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文檔簡介
1、隨著數(shù)字化信息技術(shù)的發(fā)展,人們開始研究以數(shù)字圖像處理為基礎(chǔ)的自動識別與定位技術(shù),以提高工業(yè)生產(chǎn)的效率。
數(shù)字圖像在獲取和傳遞的過程中它必然會被噪聲所污染,從而影響我們對圖像標(biāo)記點(diǎn)的識別與定位。針對高斯噪聲和椒鹽噪聲的混合噪聲,本文中總共分三步對其去噪算法展開討論研究,首先對常見的頻域和空域?yàn)V波算法加以研究,然后針對中值濾波仍然存在細(xì)節(jié)模糊的情況,對其加以改進(jìn)使得濾波效果更好;最后結(jié)合小波閾值去噪算法和改進(jìn)的中值濾波算法進(jìn)行去噪
2、處理,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了混合去噪算法擁有更好的濾波效果。
濾波去噪之后再對其進(jìn)行邊緣檢測,是實(shí)現(xiàn)圖像標(biāo)記點(diǎn)精準(zhǔn)定位的必要步驟,本文在對常用的邊緣檢測算子進(jìn)行分析之后,比較了不同算子的優(yōu)劣性,基于Otsu閾值法對Canny算子加以改進(jìn),結(jié)合實(shí)驗(yàn)分析證實(shí)了這一改進(jìn)可以在確保檢測效果的同時(shí)擁有更好的適應(yīng)性。
本文通過學(xué)習(xí)Hough變換的基本思想以及它的改進(jìn)算法,在總結(jié)前人研究基礎(chǔ)之上,采用了一種基于邊緣梯度信息的改進(jìn)Houg
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