图像滤波算法及其在电磁铁性能测试系统中的应用

摘要

随着数码产品的迅速发展,图像处理的运用领域也不断增多。在实际应用中,图像在获取、传输过程中都不可避免的会受到多种噪声信号的影响,导致图像质量变差,因此在图像处理前进行去噪处理是非常重要的。图像滤波算法直接影响到去噪效果,对滤波算法进行研究很有实用价值。
　　在图像滤波算法中一般从空域和频域两个方面来研究,空域滤波算法是根据图像空间通过模板窗口对邻域像素点进行操作来完成的,实现过程较简单,当使用滤波器模板较小的时候去噪效果明显。频域滤波是指在傅里叶变换和频率变量定义的空间内进行操作,将频率与图像灰度变化强度一一对应,频率低的成分为图像背景和整体轮廓,而频率高的成分为图像的边缘和噪声,根据此特点来去除噪声。
　　本文主要针对空域滤波和小波变换滤波算法进行了仿真研究,空域滤波简单介绍了领域均值滤波和几种改进的中值滤波实现原理以及存在的不足,并提出了一种改进的中值滤波算法,通过滑动大窗口分块处理提高算法速度,保证系统实时性,并加入判断条件来区别边缘与噪声,可以避免图像模糊,在图像边界部分采用改进邻域均值滤波方法来去除噪声点。仿真分析表明,该算法易于实现,能较好滤除噪声,特别是对去除高密度椒盐噪声效果好。小波变换主要是阈值滤波算法研究,在硬阈值的基础上提出两种具有连续性和自适应性改进的阈值算法。首先通过设置两个阈值,在阈值区间内采用软(双曲)阈值,改善了硬阈值的振铃现象,并在处理过程中依据相邻系数的相关性去除孤立点。经过仿真实验比较,验证其改进算法的有效性,在视觉效果和PSNR上都优于传统的小波变换阈值算法。最后详细地从原理上阐述了电磁铁性能测试系统的实现,在测试过程中由于传感器抖动而造成噪声点干扰曲线信息,根据实际噪声存在的特点将图像滤波算法运用于曲线去噪处理中,并在Matlab7.0中验证图像滤波算法的可行性。

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第1章 绪论

1.1 图像去噪研究背景及意义

1.2 图像去噪算法的发展

1.3 电磁铁性能测试系统的应用

1.4 文章结构安排与主要内容

第2章 空域滤波算法的研究

2.1 椒盐噪声模型

2.2 滤波效果评价

2.3 邻域均值滤波

2.4 中值滤波与改进算法

2.5 本章总结

第3章 小波变换阈值滤波算法的研究

3.1 小波变换分析

3.2 小波变换滤波模型

3.3 常用与改进小波变换阈值滤波算法

3.4 本章总结

第4章 图像滤波算法在电磁铁性能测试系统中的应用

4.1 系统设计总方案

4.2 总体设计与设计内容

4.3 图像滤波算法在曲线中应用

4.4 本章总结

第5章 总结与展望

5.1 全文总结

5.2 工作展望

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的学术论文及科研工作