圖像-視頻車輛檢測若干問題的研究.pdf

1、隨著多媒體技術(shù)和通訊技術(shù)的不斷發(fā)展,帶有測量信息的圖像信號(hào)被越來越廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,但由于在產(chǎn)生、傳輸和記錄過程中經(jīng)常受到各種噪聲的干擾,影響了圖像的視覺效果,給邊緣檢測、圖像分割、特征提取、模式識(shí)別等后續(xù)的處理工作帶來了很多不便。因此,在做這些處理工作之前,采用適當(dāng)?shù)膱D像去噪算法來減少噪聲是一個(gè)非常重要的處理步驟。實(shí)際生活中獲得的圖像存在各種各樣的圖像噪聲,其中,脈沖噪聲是最為常見的一種形式。
　　人們根據(jù)實(shí)際圖像的特點(diǎn)和噪

2、聲的分布特征研究出各種各樣的去噪方法,這些方法大致可以分為兩大類一空間域?yàn)V波法和變換域?yàn)V波法。隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展,人們在此基礎(chǔ)上又提出了多種濾波算法,以求在保留圖像細(xì)節(jié)的基礎(chǔ)上更好地濾除圖像噪聲。由于這些去噪方法具有其不同的應(yīng)用范圍,對于噪聲的濾除效果也各有千秋,因此何種去噪算法最優(yōu)是很難有定論的。本論文研究了以往圖像處理中一些去噪方法,在此基礎(chǔ)上針對灰色圖像的特點(diǎn),將灰色系統(tǒng)理論中的灰色絕對關(guān)聯(lián)分析方法應(yīng)用于圖像的分析與噪聲的檢測

3、濾除中,不僅豐富了飛速發(fā)展的圖像去噪技術(shù),為圖像去噪技術(shù)提供了新的處理手段,同時(shí)也將灰色系統(tǒng)理論在圖像去噪領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了新的拓展,為灰色系統(tǒng)在更廣的范圍內(nèi)應(yīng)用做了一些有益的嘗試。
　　本文首先闡述了圖像去噪的研究背景、選題目的以及在國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,通過對圖像處理中去噪研究概況的了解,展開本文的研究內(nèi)容。而后介紹了噪聲類型及圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),并討論了傳統(tǒng)的噪聲去除研究方法和一系列的改進(jìn)方法的特點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上,引入了灰色系統(tǒng)理論

4、,描述了鄧氏灰色關(guān)聯(lián)分析的基本理論和模型特征,進(jìn)而引入了灰色絕對關(guān)聯(lián)分析的相關(guān)思想,在借鑒傳統(tǒng)中值濾波優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上,針對脈沖噪聲的特點(diǎn),利用灰色絕對關(guān)聯(lián)度分析方法,提出了一種新的濾波算法。該方法在較好的濾除噪聲的基礎(chǔ)上更好的保留圖像的細(xì)節(jié)信息。
　　本文的研究工作主要集中在以下幾個(gè)方面:
　　(1)針對灰色絕對關(guān)聯(lián)分析法,給出了基于n×n(n為大于或等于3的奇數(shù))模板的參考序列和比較序列的構(gòu)造方法。利用n×n模板內(nèi)的像素構(gòu)造

5、兩組序列,一組為模板中所有像素所組成的序列,稱之為比較序列;另一組為以模板中所有像素的中值來代替當(dāng)前像素(即模板中心像素),而模板內(nèi)其它像素保持不變的序列,稱之為參考序列。
　　(2)推導(dǎo)出了基于上述構(gòu)造序列的關(guān)聯(lián)度計(jì)算公式,討論了關(guān)聯(lián)度在n取3,5,7時(shí)的計(jì)算公式和取值范圍,從而給出了閾值的合理估計(jì)。
　　(3)給出了基于灰色絕對關(guān)聯(lián)分析法,結(jié)合中值濾波的圖像去噪方法,并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),得到了比較理想的去噪效果。在檢測出噪

6、聲點(diǎn)之后,將圖像中的像素分為噪聲像素和非噪聲像素兩類。對于非噪聲像素不做處理,保持其原有的值不變;對于噪聲點(diǎn)像素,選用其鄰域中像素的中值,并判斷當(dāng)前所選的中值是否為噪聲點(diǎn),如果該中值也為噪聲像素,則舍棄不用,同時(shí)搜索鄰域中的非噪聲像素,并以這些非噪聲像素的中值作為最后的像素值輸出。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,這種方法能夠更好的區(qū)分圖像中的信號(hào)點(diǎn)和噪聲像素,有效地改善圖像去噪后的質(zhì)量。
　　為了驗(yàn)證算法的有效性,本文在VC++6.0編程環(huán)境下分別