数字图像混合噪声滤除算法研究

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1、分类号密级公幵编号碩士研究像伦式题目数字图像混合噪声滤除算法研究学院（所、中心）云南大学信息学院专业名称电子与通信工程？究生姓名陈秉涛学号导师姓名李海燕职称副教授年月独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人或集体己经发表或撰写过的研究成果，对本文的研究做出贡献的集体和个人均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：日抓响论文使用和授权说明本人完全了解云南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文和论文电子版；允许论文被查阅或借阅；学校可以公布论文的全

2、部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后应遵循此规定）研究生签名：砰、：导师签名：日期丨本人及导师同意将学位论文提交至清华大学“中国学术期刊（光盘版）电子杂志社”进行电子和网络出版，并编入系列数据库，传播本学位论文的全部或部分内容，同意按《中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程》规定孚受相关权益。研究生签名：膝、氣涛导师签名：日期：办丨寺到对摘要摘要作为一种不可预测的随机信号，噪声，通常是用数学概率统计方法来进行分析。噪声的存在举足轻重，它对于图像处理中的输入、采集、处理的各个环节以及输出结果都有着重要的影响。特别是图像信号的输入和采集，如何更好的抑制噪声是

3、十分关键的问题，若输入伴有较高强度的噪声，必然会影响处理全过程及输出图像信号的质量。因此一个良好的图像处理系统，不论是模拟处理还是用计算机进行的数字处理，都会把减少最前一级的噪声定位为主攻目标。常见的噪声有高斯噪声、脉冲噪声、加性噪声和乘性噪声，其中由高斯噪声和椒盐噪声叠加而成的混合噪声是数字图像中一种典型噪声，传统方法对于这种噪声的滤除效果并不理想主要缺点是滤除噪声的同时也会造成图像中的细节和边缘数据丢失。本文主要研究基于椒盐噪声和高斯噪声叠加而成的混合噪声下的去噪问题。双边滤波器是一种保边去噪的滤波器，之所以实现此去噪效果，是因为滤波器是由几何空间距离决定滤波器系数和像素差值决定滤波器系数

4、的两个函数构成。图像边缘检测是利用物体和背景在某种图像特性上的差异如灰度、颜色、纹理特性来实现，即检测图像特性发生变化的位置。脉冲耦合神经网络是一种模仿生物神经的计算系统，它通过模拟动物的视觉神经的触发、反馈机制在滤除图像的混合噪声过程中具有良好的噪声点定位特性，本文以双边滤波器在滤除混合噪声的优势为基础，并通过与在滤除混合噪声方法比较参考为依据，对双边滤波器算法进行了改进，并对参考中位值和去噪系数进行最优选取。综上所述，本文提出了一种基于双边滤波和图像边缘检测的优化算法，依据边缘检测中纹理方向的分布特性，设定并确定各个象限灰度区域中位值作为辨别噪声点的判定准则，将传统双边滤波算法改成对高斯噪

5、声和椒盐噪声分别依次滤波的递归算法。经过在平台下的多组仿真实验结果表明，该算法对图像中的混合噪声具有很好的滤除能力，并且能较好的保存图像的边缘细节信息。关键词：混合噪声，边缘检测，双边滤波，AbstractAbstractAsanunpredictablerandomsignal，，，，AbstracttraditionalbilateralfilteralgorithmisimprovedtofilterGaussiannoiseandImpulsenoiserecursively.Simulationresultsshowthatthealgorithmhasastrongabilityi

6、nfilteringmixnoise,andagoodperformanceinpreservingedgesandimagedetailsbyusingMatlab.Keywords:Mixednoise,Edgedetection,Bilateralfiltering,Pulse-CoupledNeuralNetwork(POW)in目录目录摘要录章雜研究背景及数■内外研究现状主要研究工作论文的章节安排二章鮮像去噪技术噪声概像持类去噪算法几种边界保持类平滑逸波娜检測像去噪本章、结胃三章波算法波波算法的应用基于舰滤波《舰算法本章小结第四章脉冲賴合神经网络（人工神经驗术模型及工作原基于的图像去

7、噪算法基于与传统滤波器结合去噪基于和自适应中值滤波算法基于与平衡均值滤波器基于噪基本模型第五章基于双边滤波与边缘检測技术的混合噪声滤波算法纹理方本文算法实现噪声点检測中位值在象限中的排序基于排序象限中位值集合域的定义用于判定的中位值参数后算法噪声检測值的雌混合噪声的去除实验仿真结果分析客观珊本章崎第六章总结与展望特文献目录致谢第一章绪论第一章绪论研究背景及意义数字图像处理技术成为计算机图形学和计算