圖像濾波算法及其在電磁鐵性能測試系統(tǒng)中的應用.pdf

1、隨著數(shù)碼產品的迅速發(fā)展,圖像處理的運用領域也不斷增多。在實際應用中,圖像在獲取、傳輸過程中都不可避免的會受到多種噪聲信號的影響,導致圖像質量變差,因此在圖像處理前進行去噪處理是非常重要的。圖像濾波算法直接影響到去噪效果,對濾波算法進行研究很有實用價值。
　　在圖像濾波算法中一般從空域和頻域兩個方面來研究,空域濾波算法是根據(jù)圖像空間通過模板窗口對鄰域像素點進行操作來完成的,實現(xiàn)過程較簡單,當使用濾波器模板較小的時候去噪效果明顯。頻域

2、濾波是指在傅里葉變換和頻率變量定義的空間內進行操作,將頻率與圖像灰度變化強度一一對應,頻率低的成分為圖像背景和整體輪廓,而頻率高的成分為圖像的邊緣和噪聲,根據(jù)此特點來去除噪聲。
　　本文主要針對空域濾波和小波變換濾波算法進行了仿真研究,空域濾波簡單介紹了領域均值濾波和幾種改進的中值濾波實現(xiàn)原理以及存在的不足,并提出了一種改進的中值濾波算法,通過滑動大窗口分塊處理提高算法速度,保證系統(tǒng)實時性,并加入判斷條件來區(qū)別邊緣與噪聲,可以避免

3、圖像模糊,在圖像邊界部分采用改進鄰域均值濾波方法來去除噪聲點。仿真分析表明,該算法易于實現(xiàn),能較好濾除噪聲,特別是對去除高密度椒鹽噪聲效果好。小波變換主要是閾值濾波算法研究,在硬閾值的基礎上提出兩種具有連續(xù)性和自適應性改進的閾值算法。首先通過設置兩個閾值,在閾值區(qū)間內采用軟(雙曲)閾值,改善了硬閾值的振鈴現(xiàn)象,并在處理過程中依據(jù)相鄰系數(shù)的相關性去除孤立點。經過仿真實驗比較,驗證其改進算法的有效性,在視覺效果和PSNR上都優(yōu)于傳統(tǒng)的小波變