信息融合技術在圖像濾波中的應用.pdf

1、圖像信號在產生、傳輸和記錄過程中，經常會受到各種噪聲的干擾，由于其嚴重地影響了圖像的視覺效果，因此，在進行邊緣檢測、圖像分割、特征提取、模式識別等工作之前，采用適當的方法減少噪聲(即：進行圖像噪聲的濾波)，是一項非常重要的預處理步驟。對圖像濾波的要求是，既能濾除圖像中的噪聲又能保持圖像的細節(jié)。由于噪聲和圖像細節(jié)的混疊，所以在圖像濾波中，圖像的去噪與細節(jié)的保留往往是一對矛盾。圖像濾波是圖像處理中非常重要的技術環(huán)節(jié)，至今仍是圖像處理領域的研

2、究熱點。 論文首先根據常見圖像噪聲的分類研究了高斯噪聲濾波方法，脈沖噪聲濾波方法和五種典型的混合噪聲濾波算法，包括改進型均值濾波器(MTM)，中心加權的改進型均值濾波器(CWMTM)，分類均值加權中值濾波器(CAWM)，模糊加權均值濾波器(FWA)以及自適應中值加權均值濾波器(AMAWM)，并通過仿真實驗比較了這五種混合濾波器的性能。實驗結果表明其均能較好地濾除混合噪聲，自適應中值加權均值濾波器(AMAWM)的濾波性能相對較優(yōu)。

3、 論文在深刻理解信息融合技術的基礎上，通過理論分析，針對傳統(tǒng)混合濾波器邊界點判斷采用單一準則的缺陷，提出了一種新型的基于合成熵的算法并將其運用于一種線性和非線性混合濾波器，從而得出基于合成熵的混合濾波器算法。相關的仿真實驗較好地檢驗了該算法的有效性。仿真實驗主要分為兩部分：一是將基于合成熵的混合濾波器與單準則的混合濾波器(基于最小總錯誤概率準則的混合濾波器和基于聶曼一皮爾遜準則的混合濾波器)進行了比較；二是將基于合成熵的混合濾波