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1、數(shù)字圖像是人類(lèi)獲取和傳遞有效信息的重要手段,對(duì)數(shù)字圖像的處理最早起源于上世紀(jì)二十年代.近幾十年來(lái),隨著數(shù)字圖像的日益普及,數(shù)字圖像處理逐漸成為計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點(diǎn),并且形成了很多分支.其中圖像去噪就是其中一個(gè)重要分支.
對(duì)圖像去噪而言,已經(jīng)形成了一些如:均值濾波、中值濾波、維納濾波等比較經(jīng)典的去噪濾波算法.但是這些算法在去除噪聲的同時(shí)也經(jīng)常會(huì)帶來(lái)大量圖像細(xì)節(jié)的損失,往往不能達(dá)到人們預(yù)期的去噪效果.
數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論最
2、早在1964年,由法國(guó)巴黎礦業(yè)學(xué)院馬瑟榮和其學(xué)生賽拉在從事鐵礦核的定量巖石學(xué)分析時(shí)提出.經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展,該理論已經(jīng)基本成熟.數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的理論基礎(chǔ)是集合代數(shù),因此從本質(zhì)上講它是一種數(shù)學(xué)方法.這種方法采用集合論的思想,通過(guò)結(jié)構(gòu)元素于圖像間的相互作用,最終分析出待處理圖像的結(jié)構(gòu)以及幾何形狀.數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)技術(shù)的理論框架完善、算法效率高、易于在專(zhuān)門(mén)硬件上使用并且適合處理很多與形狀相關(guān)的問(wèn)題.而且在去除噪聲時(shí),基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的濾波器可借助于先驗(yàn)的幾
3、何特征信息利用形態(tài)學(xué)算子有效地濾除噪聲,并保留圖像中的細(xì)節(jié)信息.因此本文主要根據(jù)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論來(lái)設(shè)計(jì)去除圖像高斯噪聲的算法.
本文所做的工作主要包括以下方面:分析了圖像去噪的研究背景、意義、研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì),圖像質(zhì)量的主觀評(píng)價(jià)方法和客觀評(píng)價(jià)方法,均方誤差、信噪比、峰值信噪比等評(píng)價(jià)參數(shù),圖像噪聲處理的基本概念,圖像噪聲的分類(lèi),高斯噪聲、脈沖噪聲等幾種基本噪聲模型,中值濾波、均值濾波、維納濾波等傳統(tǒng)圖像去噪算法的應(yīng)用及其不足,數(shù)
4、學(xué)形態(tài)學(xué)的發(fā)展歷程、基本概念及原理,數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在圖像處理中的重要地位及其處理圖像的基本步驟,二值形態(tài)學(xué)、灰度形態(tài)學(xué)中膨脹、腐蝕、開(kāi)運(yùn)算、閉運(yùn)算四種基本形態(tài)學(xué)變換的原理、作用效果及它們?cè)趫D像去噪中的應(yīng)用.提出了一種新的去除圖像高斯噪聲的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法——開(kāi)關(guān)形態(tài)學(xué)去噪算法.本文算法首先設(shè)定一個(gè)閾值T,然后根據(jù)該閾值并通過(guò)形態(tài)學(xué)開(kāi)、閉運(yùn)算公式檢測(cè)出圖像中的高斯噪聲點(diǎn),最后通過(guò)多結(jié)構(gòu)元素的形態(tài)學(xué)開(kāi)閉運(yùn)算組合算法來(lái)去除檢測(cè)出的噪聲.本文分別使用
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