2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、在數(shù)字圖像處理中,圖像濾波技術(shù)是至關(guān)重要的,因?yàn)樵肼晻?huì)嚴(yán)重地降低圖像后續(xù)處理的精度,包括特征提取和目標(biāo)識(shí)別等。為了抑制各種不同類型的噪聲,學(xué)者們先后提出了許多不同的圖像濾波算法。近幾年來(lái),模糊技術(shù)已經(jīng)成功地應(yīng)用于圖像濾波領(lǐng)域,提出了很多針對(duì)圖像濾波的模糊算法。在閱讀大量參考文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,本文對(duì)一些經(jīng)典的圖像濾波算法和幾種典型的圖像模糊濾波算法進(jìn)行了對(duì)比研究和試驗(yàn),顯示出模糊濾波算法在消除噪聲和保護(hù)圖像細(xì)節(jié)方面所具有的優(yōu)越性,并在此基礎(chǔ)上

2、提出了一種新型的雙十字模糊濾波算法,進(jìn)一步改善了濾波效果。 本文在對(duì)圖像濾波算法的研究背景、基本概念以及發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹的基礎(chǔ)上,分析和總結(jié)了模糊數(shù)學(xué)的基本概念與模糊推理的基本方法以及圖像模糊濾波算法。總體上可以將模糊濾波算法分成兩大類:一類是將模糊技術(shù)與傳統(tǒng)技術(shù)相結(jié)合的濾波算法,稱為古典-模糊濾波算法;另一類是完全基于模糊技術(shù)的濾波算法,稱為純模糊濾波算法。介紹了兩種典型的古典-模糊濾波算法,即模糊加權(quán)均值濾波算法和模糊中

3、值濾波算法。在模糊加權(quán)均值濾波算法的研究中,從理論上對(duì)一種通過(guò)期望圖像來(lái)確定權(quán)值的模糊加權(quán)均值濾波算法進(jìn)行了分析,由于該算法需要已知期望圖像,因此很難在實(shí)際的圖像測(cè)量系統(tǒng)中應(yīng)用。本文從實(shí)際應(yīng)用角度出發(fā),分別對(duì)通過(guò)噪聲圖像自身特性來(lái)確定權(quán)值的模糊加權(quán)均值濾波算法和針對(duì)圖像混合噪聲的模糊加權(quán)均值濾波算法進(jìn)行了仿真試驗(yàn),雖然這兩種算法有效地解決了權(quán)值確定的問(wèn)題,但由于它們?nèi)狈σ惶淄晟频哪:评眢w系,并且缺少相應(yīng)的噪聲檢測(cè)環(huán)節(jié),因此,僅適用于小

4、范圍的噪聲抑制。基于以上各種原因。提出了一種新型的雙十字模糊濾波算法,該算法對(duì)模糊隸屬函數(shù)進(jìn)行了改善,并且增加了噪聲檢測(cè)環(huán)節(jié),基于Matlab7.1的多組仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法具有很好的普遍性和自適應(yīng)性,能夠比較有效地保護(hù)圖像細(xì)節(jié)信息,對(duì)混合噪聲有很好的抑制能力。此外,在模糊中值濾波算法的研究中,針對(duì)一種自適應(yīng)模糊多級(jí)中值濾波算法進(jìn)行了深入地探討。由于該算法在傳統(tǒng)多級(jí)中值濾波算法的基礎(chǔ)上引入了模糊推理,因此極大地改善了濾波效果,試驗(yàn)表

5、明該算法的濾波性能要優(yōu)于一些經(jīng)典的非線性濾波算法。 最后,在純模糊濾波算法的研究中,重點(diǎn)闡述了基于模糊推理規(guī)則集的FIRE濾波算法。由于該算法是通過(guò)一組模糊規(guī)則集來(lái)完成噪聲象素的校正,因此模糊規(guī)則集制定的好與壞直接決定了噪聲抑制的成與敗。為了驗(yàn)證以上的說(shuō)法,分別對(duì)三種改進(jìn)的FIRE濾波算法進(jìn)行了多組仿真試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明,這三種算法具有非常好的噪聲抑制能力,并且隨著對(duì)模糊規(guī)則集的不斷改進(jìn)和優(yōu)化,算法的濾波效果也得到明顯提高。

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