图像随机值脉冲噪声的滤波算法研究
发布时间：2020-12-06 09:38
数字图像在生成、传输等诸多过程中,经常会受到内部或外部的影响而产生图像噪声。图像噪声会导致图像质量下降,甚至会对后续的图像分析以及处理工作产生不利影响,因此图像去噪是图像处理的重要研究内容。本文针对图像中常见的脉冲噪声,尤其是随机值脉冲噪声开展研究,在分析总结现有的主要去噪方法基础上,进一步探索提高图像去噪性能的新方法。线性滤波和非线性滤波是两种典型的滤波类型。本文分析了这两种方法的去噪性能,结果表明非线性滤波(中值滤波)去除脉冲噪声的效果较好。在中值滤波算法基础上,进一步分析了几种典型的改进算法,包括加权中值滤波、极值中值滤波、基于排序阈值的开关中值滤波(OTSM)。利用几何结构检测的去噪算法适用于去除随机值脉冲噪声。该算法运用图像直方图对图像噪声率进行估计,通过自适应选取阈值将像素初步分为信号点、噪声点与待测点三种类型。然后利用几何结构对待测点进行噪声检测,最后将图像信号点保留,对所有判定为噪声点的像素值进行中值滤波。本文在研究现有典型的图像脉冲噪声滤波算法基础上,提出了以下两种改进算法,有效提高了图像去噪性能。运用MATLAB对算法进行仿真,对算法性能进行分析与比较。(1)提出一...
【文章来源】：安庆师范大学安徽省
【文章页数】：37 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
添加不同密度固定值噪声的图像
0 50 100 150 200 2500 50 100 150 200 250原图像 D=10%020040060080010000 100 200020040060080010000 100 200D=20% D=30%020040060080010000 50 100 150 200 25002004006008000 50 100 150 200 250D=40% D=50%800800
I x ,y 为噪声图像， J x ,y 为经过滤波处理后图像。S 为以点（为中心的邻域像素的集合，M 为邻域像素总数。均值滤波能够有效的对局噪声点进行处理，优点是简单易操作，缺点是这种对所有像素统一处理的能使未受污染的像素变得模糊，在一定程度上导致图像细节和边缘出现模可采用 MATLAB 的 imfilter 函数对噪声图像 I 进行均值滤波处理：J=imfilter(I, ones(3)/9)对于包含 7 种脉冲噪声密度的图像，均值滤波的仿真如图 3.1 所示。表 3了各种密度脉冲自噪声滤波图像的 PSNR 值，可以看出随噪声密度升高R 值呈现为显著下降趋势。原图像 D=10% D=20% D=30%
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的自适应加权中值滤波算法[J]. 王松林,蒋峥. 传感器与微系统. 2016(11)
[2]无参考图像质量评价综述[J]. 王志明. 自动化学报. 2015(06)
[3]基于12个方向的方向加权滤波法去除随机值脉冲噪声[J]. 陈明轩,周亚丽,张奇志. 计算机应用研究. 2014(05)
[4]一种改进的极值中值滤波算法[J]. 黄存令,段锦,祝勇,田澍. 长春理工大学学报(自然科学版). 2013(Z2)
[5]改进的中值滤波去噪算法应用分析[J]. 刘国宏,郭文明. 计算机工程与应用. 2010(10)
[6]一种改进的开关中值滤波算法[J]. 柳树,于忠党. 微计算机应用. 2009(12)
[7]一种基于改进的极值中值滤波算法[J]. 孙树亮,王守觉. 计算机科学. 2009(06)
[8]利用几何结构检测去除图像中的随机值脉冲噪声[J]. 商泽利,水鹏朗,王小龙. 中国图象图形学报. 2008(07)
[9]基于模糊逻辑的图像脉冲噪声滤除[J]. 杨青川,许亮,石振刚. 沈阳理工大学学报. 2007(05)
[10]随机值脉冲噪声滤波算法[J]. 董继扬,张军英. 计算机工程与应用. 2006(16)
硕士论文
[1]图像质量的潜在语义分析及评价[D]. 卢中华.大连海事大学 2013
[2]数字图像脉冲噪声去除方法研究[D]. 严盟.华中师范大学 2013
[3]基于PLSA的无参考图像质量评价[D]. 石倩.大连海事大学 2012
[4]图像椒盐噪声及高斯噪声去噪方法研究[D]. 王晓凯.复旦大学 2010
[5]数字图像中脉冲噪声的滤波算法研究[D]. 吕凯红.哈尔滨理工大学 2010
本文编号：2901163
【文章来源】：安庆师范大学安徽省
【文章页数】：37 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
添加不同密度固定值噪声的图像
0 50 100 150 200 2500 50 100 150 200 250原图像 D=10%020040060080010000 100 200020040060080010000 100 200D=20% D=30%020040060080010000 50 100 150 200 25002004006008000 50 100 150 200 250D=40% D=50%800800
I x ,y 为噪声图像， J x ,y 为经过滤波处理后图像。S 为以点（为中心的邻域像素的集合，M 为邻域像素总数。均值滤波能够有效的对局噪声点进行处理，优点是简单易操作，缺点是这种对所有像素统一处理的能使未受污染的像素变得模糊，在一定程度上导致图像细节和边缘出现模可采用 MATLAB 的 imfilter 函数对噪声图像 I 进行均值滤波处理：J=imfilter(I, ones(3)/9)对于包含 7 种脉冲噪声密度的图像，均值滤波的仿真如图 3.1 所示。表 3了各种密度脉冲自噪声滤波图像的 PSNR 值，可以看出随噪声密度升高R 值呈现为显著下降趋势。原图像 D=10% D=20% D=30%
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的自适应加权中值滤波算法[J]. 王松林,蒋峥. 传感器与微系统. 2016(11)
[2]无参考图像质量评价综述[J]. 王志明. 自动化学报. 2015(06)
[3]基于12个方向的方向加权滤波法去除随机值脉冲噪声[J]. 陈明轩,周亚丽,张奇志. 计算机应用研究. 2014(05)
[4]一种改进的极值中值滤波算法[J]. 黄存令,段锦,祝勇,田澍. 长春理工大学学报(自然科学版). 2013(Z2)
[5]改进的中值滤波去噪算法应用分析[J]. 刘国宏,郭文明. 计算机工程与应用. 2010(10)
[6]一种改进的开关中值滤波算法[J]. 柳树,于忠党. 微计算机应用. 2009(12)
[7]一种基于改进的极值中值滤波算法[J]. 孙树亮,王守觉. 计算机科学. 2009(06)
[8]利用几何结构检测去除图像中的随机值脉冲噪声[J]. 商泽利,水鹏朗,王小龙. 中国图象图形学报. 2008(07)
[9]基于模糊逻辑的图像脉冲噪声滤除[J]. 杨青川,许亮,石振刚. 沈阳理工大学学报. 2007(05)
[10]随机值脉冲噪声滤波算法[J]. 董继扬,张军英. 计算机工程与应用. 2006(16)
硕士论文
[1]图像质量的潜在语义分析及评价[D]. 卢中华.大连海事大学 2013
[2]数字图像脉冲噪声去除方法研究[D]. 严盟.华中师范大学 2013
[3]基于PLSA的无参考图像质量评价[D]. 石倩.大连海事大学 2012
[4]图像椒盐噪声及高斯噪声去噪方法研究[D]. 王晓凯.复旦大学 2010
[5]数字图像中脉冲噪声的滤波算法研究[D]. 吕凯红.哈尔滨理工大学 2010
本文编号：2901163
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