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时间:2020-05-18
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1、毕业设计(论文)题目:汽车纵梁图像去噪算法的研究与应用系别:电子信息科学系专业:汽车电子工程班级:学生:学号:指导教师:摘要本课题主要研究汽车的纵梁图像去噪,运用几种图像去噪的方法,如维纳滤波器、中值滤波器、二值形态滤波器、均值滤波器以及二维小波分析图像滤波器等进行处理。通过Matlab对这些去噪方法进行编程与仿真,并且对其结果进行分析比较,从而找出适合于汽车纵梁图像噪声处理的方法。关键字:汽车纵梁;图像去噪;算法研究AbstractThistopicusingseveralimagedenoisingme
2、thods,suchasWienerfilter,medianfilter,binarymorphologicalfilter,meanfilter,andtwo-dimensionalwaveletanalysisImagefilterstoremovenoiseoftheimageofvehiclelongitudinal.IuseMatlabforprogrammingandsimulation,inordertofindthebestwayforthisresearch,theAnalysisand
3、comparisonisalsoessential.Keywords:vehiclelongitudinal;Imagedenoising;algorithm;目录第一章概述11.1课题研究背景11.1.1图像噪声11.1.2汽车纵梁图像噪声21.2研究图像去噪的意义以及国外现状31.2.1图像去噪意义31.2.2研究图像去噪算法的意义31.2.3图像去噪国外现状4第二章图像噪声72.1图像噪声分类72.2汽车纵梁图像噪声分析82.3图像噪声的衡量9第三章图像去噪处理113.1图像去噪方法分类113.1.1
4、空间域图像去噪113.1.2频域图像去噪123.2Matlab图像去噪方法具体分析163.2.1二维自适应维纳滤波163.2.2中值滤波器分析图像滤波183.2.3二维统计顺序滤波203.2.4均值滤波203.2.5二值形态滤波223.3去噪方法对汽车纵梁图像处理的具体分析小结25第四章新均值去噪法264.1图像去噪的一般步骤264.2去噪方法设计思想264.3新均值去噪的效果294.4阈值的选取324.5新均值去噪法的时间复杂度33第五章课题界面设计345.1图像输入模块345.2加入噪声模块与去噪模块3
5、55.3对汽车纵梁图像噪声处理模块365.4退出模块375.4界面总图37结束语38致40参考文献41附录43第一章概述图像是一个信息的载体,而图像噪声是影响图像信息准确性的一个重要因素。我们进行图像噪声处理就是将图像经过一定的加工处理,使其含有的噪声尽量的减少,从而使图像含有的信息精确化,最大化。现今图像噪声的处理方法有很多很多,但由于图像含有的噪声并不是单一化的,而是非常复杂的混合噪声。而现今的图像噪声方法一般是对某种类别的很有效,如维纳滤波器对随机噪声的去噪不是很理想,但中值滤波器对随机噪声的处理效果
6、是很好的,所以说要想对汽车纵梁图像进行很好的检测,找到一种好的图像去噪方法是很有必要的。1.1课题研究背景1.1.1图像噪声图像[1]主要是反映客观事物或某些过程与空间、时间有相互关联的特征量得信息列阵。它具有两个基本的要素:像素值层次分辨和图像空间分辨。像素值可以反映图像的层次细节,而图像空间分辨率是由像素值在可分辨条件下的像元总和数来表示的。可分辨的像元总数越多,那么反映自然界中客观事物的细节也就越清楚。一般的,图像在空间和亮度上都是连续取值的,称为连续图像或模拟图像,如果连续图像在空间和亮度上进行离散
7、化,就称为了数字图像。数字图像也是唯一能够用计算机进行处理的图像形式,数字图像可以表示为一个矩阵:(1.1)其中,。还可以将以上的矩阵按行或按列堆叠为一个一维矢量,表示为:(1.2)至于用哪种表达方式来表示,我们要根据实际情况来定。图像只是传输视觉信息的媒介,对图像信息的认识和理解是由我们的视觉系统来决定的,我们认为影响我们视觉美观,以及影响我们的后续工作成果精确性的东西都可以称之为图像噪声。当前我们大多数运用到数字图像的系统中,输入的图像大多是将多维图像变成一维电信号,然后再对其进行处理、存储、传输等加工
8、变换,最后将其组成多维图像信号,而图像噪声也将在这样的处理过程中进行分解与产生。在这些处理过程中电气系统以及外界影响将使得图像噪声变得越来越复杂。在图像系统对图像进行采集、编码、传输、恢复的几个基本步骤中,影响图像质量的因素很多。但大致可以将其归为两大类:一、外部噪声,即由系统外部干扰以及电磁波或经电源串进系统部而引起的噪声;二、部噪声,即由光电的基本性质、点起的机械运动、器材材料本生以及系统部设备电路所引起的噪
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