信息融合技術(shù)在圖像濾波中的應(yīng)用.pdf

1、圖像信號(hào)在產(chǎn)生、傳輸和記錄過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)受到各種噪聲的干擾，由于其嚴(yán)重地影響了圖像的視覺(jué)效果，因此，在進(jìn)行邊緣檢測(cè)、圖像分割、特征提取、模式識(shí)別等工作之前，采用適當(dāng)?shù)姆椒p少噪聲(即：進(jìn)行圖像噪聲的濾波)，是一項(xiàng)非常重要的預(yù)處理步驟。對(duì)圖像濾波的要求是，既能濾除圖像中的噪聲又能保持圖像的細(xì)節(jié)。由于噪聲和圖像細(xì)節(jié)的混疊，所以在圖像濾波中，圖像的去噪與細(xì)節(jié)的保留往往是一對(duì)矛盾。圖像濾波是圖像處理中非常重要的技術(shù)環(huán)節(jié)，至今仍是圖像處理領(lǐng)域的研

2、究熱點(diǎn)。 論文首先根據(jù)常見(jiàn)圖像噪聲的分類研究了高斯噪聲濾波方法，脈沖噪聲濾波方法和五種典型的混合噪聲濾波算法，包括改進(jìn)型均值濾波器(MTM)，中心加權(quán)的改進(jìn)型均值濾波器(CWMTM)，分類均值加權(quán)中值濾波器(CAWM)，模糊加權(quán)均值濾波器(FWA)以及自適應(yīng)中值加權(quán)均值濾波器(AMAWM)，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)比較了這五種混合濾波器的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明其均能較好地濾除混合噪聲，自適應(yīng)中值加權(quán)均值濾波器(AMAWM)的濾波性能相對(duì)較優(yōu)。

3、 論文在深刻理解信息融合技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)理論分析，針對(duì)傳統(tǒng)混合濾波器邊界點(diǎn)判斷采用單一準(zhǔn)則的缺陷，提出了一種新型的基于合成熵的算法并將其運(yùn)用于一種線性和非線性混合濾波器，從而得出基于合成熵的混合濾波器算法。相關(guān)的仿真實(shí)驗(yàn)較好地檢驗(yàn)了該算法的有效性。仿真實(shí)驗(yàn)主要分為兩部分：一是將基于合成熵的混合濾波器與單準(zhǔn)則的混合濾波器(基于最小總錯(cuò)誤概率準(zhǔn)則的混合濾波器和基于聶曼一皮爾遜準(zhǔn)則的混合濾波器)進(jìn)行了比較；二是將基于合成熵的混合濾波