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【6h】

改进中值滤波算法及其在土壤图像预处理中的应用研究

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目录

1 绪论

1.1 研究背景与选题意义

1.2 人眼视觉特性与中值滤波算法的关系

1.3 图像去噪国内外研究现状

1.4 论文结构与内容

2 图像去噪理论基础及其相关算法

2.1 图像噪声

2.2 中值滤波基本理论

2.3 中值滤波算法

2.4 图像去噪性能评价标准

2.5 本章小结

3 基于动态阈值的中值滤波算法

3.1 脉冲噪声特点

3.2 算法思想

3.3 噪声检测

3.5 噪声去除

3.6 实验结果及分析

3.7 算法在土壤图像预处理中的应用

3.8 本章小结

4 基于噪声检测的极值自适应中值滤波算法

4.1 引言

4.2 极值中值滤波

4.3 算法思想

4.4 噪声点的检测

4.5 自适应确定滤波窗口大小

4.6 噪声去除

4.7 实验结果与分析

4.8 算法在土壤图像预处理中的应用

4.9 本章小结

5 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

附录:作者攻读硕士学位期间发表论文及科研情况

致谢

声明

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摘要

21世纪,人类进入了数字化时代。在这个时代里,人们将会获取更多图像形式的信息。图像在形成或者传输过程中,不可避免的受到噪声干扰,而导致图像质量下降,对后续的图像处理工作产生较大影响。为了尽量降低噪声带来的影响,各种线性或者非线性滤波算法被应用到图像去噪中。在这些去噪算法中,中值滤波算法作为一种非线性去噪算法,对脉冲噪声具有很好的抑制作用,被广泛使用。但是,传统中值滤波算法在去除脉冲噪声的同时,会出现图像边缘细节过平滑现象,致使去噪的同时损失了图像的边缘细节。因此,脉冲噪声去除和图像边缘细节信息保护之间的矛盾需要进一步解决。本文主要研究基于噪声检测的中值滤波算法,并对其进行了改进,获得的改进算法应用于土壤图像预处理中,以解决土壤图像的去噪问题。论文的主要工作如下:
  通过分析、研究前人的中值滤波算法,提出了两种有效的滤除脉冲噪声的中值滤波改进算法,即算法3.2和算法4.1。
  改进算法3.2,首先根据椒盐噪声特点,采用拉普拉斯算子对图像进行噪声检测;然后,对含噪图像进行3*3窗口内噪声点数统计,按照统计结果自适应选择滤波窗口大小进行滤波预处理;最后,运用自适应中值滤波算法对预处理后的图像去除噪声。
  由于改进算法3.2采用拉普拉斯算子进行图像噪声检测,然后通过两次滤波去除图像噪声,运算比较耗时,因此,在算法3.2基础上提出了改进的算法4.1。算法4.1首先根据极大极小值原理以及人眼视觉系数检测图像噪声,然后运用自适应滤波窗口大小去除图像噪声。
  仿真结果表明:算法3.2和算法4.1较传统的中值滤波算法,都能够有效去除图像中的脉冲噪声,同时很好的保护图像边缘细节信息;相比之下算法4.1比算法3.2的时间效率更优,但其都能满足土壤图像去噪的工程实践要求;实验表明,算法3.2和算法4.1是有效的和收敛的。
  由于本人研究时间短,水平有限,没有精确分析改进算法的时间复杂度,未给出算法收敛性的理论证明及收敛速度,这些课题尚待进一步深入研究。

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