图像中值滤波的研究

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1、绪论11图像的处理过程21.1图像的采集21.1.1成像生成图像的分类21.2图像噪声21.2.1图像噪声的定义21.2.2图像噪声的分类和影响21.3图像的噪声处理52MATLAB的相关知识72.1MATLAB软件的简介72.2MATLAB滤波的实现方法72.2.1噪声的模拟72.2.2Matlab滤波73标准屮值滤波83.1标准中值滤波的原理83.2屮值滤波的窗口103.3中值滤波与平均值滤波的对比113.4标准中值滤波对高斯噪声的滤除123.4.1高斯噪声对图像的影响123.4.2Matlab仿真实验1

2、33.5屮值滤波对椒盐噪声（脉冲噪声）的滤除153.5.1椒盐噪声对图像的影响153.5.2Matlab仿真实验153.5.3实验的结果分析174.3实验结果与分析195去除脉冲噪声的自适应开关屮值滤波195.1引言195.2门适应开关中值滤波滤波算法实现195.2.1脉冲噪声的检测195.2.2滤波窗口尺寸确定215.2.3脉冲噪声消除215.2.4计算机仿真实验及结果分析226结束语237致谢238参考文献24图像中值滤波的研究摘要：数字图像在其形成、传输和记录过程屮，由于成像系统、传输介质和记录设备的不

3、完善使获得的图像受到多种噪声的污染。因此噪声图像的处理非常的垂要。屮值滤波在滤除噪声的同时，能最大限度地保持图像信号的高频细节，使图像清晰、逼真，从而得到了广泛研究和应用。虽然典型的屮值滤波能够减少图像屮的脉冲噪声，但是它在滤除噪声的同时会使图像屮垂要的细节信息受损。基于这种情况，提出了一种改进的屮值滤波算法。通过理论分析和MATLAB的仿真实验，证明了中值滤波的有效性和改进屮值滤波能在有效地去除噪声的同时，能较好地保护图像细节。关键词：标准中值滤波；改进中值滤波；椒盐噪声；髙斯噪声绪论人类感知世界主要是通过

4、眼、耳、鼻、舌等身体器官。然而据统计，人类约有70%的信息是通过视觉系统获取的。一般來说，图像是二维或三维景物呈现在人心目中的影像。若接受和加工识别这种视觉信息的是电了计算机，那我们则称Z为计算机图像处理和识别。21世纪，计算机技术的快速发展，计算机的处理速度越來越快，图像处理系统的价格口益下降，从而使图像处理得以广泛应用于众多的科学与工程领域，如遥感、工业检测、医学、气象、侦察、通信、智能机器人等。一般來说，文木、图形、视频等都需要借助图像技术才能充分利用。这些技术止在快速地改变着人们的生产方式和生活习惯。

5、传统的生产、管理、教育等，止在向信息化、多样化、高效化转变。在计算机视觉和数字图像处理中，噪声的消除一直都是一项非常重耍的工作。噪声与要研究的对像不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。脉冲噪声由于其幅值很大，在图像上造成黑白喑亮点干扰，极大降低了图像质量，影响图像复原、分割、特征提取、图像识别等后续工作的进行。因而对其抑制处理是图像处理中非常重要的一项工作。图像恢复和滤波问题最初是以线性框架来实现的。然而，线性方法对均匀分布噪声处理效果不是很好。它对图像中的非平坦区也很敏感。而非平坦区在图像信

6、号中是很常见的。线性滤波器可能会模糊边缘和结构，这就会使处理的效杲大打折扣，有时会有负作用。线性滤波器的这些缺点促进了非线性滤波器的发展，非线性滤波器由丁•能够在滤除噪声的同时，最大限度地保持图像信号的高频细节，使图像清晰、逼真，从而得到广泛的应用和研究。非线性滤波技术进行去噪主要是利用原始信号与噪声信号特有的统计特性，现在非线性滤波方法主要有两种：以中值滤波为代表的传统非线性滤波方法和以形态滤波等为代表的新型滤波方法⑴。1图像的处理过程1.1图像的采集1.1.1成像生成图像的分类成像设备所生成的图像主要分为

7、两种：一种是物理光学图像，一类是电子学图像。在图像处理学屮主要涉及的是电子学图像，它是由电子设备（摄像机、数码像机、计算机、扫描仪等）所产生的。在对图像进行处理时，一般应首先将电子设备所产生的图像送入数字化仪，使其转化为一幅数字化的图像，从而对数字化的图像进行处理。1.1.2图像数字化图像数字化一般经过以下五个步骤。1）按一定空间位置选取采样孔隙（使数字化设备能够单独观测特定的图像元索而不受图像其它部分影响），忽略图像的其它部分，由取样孔隙获取每个像索。2）将采样孔隙依一定模式在图像上移动，可使图像像索按某种

8、顺序排列，从而满足对图像的扫描。3）采用光学传感器来量度光透过取样孔隙所获得的图像亮度；并将光强信号转化成电流或电压信号。4）采用量化器（将传感器输出的连续量转化为整数值，典型的量化器是“模数转换器”电路，它产生一个与输入电压或电流成比例的数值。）将传感器产生的图像进行量化，使图像变成有限个可能的取值，从而完成图像的量化过程。5）量化后的图像述需进行数字化编码，从而完成对模拟信号数字化的过程及图像的