本文主要研究利用小波變換和模糊理論對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。本文首先提出了基于模糊理論的多方向增強(qiáng)算法,該算法按照最大隸屬度原則確定像素點(diǎn)的方向,然后進(jìn)行相應(yīng)的處理,該算法對(duì)于低噪聲圖像效果較好。然后提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)高斯濾波算法,該算法采用局部加權(quán)模板和像素進(jìn)行卷積運(yùn)算,使用尺度參數(shù)和多方向?yàn)V波算法中確定的像素點(diǎn)方向信息,調(diào)整模板的加權(quán)系數(shù),該算法克服了自適應(yīng)高斯算法不能兼顧去噪和邊緣保持的缺點(diǎn),但是信噪比略低于自適應(yīng)高斯算法。最后提出一種模糊和閾值去噪相結(jié)合的圖像增強(qiáng)算法,該算法對(duì)圖像低頻系數(shù)進(jìn)行模糊濾波處理,高頻部分采用最大最小閾值法去噪,該算法信噪比較高,邊緣略有模糊。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這三種算法在去噪和邊緣保持方面有一定的優(yōu)勢(shì)。 

【文章來源】：華北電力大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

拉普拉斯銳化前后效果圖

二維中值濾波的窗口形狀和尺寸設(shè)計(jì)對(duì)濾波效果影響較大。不同的圖像內(nèi)容和不同的應(yīng)用要求往往采用不同的窗口形狀和尺寸。常用的窗口形狀有矩形、方形、圓形、十字形等（見圖2.7）。窗口尺寸一般從小往大取。圖2.6 中值濾波幾種常用窗口對(duì)于零均值正態(tài)分布的噪聲，中值濾波的輸出噪聲方差近似為() 2124122ππσσ + ≈ =mmeanfimed（2-14）其中 表示噪聲方差，2iσ mean表示噪聲均值， 表示中值濾波窗口長度， 表示噪聲概率密度函數(shù)。m( )f由于中值濾波是非線性運(yùn)算，在輸入和輸出之間的頻率上不存在一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，因此不能用一般線性濾波器頻率特性來研究，通常采用總體試驗(yàn)觀察的方法來研究中值濾波的頻率特性。由圖 2.7 可見，中值濾波對(duì)于消除孤立點(diǎn)和線段的干擾十分有效

華北電力大學(xué)碩士生學(xué)位論文頻和增強(qiáng)高頻，這樣就能同時(shí)是動(dòng)態(tài)范圍壓縮和對(duì)比度增強(qiáng)。濾波器的輸出為( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )S u, v= Hu,vFu,v=Hu,vRu,v+Hu,vIu,v（2反 Fourier 變換為：( ) [ ( )] [ ( ) ( )] [ ( ) ( )]s x,yFSu,vFHu,vRu,vFHu,vIu,v 1 1 1= =+（2后做e指數(shù)運(yùn)算，得到同態(tài)濾波系統(tǒng)的輸出：( ) [ ( )]g x, y= expsx,y（2

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：3239481