基于馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)理論的木材圖像恢復(fù)和邊緣檢測(cè).pdf

1、近年來(lái)，我國(guó)的森林資源面臨著嚴(yán)重的短缺問(wèn)題，木材的供需矛盾日益尖銳。如何合理的利用和節(jié)省木材資源，是一個(gè)急需解決的問(wèn)題。將圖像處理技術(shù)特別是圖像恢復(fù)和邊緣檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用到木材圖像的研究中去，是解決這一問(wèn)題的一個(gè)主要途徑。通過(guò)將受損的木材圖像進(jìn)行恢復(fù)，以及通過(guò)邊緣檢測(cè)提取出木材的輪廓，可以為木材的開(kāi)采和研究提供技術(shù)支持。本文將馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)理論應(yīng)用到木材圖像恢復(fù)和邊緣檢測(cè)上來(lái)，實(shí)現(xiàn)更好的進(jìn)行圖像恢復(fù)和邊緣檢測(cè)。
　　首先研究馬爾科夫隨

2、機(jī)場(chǎng)理論，然后分析馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)在圖像恢復(fù)和邊緣檢測(cè)中的應(yīng)用。結(jié)合傳統(tǒng)的圖像恢復(fù)和邊緣檢測(cè)技術(shù)，在理論上分析傳統(tǒng)算法的局限性，突出馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)理論在這兩種技術(shù)中的應(yīng)用及優(yōu)點(diǎn)。
　　應(yīng)用均值濾波圖像恢復(fù)算法和馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)圖像恢復(fù)算法處理有噪聲的木材圖像，分析在不同鄰域選擇的情況下，這兩種圖像恢復(fù)算法的優(yōu)劣性。然后改變?cè)肼暤念?lèi)型，分別通過(guò)研究有椒鹽噪聲和高斯噪聲的木材圖像，分析這兩種圖像恢復(fù)算法是否依賴(lài)于噪聲的類(lèi)型，并判斷對(duì)不同的