基于均值算法的混合噪声图像滤波算法的研究与实现

摘要

本文研究的内容属于数字图像处理技术中的图像增强技术，研究的目的是针对受到混合噪声污染的图像进行平滑滤波处理。其中噪声主要包括高斯噪声和椒盐噪声。当数字图像同时受到这些噪声的干扰时，应用经典算法进行滤波往往达不到很好的效果。那么对于滤除混合噪声的滤波算法的研究就尤为必要。
　　 本文从数字图像的基本概念入手，首先讨论了数字图像下高斯噪声和椒盐噪声的特点。然后，深入研究了经典的滤波算法，包括均值滤波算法和中值滤波算法。研究了它们的基本思想，并且举例说明了滤波算法的具体操作过程。进而在以上研究的基础上，对两种滤波算法的优势与劣势进行了论证。在滤除高斯噪声方面，均值滤波算法有着更优的效果，而中值滤波算法显得效果不佳；在滤除椒盐噪声方面，中值滤波算法能够非常好地改善图像质量，而均值滤波算法则显得无能为力。基于这样的研究基础，在综合两种滤波算法的优点的基础上，提出了一种能够同时对两种噪声进行滤波的自适应算法。这种算法通过摒弃邻域像素灰度值最值的方法，滤除椒盐噪声；然后在应用邻域平均法，选择方差最小的灰度值序列所对应的均值作为滤波算法的最终的输出值。
　　 最后，通过试验仿真验证，在滤除混合噪声污染的图像方面，本文的滤波算法较优于传统的算法。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 图像增强滤波技术概述

1.2 空域平滑滤波的研究现状

1.3 本文研究结构与内容

第二章 数字图像处理的基本理论

2.1 数字图像处理的基本内容

2.1.1 数字图形处理的术语

2.1.2 数字图像处理的特点

2.1.3 数字图形处理的研究内容

2.2 图像的数字化表示

2.2.1 图像的表示

2.2.2 图像的采样

2.2.3 图像的量化

2.2.4 数字图像的数值描述

2.2.5 图像质量的评价方法

2.3 图像噪声

2.3.1 图像噪声的定义

2.3.2 图像的高斯噪声

2.3.3 图像的椒盐噪声

2.4 本章小结

第三章 图像增强滤波技术介绍

3.1 图像增强滤波技术

3.1.1 空间域滤波增强

3.1.2 频率域滤波增强

3.2 空间域平滑滤波技术

3.2.1 线性空域滤波

3.2.2 均值滤波

3.2.3 非线性空域滤波

3.2.4 中值滤波

3.3 本章小结

第四章 基于均值算法的图像滤波算法

4.1 高斯噪声的滤除方法

4.2 椒盐噪声的滤除方法

4.3 基于均值算法的自适应算法

4.4 本章小结

第五章 试验与数据分析

5.1 滤除高斯噪声的效果

5.2 滤除椒盐噪声的效果

5.3 滤除混合噪声的效果

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 论文工作总结

6.2 进一步工作展望

参考文献

致谢

作者攻读硕士学位期间发表的学术论文目录