基于最小錯(cuò)誤率貝葉斯決策和平滑濾波的圖像去噪算法研究

1、河北師范大學(xué)碩士學(xué)位論文基于最小錯(cuò)誤率貝葉斯決策和平滑濾波的圖像去噪算法研究姓名：楊會(huì)云申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：張有會(huì)20100606IV3、根據(jù)噪聲種類的不同，對(duì)應(yīng)用最小錯(cuò)誤率貝葉斯決策檢測(cè)出的噪聲采用不同的平滑濾波方法，在濾波時(shí)預(yù)先對(duì)要參與濾波的像素點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)，僅利用檢測(cè)為非噪聲點(diǎn)的像素點(diǎn)對(duì)當(dāng)前判定為噪聲的像素點(diǎn)進(jìn)行平滑，從而排除了采用噪聲像素點(diǎn)進(jìn)行濾波而帶來(lái)二次污染的可能性。4、對(duì)處理后圖像質(zhì)量進(jìn)行了分析，

2、提出以信噪比為評(píng)價(jià)條件對(duì)圖像進(jìn)行循環(huán)檢測(cè)濾波，使多次處理后的圖像信噪比最高，從而使處理后的圖像質(zhì)量盡可能的優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的去噪效果大大優(yōu)于其他一些方法，尤其對(duì)噪聲密度較大的圖像取得的效果更佳。為了驗(yàn)證算法的有效性，本文采用VC6.0編程環(huán)境分別對(duì)不同噪聲類別、噪聲強(qiáng)度的帶噪圖像進(jìn)行濾波檢測(cè)，并與傳統(tǒng)去噪方法進(jìn)行了效果比較。結(jié)果表明，本文提出的算法能有效去除噪聲并在一定程度上保留了圖像細(xì)節(jié)。關(guān)鍵詞：圖像去噪貝葉斯決策Otsu閾