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图像处理实例--图像去噪

发布时间:2018-05-15 15:31 类别:六合彩计划

  数字图像在获取、传输的过程中都可能会遭到噪声的污染,常见的噪声次要有高斯噪声和椒盐噪声。此中,高斯噪声次要是由摄像机传感器元器件内部发生的,椒盐噪声次要是由图像切割所发生的口角相间的亮暗点噪声,“椒”暗示黑色噪声,“盐”暗示白色噪声。

  数学形态学图像处置通过采器具有必然形态的布局元素去怀抱和提取图像中的对应外形,借助于调集理论来达到对图像进行阐发和识此外方针,该算法具有以下特征。

  在图像形态学处置中,能够通过已有方针的几何特征消息来选择基于形态学的形态滤波器,如许在进行处置时既能够无效地进行滤波,又能够连结图像中的原有消息。

  基于数学形态学的理论进行处置,能够在必然程度上避免噪声的干扰,相对于微分算子的手艺而言具有较高的不变性。形态学手艺提取的边缘也比力滑腻,更能表现细节消息。

  基于数学形态学进行骨架提取,能够充实操纵调集运算的长处,避免呈现大量的断点,骨架也较为持续。

  基于数学形态学进行图像处置,能够便利地使用并行处置的手艺来进行调集运算,具无效率高、易于硬件实现的特点。

  在数学形态学图像去噪的过程中,通过恰当地拔取布局元素的外形和维数能够提高滤波去噪的结果。在多布局元素的级联过程中,需要考虑到布局元素的外形和维数。数字图像在进行数学形态滤波去噪时,按照噪声特点能够测验考试采用维数由小到大的布局元从来进行处置,进而达到滤除分歧噪声的目标。采用数学形态学的多布局元素,能够更多地连结数字图像的几何特征。因而,选择建立串联滤波器来进行图像滤波,就是将统一外形的布局元素按维数从小到大的挨次来对图像进行滤波。

  图像去噪长短常根本也长短常需要的研究,去噪常常在更高级的图像处置之前进行,是图像处置的根本。可惜的是,目前往噪算法并没有很好的处理方案,现实使用中,更多的是在结果和运算复杂度之间求得一个均衡,再一次验...

  1. 理论根本 数学根本:高档数学、线性代数、概率统计、矩阵论、数值阐发等。 信号处置:统计信号处置、统计进修理论等。2. 文献材料阅读 常用的数据库: ...

  一,布景?跟着各类数字仪器和数码产物的普及,图像和视频已成为人类勾当中最常用的消息载体,它们包含着物体的大量消息,成为人们获取外界原始消息的次要路子。然而在图像的获取、传输和存贮过程中常常会遭到各类噪...

  load julia %画出原始图像 subplot(221);image(X);colormap(map); title(原始图像); axis square %发生含噪图像 init=2055...

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  (一)高斯低通滤波去噪 ? ? ? ? 高斯低通滤波器(Gaussian Low Pass Filter)是一类传送函数为高斯函数的线性滑润滤波器。又因为高斯函数是正态分布的密度函数。因而高斯低通滤波...

  良多图像滑润手艺,好比高斯滑润,中值滑润等,当噪声比力小时这些手艺的结果都是很好的。在这些手艺中我们拔取像素四周一个小的邻域然后用高斯平均值或者中值平均值代替核心像素。简单来说,像素级此外噪声去除是限...

  定义说到滤波,不得不提的就是卷积。关于卷积的定义,知乎上有个很出名的段子: 这个话大致讲出了卷积的物理意义。 而在图像中,图像滤波的定义也是由卷积进行定义的: 此中f(x,y)是原始图像...

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