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文檔簡介
1、以圖像處理為基礎的計算機視覺技術(shù)目前已廣泛應用于諸多領域,計算機視覺技術(shù)的發(fā)展對傳統(tǒng)的圖像處理方法提出了新的要求。本課題主要研究計算機視覺技術(shù)中的圖像濾波和邊緣檢測與增強技術(shù),以提高相關(guān)圖像處理算法的精確度、有效性為研究目的。 論文的主要研究內(nèi)容總結(jié)為以下幾個方面: 1.研究了圖像中的脈沖噪聲濾波算法。以典型的脈沖噪聲--椒鹽噪聲為研究對象,提出一種基于開關(guān)方案的自適應開關(guān)中值濾波。其基本思想是:首先,根據(jù)脈沖噪聲的特性
2、對圖像噪聲進行分類,檢測出噪聲點,然后對檢測出來的噪聲點進行濾波,而信號點保持其灰度值不變。在噪聲檢測階段采用自適應檢測窗口和閾值自適應技術(shù),使得對脈沖噪聲的檢測更為合理、準確;噪聲濾波階段僅采用信號點進行中值濾波,有效的保護了圖像細節(jié)。 2.研究了圖像邊緣檢測技術(shù)。從提高邊緣檢測算法精確度出發(fā),結(jié)合圖像的梯度統(tǒng)計信息,提出一種基于梯度直方圖的邊緣提取方法。算法通過利用八方向Kirsch算子求取圖像邊緣強度及邊緣方向,并且利用梯
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