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图像去噪算法的研究  
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【作者】 王益艳;
【导师】 王晅;
【学位授予单位】 陕西师范大学;
【学科专业名称】 信号与信息处理
【学位年度】 2008
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 陕西师范大学
【网络出版投稿时间】 2009-04-23
【关键词】 中值滤波; 噪声检测; 全变分模型; 边缘保持势函数; 小波去噪;
【英文关键词】 Median filter; Noise detection; Total variational model; Edge preserving potential function; Wavelet denoising;
【中文摘要】 图像信号在获取和传输过程中,不可避免地受到各种噪声的污染,从而导致图像质量退化,对图像的后续处理,如边缘检测、图像分割、特征提取、模式识别等产生严重的影响。因此,图像去噪是图像预处理的一个非常重要的环节。近年来,图像的恢复和去噪引起了人们的广泛关注。文章首先介绍了图像去噪的研究背景和意义、图像滤波算法的发展概况及其评价方法;然后介绍了图像噪声的分类和数学模型,并着重介绍了传统的图像去噪算法:包括各种均值滤波器、顺序统计滤波器、自适应滤波器以及近年来出现的形态学滤波器、偏微分方程去噪算法和小波去噪算法。在深入研究前人算法的基础上,针对脉冲噪卢感染的图像,借鉴开关滤波的思想,提出了一种新的基于二级噪声检测的改进中值滤波算法。算法通过分析Max-min噪声检测算子的图像灰度局部极值点的误判缺陷,在极值检测的基础上,增加了由局部能量信息为判别依据的第二级噪声检测过程,实现了对噪声的精确检测。同时,在去除噪声时只利用信号点参与中值滤波,并让噪声点逐步转化为信号点,减少了噪声在邻域的传播。实验表明,该算法对脉冲噪声具有很好的噪声滤除和细节保护能力,与传统中值滤波及其它改进开关滤波算法相比,该算法具有更优的滤波...
【英文摘要】 Digital image is inevitably corrupted by various noises during acquisition and transmission, resulting in degradation of image quality, and bringing serious impacts for follow-up processing of image, such as edge detection, image segmentation, feature extraction, pattern recognition and so on. Therefore, image denoising is a very important link of image preprocessing. In recent years, the image restoration and denoising have attracted widespread attention of people. This paper first introduces the re...
【更新日期】 2009-05-08

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