像分析以及處理工作產(chǎn)生不利影響,因此圖像去噪是圖像處理的重要研究內(nèi)容。本文針對(duì)圖像中常見的脈沖噪聲,尤其是隨機(jī)值脈沖噪聲開展研究,在分析總結(jié)現(xiàn)有的主要去噪方法基礎(chǔ)上,進(jìn)一步探索提高圖像去噪性能的新方法。線性濾波和非線性濾波是兩種典型的濾波類型。本文分析了這兩種方法的去噪性能,結(jié)果表明非線性濾波(中值濾波)去除脈沖噪聲的效果較好。在中值濾波算法基礎(chǔ)上,進(jìn)一步分析了幾種典型的改進(jìn)算法,包括加權(quán)中值濾波、極值中值濾波、基于排序閾值的開關(guān)中值濾波(OTSM)。利用幾何結(jié)構(gòu)檢測的去噪算法適用于去除隨機(jī)值脈沖噪聲。該算法運(yùn)用圖像直方圖對(duì)圖像噪聲率進(jìn)行估計(jì),通過自適應(yīng)選取閾值將像素初步分為信號(hào)點(diǎn)、噪聲點(diǎn)與待測點(diǎn)三種類型。然后利用幾何結(jié)構(gòu)對(duì)待測點(diǎn)進(jìn)行噪聲檢測,最后將圖像信號(hào)點(diǎn)保留,對(duì)所有判定為噪聲點(diǎn)的像素值進(jìn)行中值濾波。本文在研究現(xiàn)有典型的圖像脈沖噪聲濾波算法基礎(chǔ)上,提出了以下兩種改進(jìn)算法,有效提高了圖像去噪性能。運(yùn)用MATLAB對(duì)算法進(jìn)行仿真,對(duì)算法性能進(jìn)行分析與比較。(1)提出一... 

【文章來源】：安慶師范大學(xué)安徽省

【文章頁數(shù)】：37 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

添加不同密度固定值噪聲的圖像

0 50 100 150 200 2500 50 100 150 200 250原圖像 D=10%020040060080010000 100 200020040060080010000 100 200D=20% D=30%020040060080010000 50 100 150 200 25002004006008000 50 100 150 200 250D=40% D=50%800800

I x ,y 為噪聲圖像， J x ,y 為經(jīng)過濾波處理后圖像。S 為以點(diǎn)（為中心的鄰域像素的集合，M 為鄰域像素總數(shù)。均值濾波能夠有效的對(duì)局噪聲點(diǎn)進(jìn)行處理，優(yōu)點(diǎn)是簡單易操作，缺點(diǎn)是這種對(duì)所有像素統(tǒng)一處理的能使未受污染的像素變得模糊，在一定程度上導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)和邊緣出現(xiàn)�？刹捎� MATLAB 的 imfilter 函數(shù)對(duì)噪聲圖像 I 進(jìn)行均值濾波處理：J=imfilter(I, ones(3)/9)對(duì)于包含 7 種脈沖噪聲密度的圖像，均值濾波的仿真如圖 3.1 所示。表 3了各種密度脈沖自噪聲濾波圖像的 PSNR 值，可以看出隨噪聲密度升高R 值呈現(xiàn)為顯著下降趨勢。原圖像 D=10% D=20% D=30%

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于PLSA的無參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)[D]. 石倩.大連海事大學(xué) 2012
[4]圖像椒鹽噪聲及高斯噪聲去噪方法研究[D]. 王曉凱.復(fù)旦大學(xué) 2010
[5]數(shù)字圖像中脈沖噪聲的濾波算法研究[D]. 呂凱紅.哈爾濱理工大學(xué) 2010



本文編號(hào)：2901163