基于商空間粒計(jì)算的圖像濾波算法.pdf

1、圖像是人類獲取和交換信息的主要來(lái)源，高質(zhì)量的圖像是對(duì)于某些重要信息的獲得和決策的制定、實(shí)施的首要條件，但是由于成像條件受采像設(shè)備位置、姿態(tài)、環(huán)境條件以及個(gè)人等主客觀因素的影響，致使圖像質(zhì)量低下無(wú)法滿足需要，因此對(duì)圖像處理進(jìn)行必要的處理就顯得尤為重要。
　　 圖像去噪是圖像處理中的一個(gè)經(jīng)典的問(wèn)題，然而目前尚無(wú)普適的濾波算法，尤其是面對(duì)高強(qiáng)度噪聲。本文在對(duì)傳統(tǒng)經(jīng)典的圖像濾波算法總結(jié)分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合粒計(jì)算原理，提出了基于粒計(jì)算的圖像

2、濾波算法設(shè)計(jì)了粒度-逆諧波均值濾波器，能夠較好的濾除高強(qiáng)度度噪聲。本文主要工作如下：
　　 綜述圖像濾波算法，探討了這些經(jīng)典的算法在圖像濾波中的優(yōu)勢(shì)與存在的不足，指出可以加以改進(jìn)的思路方法。
　　 提出的基于粒度計(jì)算的圖像濾波算法，在噪聲檢測(cè)階段通過(guò)對(duì)待檢測(cè)窗口按照一定原則進(jìn)行粒度分割，與此同時(shí)進(jìn)行相應(yīng)的噪聲檢測(cè)，根據(jù)保真(假)原理進(jìn)行判斷是否再次分割到更細(xì)的粒度空間再次檢測(cè)，對(duì)最終檢測(cè)為噪聲的像素給予上限噪聲和下限噪聲

3、的分類標(biāo)記。它能夠有效地克服傳統(tǒng)濾波算法在噪聲檢測(cè)階段，由于噪聲像素間的相互干擾而出現(xiàn)的誤檢、漏檢等不足之處。
　　 針對(duì)傳統(tǒng)濾波算法在噪聲濾除階段的單一模式，本文在借助于逆諧波均值濾波器，針對(duì)其濾波特點(diǎn)，對(duì)檢測(cè)中標(biāo)記為不同類型的噪聲像素，同時(shí)在其相應(yīng)的檢測(cè)的粒度空間中實(shí)施噪聲的分別濾除，有利于降低干擾，除盡噪聲，保護(hù)圖像的邊緣、紋理、細(xì)節(jié)等特征。
　　 充分借助粒度計(jì)算理論方法快速、高效的特點(diǎn)，將其與逆諧波均值濾波器的