基于灰色系統(tǒng)理論的圖像去噪算法研究.pdf

1、在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，為了獲取高質(zhì)量的數(shù)字圖像，圖像的濾波去噪一直是最重要、最基本的研究課題之一。抽像的講，圖像去噪可以看作對(duì)降質(zhì)圖像矩陣尋求逆變換的過程。而從處理方式上講，可以看作基于鄰域或點(diǎn)的處理過程。 由高斯噪聲、脈沖噪聲以及二者的疊加而成的混合噪聲是數(shù)字圖像中存在的典型噪聲模型。雖然已經(jīng)有很多傳統(tǒng)的去噪方法，但其不足之處有很多，主要表現(xiàn)在濾除圖像噪聲的同時(shí)對(duì)圖像細(xì)節(jié)的丟失，兩者很難兼顧。論文首先介紹了圖像去噪的目的、意義、

2、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。在第2章中，總結(jié)和概括了數(shù)字圖像噪聲有關(guān)理論基礎(chǔ)，重點(diǎn)對(duì)噪聲特性及噪聲圖像的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了闡述。第3章主要討論了均值濾波器和中值濾波器等。在此基礎(chǔ)上，本文設(shè)計(jì)了一種均值中值混合濾波器。它采用快速中值濾波和均值濾波進(jìn)行分階段濾波，既有效的去除了噪聲同時(shí)較好的保護(hù)了細(xì)節(jié)邊緣。第4章，在系統(tǒng)的總結(jié)了灰色關(guān)聯(lián)分析和GM(1，1)模型的基礎(chǔ)上，本文提出了基于灰色關(guān)聯(lián)度和基于灰色GM(1，1)模型的圖像去噪方法。文中通過大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)