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

1、汕頭大學碩士學位論文題目基于數(shù)值統(tǒng)計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號10506024導師姓名導師姓名陳力職稱教授教授專業(yè)信號與信息處理信號與信息處理入學時間入學時間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)實世界的成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)和記錄

2、設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，在模式識別、計算機視覺、圖像分析和視頻編碼等領域，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)量和結果。非線性濾波較傳統(tǒng)的線性濾波在濾除噪聲的同時，能最大限度地保持圖像信號的高頻細節(jié)，使圖像清晰、逼真，從而得到了廣泛研究和應用。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會使圖像中重要的細節(jié)信息受損。本文在中值濾波的基礎上，提出了一種新的中值濾波算法，通過理論分析和Matlab仿真實驗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，其平滑結果等價于傳導系數(shù)為常量的熱擴散方程，屬于各向同性擴散，所以在去噪的同時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恰好能解決這一問題。在平滑過程中，同時檢測圖像特征強弱及其方向，其平

4、滑結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。與熱擴散模型相比較，各向異性擴散模型實際是一個非線性拋物型的偏微分方程，由圖像梯度決定其擴散速度，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、圖像增強、圖像分割以及目標識別等領域得到了廣泛的應用。本文結合一種改進反擴散圖像平滑模型和自適應數(shù)值統(tǒng)計濾波算法，提出一種新的圖像平滑算法。實驗的結果表明，這種模型具有反擴散算法的增強邊