文档介绍：摘要的获得和决策的制定、实施的首要条件,但是由于成像条件受采像设备位置、姿态、环境条件以及个人等主客观因素的影响,致使图像质量低下无法满足需要,因此对图像处理进行必要的处理就显得尤为重要。图像去噪是图像处理中的一个经典的问题,然而目前尚无普适的滤波算法,尤其是面对高强度噪声。本文在对传统经典的图像滤波算法总结分析的基础上,结合粒计算原理,提出了基于粒计算的图像滤波算法设计了粒度一逆谐波均值滤波器,能够较好的滤除高强度度噪声。本文主要工作如下:综述图像滤波算法,探讨了这些经典的算法在图像滤波中的优势与存在的不足,指出可以加以改进的思路方法。提出的基于粒度计算的图像滤波算法,在噪声检测阶段通过对待检测窗口按照一定原则进行粒度分割,与此同时进行相应的噪声检测,根据保真原理进行判断是否再次分割到更细的粒度空间再次检测,对最终检测为噪声的像素给予上限噪声和下限噪声的分类标记。它能够有效地克服传统滤波算法在噪声检测阶段,由于噪声像素间的相互干扰而出现的误检、漏检等不足之处。针对传统滤波算法在噪声滤除阶段的单一模式,本文在借助于逆谐波均值滤波器,针对其滤波特点,对检测中标记为不同类型的噪声像素,同时在其相应的检测的粒度空间中实施噪声的分别滤除,有利于降低干扰,除尽噪声,保护图像的边缘、纹理、细节等特征。充分借助粒度计算理论方法快速、高效的特点,将其与逆谐波均值滤波器的优势相结合形成粒度一逆谐波均值滤波器,使之具有粒计算和逆谐波滤波器的双重优点,实现了快速高效的滤波目的,具有很好的鲁棒性和实时性,丰富和发展了图像滤波算法理论。对不同类型的图像和噪声进行试验,结果表明本文所提出关键词:图像处理商空间理论粒度噪声检测逆谐波均值滤波器图像是人类获取和交换信息的主要来源,高质量的图像是对于某些重要信息的滤波算法具有较好的效果
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第一章绪论数字图像处理的意义数字图像处理的应用的,同时人眼具有较高的灵敏度,所以我们能够清晰的看清物体的外部特征——图像处理是指通过计算机指令将图像信号转换成数字信号,并借助于计算机对其该信号实施处理的过程,又被称为计算机图像处理K钤绯鱿钟纪年代,但作为一门学科大约形成于世纪年代初期,以改善图像质量为目的。它以人为研究对象,以提高图像质量、改善视觉效果为最终评价指标,从而实现使人看的见一看的清一看的明白的过程。眼睛是人体的重要器官,人类所积累的经验知识主要是通过眼睛的观察得到颜色、形状、纹理等。随着科技的进步,现在出现了越来越多的电子设备缯相机、扫描仪、摄影机等芄桓颐谴捶岣欢嗖适悠怠⑼枷竦仁挛铮岣晃们的经验认知。然而由于这些设备的局限性缬布呐渲媒系和存在的部分主客观谟形硖炱⒐庀呓习挡上瘛⑸璞妇嗬胧挛锝显兜上的不足【浚率我们所能接收到的图像、视频存在许多的不足,诸如视频图像存在噪声、设备镜头有尘埃使得视频图像上出现部分残缺等,这些严重影响了后期的经验获得和为后期的图像分割、融合、有效特征的提取等处理带来的很大的麻烦【俊R蚨捎数字图像处理技术势在必行。所以,我们首先要解决的问题是能够看得清,因此图像滤波和图像增强就成为了图像处理的基础也是永恒的课题。图像滤波就是在尽量保留图像细节特征的前提下,对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作,其处理结果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性【。简单的说,图像处理就是把视觉效果低劣的图像输入计算机,然后采用某种特定的算法对其中的像素进行一系列的处理,最后输出优质的图像的过程【俊6于图像的处理,常用的方法主有图像校正、增强、去除噪声、复原等等。在美国喷气推进实验室第一次获得实质上的成功的应用,同时它还在生物医学工程方面
图像滤波算法的现状——如庠銮康确矫娑夹枰=柚谕枷翊砑际酢曰袢「咧柿康耐枷裥Ч声的目的【。其中经常用到的是线性滤波器和非线性滤波器。在线性滤波器中以提高诊断的精度和准确度;在通信工程方面,当前主要是借助多媒体通信【。针对图像资源所含的信息量巨大,为了克服传输过程中的衰减,同时也为了保证数据传输的时效性,就必须对该信息资源进行相应的编码压缩,因此,编码压缩方式至关重要,目前除了熵编码、交换编码外,还有分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码,以及国内外正在大力开发研究新的编码方等;数字图像处理是视频处理的重要保证,为视频处理提供基础,如公安、交通方面,图像处理和识别主要应用于各种侦察照片的判读、识别和分析,行为的监控、监测、分析等,具有图像传输、存储和显示的自动化指挥系统、车辆和