图像降噪的空域滤波器毕业设计(...

1、年月日年月日太原理工大学信息工程学院本科毕业设计（论文）开题报告毕业设计（论文）题目图像降噪的空域滤波器学生姓名李雄业导师姓名程永强专业电子信息工程报告日期班级0701指导教师意见专业（教研室）主任意见签字年月日系主任意见太原理工大学信息工程学院毕业设计（论文）开题报告 国内外研究现状及课题意义1.1研究背景冈萨雷斯曾在其著作中提到，视觉是人类感觉中最高级的，而图像又在人类的感知中起着重要的作用1。诚然笔者并未对以上内容进行科学的考究及社会调查，但从我们的工作及日常生活中不难发现，图像充斥在生活的每个角落中。1971年，图基提出了中值滤波的思想，并首先应用于时间序列的分析中，后来这种方法被引入

2、到图像处理中，用来滤除图像的噪声，收到了良好的效果。随之而来的是各种中值滤波的改进方法2,其中有一种被称为自适应加权中值滤波的改进算法引起了人们的关注，这种方法最突出的特点是具有自适应的性能并且对图像的边缘保护能力较传统算法具有明显提高。数学形态学和统计学的引入为数字滤波技术开辟了新的途径，1982年Serra出版专著ImageAnalysisandMhatematicalMorphology成为数学形态学应用于数字图像领域的里程碑，由此孕育出很多相关的滤波算法，这些算法大都考虑了像素点附近不同的区域形态并结合统计学的知识，使得算法对图像的处理具有自适应性并且提高了边缘保护能力3。随着各种理论

3、的不断成熟和完善，数字滤波技术已经获得了足够长的进步，并广泛地应用到了医学，遥感，红外等多个领域。现在国内外很多大学，科研机构都设有专门的机器视觉实验室对这方面技术进行更深入的研究，相信随着这方面研究的不断深入，更新更好的方法将会不断被提出和应用。1.2研究意义图像增强作为基本的图像处理技术，就是增强图象中的有用信息，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。数字图像处

4、理中可以用很多不同的方法对图像进行增强，但是传统的方法在增强图像的同时，也会带来相应的块效应，不符合人们的视觉效果。对于其性质随实践是稳定不变的信号，傅立叶变换是理想的工具。但是在实际应用中的绝大多数信号是非稳定的，而特别适用于非稳定信号的工具就是小波变换。小波变换是傅立叶变换的发展与延拓，它克服了短时傅立叶变换在单分析率上的缺陷，具有多分辨率分析的特点，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力，时间窗和频率窗都可以根据信的具体形态动态调整。小波变换解决了傅立叶变换不能解决的许多困难问题，运用到图像增强方面有很重要的现实意义1.3研究现状及发展图像去噪算法伴随着图像处理技术的生产，发展至今，经历

5、了形成，发展跟壮大三个环节，如今已形成了一套完备的技术体系。均值去噪算法的提出带动了传统线性去噪算法的蓬勃发展，然而由于这类去噪算法难以克服自身所固有的缺点，因此很快被以中值去噪算法为代表的非线性去噪算法所取代。为了进一步完善中值去噪算法的性能，各种改进的中值去噪算法被提出；作为中值去噪算法的延伸，统计排序去噪算法也表现出了很好的性能。同时，一些学者将非线性理论与均值算法相结合，提出了各种自适应加权均值去噪算法，使传统的线性去噪思想得到了很好的升华。此外，一些构思巧妙的去噪算法也被提出，例如变窗长去噪算法，组合去噪算法，基于噪声检测的去噪算法等，都产生了良好的效果，可以说非线性去噪算法的提出为

6、图像去噪理论的发展开辟了一条新路径，为图像去噪算法的发展做出了巨大贡献。近年来，随着数学各分支在理论和应用上的逐步深入，使数学形态学，模糊数学，遗传算法，小波理论，信息论等在图像去噪技术应用中取得很大的进展，产生了不少新的去噪算法。其中包括基于数学形态学的去噪算法，基于模糊理论的去噪算法，基于遗传算法的去噪算法，基于神经网络的去噪算法，基于小波理论的去噪算法以及基于信息熵的去噪算法等。主要研究内容本设计研究的课题是图像去噪的空域滤波器。所谓的空域滤波器，就是进行图像处理所要利用到的空间域模板4。空域滤波的机理就是在待处理的图像中逐点地移动模板，滤波器在该点地响应通过事先定义的滤波器系数域滤波模

7、板扫过区域的相应像素值的关系来计算5。本设计在总结国内外相关图像去噪的空域滤波器研究发展现状的基础上，对已有的一些滤波器进行适当改进，并争取自行设计出一些比较有针对行的关于图像去噪的空域滤波器，比如一些结合了多种算法的自适应滤波器等。本设计将主要设计一种针对椒盐噪声的自适应滤波器。设计一个中值滤波器。查阅资料，了解中值滤波器的原理，计算方法，通过matlab对其进行仿真。进行椒盐噪声去噪，得出其滤波效果设计一个均值滤波器，通过查阅资料了解均值滤波器的滤波原理跟计算方法，通过matlab仿真进行椒盐噪声的滤波，总结得出其滤波特点。设计一个改进型中值滤波器，通过对椒盐噪声的滤波，最终得出其滤波效果

8、比传统的中值滤波器，均值滤波器滤波效果好。太原理工大学信息工程学院毕业设计(论文)开题报告 具体的方法是设计一个中值滤波器跟一个均值滤波器，通过matlab仿真，对不同大小图像的椒盐噪声去噪，通过对各参数的列表比较，得出其滤波效果最好的一种滤波器。最后设计出一种改进的自适应中值滤波器，并且对一般中值滤波器，均值滤波器滤波效果进行列表比较，得出所设计滤波器的滤波效果有了很大的提高。最后对本次设计进行了总结。拟采用的研究思路(方法、技术路线、可行性论证等)3.1均值滤波邻域平均法是一种局部空间域处理的算法。设一幅图像f(x,y)为NxN的阵列，处理后的图像为g(x,y),它的每个像素的灰度级由包含

9、(x,y)领域的几个像素的灰度级的平均值所决定，即用下式得到处理后的图像:g(x,y)=工f(,j)(2-l)M(,j治式中x,y二0,1,2,N-1；s是以(x,y)点为中心的邻域的集合，M是s内坐标总数冋。图像邻域平均法的处理效果与所用的邻域半径有关。半径愈大，则图像模糊程度也愈大。另外，图像邻域平均法算法简单，计算速度快，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别在边缘和细节处，邻域越大，模越厉害9。简单来说均值滤波器的原理是在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。以模块运算系数表示即：1111111

10、214312234576895768856789C=6.3161214312234576895768856789C=5.52632中值滤波中值滤波是一种非线性滤波10-11，由于它在实际运算过程中并不需要图像的统计特性，所以比较方便。中值滤波首先是被应用在一维信号处理技术中，后来被二维图像信号处理技术所应用。在一定的条件下，可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。但是对一些细节多，特别是点、线、尖顶细节多的图像不宜采用中值滤波的方法。中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替12。设有一个一维序列f,f，f，取

11、窗口长度为m(m为奇数)对此序列进行中12n值滤波，就是从输入序列中相继抽出m个数，f，f，f，,f，TOC o 1-5 h zi-vi-11i+1f，其中i为窗口的中心位置，v二m-1，再将这m个点按其数值大小排列，取其序号i+v2为正中间的那作为出。用数学公式表示为: HYPERLINK l bookmark15 Y二MedIf,f，figZ,v二m-(22)ii-vii+v2例如：有一个序列为0，3，4，0，7，则中值滤波为重新排序后的序列0，0，3，4，7中间的值为3。此例若用平均滤波，窗口也是取5，那么平均滤波输出为(0+3+4+0+7)/=2.8。因此平均滤波的一般输出为：(23)

12、Z=(f+f+f+fmigZii一vi一v+1ii+v太原理工大学信息工程学院毕业设计（论文）开题报告 对于二位序列4h行中值滤波时，滤波窗口也是二维的，但这种二位窗口可ij以有各种不同的形状，如线状、方形、圆形、十字形、圆环形等。二维数据的中值滤波可以表示为：Y二MedX,A为滤波窗口（2-4）i,jAij在实际使用窗口时，窗口的尺寸一般先用3x3再取5x5逐渐增大，直到其滤波效果满意为止。对于有缓变的较长轮廓线物体的图像，采用方形或圆形窗口为宜，对于包含尖顶角物体的图像，适宜用十字形窗口。使用二维中值滤波最值得注意的是保持图像中有效的细线状物体。与平均滤波器相比，中值滤波器从总体上来说，能

13、够较好地保留原图像中的跃变部分13-15。设计工作安排及进度第一到第三周，阅读相关教科书，了解图像增强的一半几本原理和方法，掌握现行所用滤波器的几本原理和滤波算法。第四到第五周，阅读相关资料，科技期刊，了解并掌握课题研究现状，了解现状下新型滤波器的设计情况及其设计思想和方法。第六到第七周，做实验，通过实验掌握现状下所用滤波器的功能和滤波效果。比较出较好的一种。第八到第十二周，针对现状下所用滤波器的优缺点，提出一种新型滤波器的设计思想和算法。5第十三到第十六周，设计新型滤波器同时，每做完一步都相应地写出与之相对应的毕业设计报告内容。参考文献朱红等编著，2005：数字图像处理基础，北京市，科学出版

14、社，KennethR.Castleman,c2003：Digitalimageprosessing,北京:清华大学出版社.何明一，卫保国，2008：数字图像处理，北京市，科学出版社。贾永红，2003：数字图像处理，武汉大学出版社。LiuGuohong,GaoWeiming,2004:Applicationandanalysisaboutanimprovedarithmeticsformedianfilteringimagedenoising，中国科技论文在线.6王慧琴，2006：数字图像处理，北京邮电大学。7徐立中，李士进，石爱业，2007数字图像的智能信息处理，北京市，国防工业出版社。8杨淑莹，2005：VC+图像处理程序设计，清华大学出版社。9张德丰，2009：MATLAB数字图像处理，北京市，机械工业出版社。10赵春江，2009：C#数字图像算法典型实例，人民邮电出版社。11崔怡，2000：Matlab