| [页数] 28 [字数] 8057 [目录] 1 绪论 2 图像噪声的基本概念 3 均值滤波 4 中值滤波 5 维纳滤波 6 降噪效果及讨论 附录 参 考 文 献 [原文] 1 绪论 1.1 数字图像的定义 图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体【1】。人的视觉系统就是一个观测系统，通过它得到的图像就是客观景物在人心目中形成的影像。 我们生活在一个信息时代，科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有75%来自视觉系统，也就是从图像中获得的，例如照片、绘画、动画等等。 客观世界在空间上是三维（3-D）的，但一般从客观景物得到的图像是二维（2-D）的。一幅图像可以用一个2-D数组 来表示，这里 和 表示表示2-D空间 中一个坐标点的位置，而 则代表图像在点 的某种性质 的数值。例如常用的图像一般是灰度图，这时表示灰度值，它常对应客观景物被观察到的亮度。 日常所见图像多是连续的，即f(x, y)的值可以任意实数。为了能用计算机对图像进行加工，需要把连续的图像在坐标空间XY和性质空间F都离散化【2】。这种离散化了的图像就是数字图像，可以用I(r, c)来表示。这里I代表离散化后的f，(r,c)代表离散化后的 ，其中r代表图像的行(row)，c代表图像的列(column)。这里的I, r, c值都是整数。在该设计中用f(x, y)代表数字图像。 1.2 噪声对图像的影响 由于图像在形成、传输、接收和处理的过程中 ,会受到外界环境、系统性能和人为因素等诸多方面影响 ,不可避免地存在噪声干扰 ,它使图像变质 ,影响图像的质量【3】。如果不对噪声进行及时处理 ,就会对后续的处理过程乃至输出结果产生影响 ,甚至可能得到错误的结论。 1.3 图像降噪的研究现状 为了解决图像在生成和传输过程中因受到各种噪声的干扰和影响使图像降质，而对后续图像的处理(如分割、压缩和图像理解等)所产生不利影响的问题。人们逐步开始重视图像噪声的滤除问题。 关于图像噪声去除的研.......... [参考文献] [1].章毓晋.中国图像工程.中国图像图形学报[J],1995,1（1）:78～83 [2].赵荣椿.数字图像处理导论[M].西安:西北工业大学出版社,2000.34-36 [3].阮秋琦.数字图像处理学[M].北京:电子工业大学出版社,2002.199-203 [4].朱秀昌,刘峰,胡栋.数字图像处理与图像通信[M].北京:北京邮电大学出版社,2002.67-84 [5].王浩,曾欢.几种图像去噪平滑算法的性能分析[J].科技资,2006,43(3):1～2 [6].Rafael C.Gonzalez.数字图像处理（英文版）[M].北京:电子工业出版社,2002.165-189 [7].肖迪.产生高斯白噪声的研究与实现.电子科技,2006,(11):16 [8].章毓晋.图像工程（上册）———图像处理和分析[M].北京:清华大学出版社，119.82-86 [9].李俊生.一种图像平滑处理方法的空域算法与频域分析[J].常州工学院学报，2004，18（2）：30～33 [10].田大增,郝永,哈明虎.一种新的去除视觉文本图像椒盐噪声的算法.计算机工程与应用[J],2007,43(14):81 [11].李扬,樊养余,郝重阳.基于中值的图像除噪极值算法.计算机应用[J],2004,24（2）:147～148 [12].李俊生.图像非线性滤波技术的研究[J].常州工学院学报,2005,18(2):21～23 [13].谢燕江.中值滤波在图像去噪中的应用[J].湖南学院学报,2004,25(2):75～77 [14].路敬袜,王冬梅.基于Matlab的图像复原算法的研究[J].佳木斯大学学报,2008,26(1):26～28 [15].张德丰,张葡青.维纳滤波图像恢复的理论分析与实现[J].中山大学学报,2006,45(6):44～48 [原文截取] 1 绪论 1.1 数字图像的定义 图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体【1】。人的视觉系统就是一个观测系统，通过它得到的图像就是客观景物在人心目中形成的影像。 我们生活在一个信息时代，科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有75%来自视觉系统，也就是从图像中获得的，例如照片、绘画、动画等等。 客观世界在空间上是三维（3-D）的，但一般从客观景物得到的图像是二维（2-D）的。一幅图像可以用一个2-D数组 来表示，这里 和 表示表示2-D空间 中一个坐标点的位置，而 则代表图像在点 的某种性质 的数值。例如常用的图像一般是灰度图，这时表示灰度值，它常对应客观景物被观察到的亮度。 日常所见图像多是连续的，即f(x, y)的值可以任意实数。为了能用计算机对图像进行加工，需要把连续的图像在坐标空间XY和性质空间F都离散化【2】。这种离散化了的图像就是数字图像，可以用I(r, c)来表示。这里I代表离散化后的f，(r,c)代表离散化后的 ，其中r代表图像的行(row)，c代表图像的列(column)。这里的I, r, c值都是..... |
基于MATLAB图像降噪方法的研究
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