基于數(shù)值統(tǒng)計(jì)濾波和偏微分方程的圖像平滑去噪算法研究.pdf

1、汕頭大學(xué)碩士學(xué)位論文題目基于數(shù)值統(tǒng)計(jì)濾波和偏微分方程的圖像平滑去噪算法研究英文題目AStudyofMethodfImageSmoothingDenoisingBasedonStatisticFilteringPDEs研究生姓名研究生姓名黎健生黎健生學(xué)號(hào)10506024導(dǎo)師姓名導(dǎo)師姓名陳力職稱教授教授專業(yè)信號(hào)與信息處理信號(hào)與信息處理入學(xué)時(shí)間入學(xué)時(shí)間2005年9月論文答辯日期論文答辯日期2008年摘要I摘要現(xiàn)實(shí)世界的成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)和記錄

2、設(shè)備總不可能是完美的，因此數(shù)字圖像在其形成、傳輸和記錄過程中，往往不同程度地受到各種噪聲的污染。所以，在模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、圖像分析和視頻編碼等領(lǐng)域，噪聲圖像的前期處理極其重要，其處理效果的好壞將直接影響到圖象理解、分析以及其他后續(xù)處理的質(zhì)量和結(jié)果。非線性濾波較傳統(tǒng)的線性濾波在濾除噪聲的同時(shí)，能最大限度地保持圖像信號(hào)的高頻細(xì)節(jié)，使圖像清晰、逼真，從而得到了廣泛研究和應(yīng)用。中值濾波是非線性濾波的代表。雖然典型的中值濾波能夠減少圖像中的脈

3、沖噪聲，但是它在濾除噪聲的同時(shí)會(huì)使圖像中重要的細(xì)節(jié)信息受損。本文在中值濾波的基礎(chǔ)上，提出了一種新的中值濾波算法，通過理論分析和Matlab仿真實(shí)驗(yàn)證明了新方法的有效性。傳統(tǒng)的圖像平滑算法如均值濾波和高斯濾波等，由于不考慮圖像的形狀特征，其平滑結(jié)果等價(jià)于傳導(dǎo)系數(shù)為常量的熱擴(kuò)散方程，屬于各向同性擴(kuò)散，所以在去噪的同時(shí)也模糊甚至破壞了圖像的邊緣。而基于偏微分方程的圖像平滑技術(shù)恰好能解決這一問題。在平滑過程中，同時(shí)檢測(cè)圖像特征強(qiáng)弱及其方向，其平

4、滑結(jié)果較好兼顧了噪聲消除和特征保持，是一種較好的圖像平滑技術(shù)。與熱擴(kuò)散模型相比較，各向異性擴(kuò)散模型實(shí)際是一個(gè)非線性拋物型的偏微分方程，由圖像梯度決定其擴(kuò)散速度，能夠兼顧噪聲消除和特征保持兩方面。以PeronaMalik模型為代表的這類方法已經(jīng)在邊緣檢測(cè)、圖像增強(qiáng)、圖像分割以及目標(biāo)識(shí)別等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本文結(jié)合一種改進(jìn)反擴(kuò)散圖像平滑模型和自適應(yīng)數(shù)值統(tǒng)計(jì)濾波算法，提出一種新的圖像平滑算法。實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明，這種模型具有反擴(kuò)散算法的增強(qiáng)邊