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1. 研究目的与意义
数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染,影响了图像的视觉效果,另外,在图像处理的某些环节当输入的对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪声。
一般,噪声信号与要研究的对象不相关它以无用的信息形式出现,扰乱图像的可观测信息。
要构造一种有效抑制噪声的滤波必须考虑两个基本问题能有效地去除目标和背景中的噪声;同时,也要能很好的保护图像目标的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。
2. 国内外研究现状分析
数字图像处理将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理, 起源于 20 世纪 20年代, 目前已广泛地应用于科学研究、工农业生产、生物医学工程、航空航天、军事、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等, 已成为一门引人注目、前景远大的新型学科, 发挥着越来越大的作用.目前常用的降噪方法有在空间域进行的,也有将图像数据经过傅里叶等变换以后转到频域中进行的[9]。
其中频域里的滤波需要涉及复杂的域转换运算,相对而言硬件实现起来会耗费更多的资源和时间。
在空间域进行的方法有均值或加权后均值滤波、中值或加权中值滤波、最小均方差值滤波和均值或中值的多次迭代等。
3. 研究的基本内容与计划
本课题主要研究图像去噪模型的各种算法研究。
要求对于含有不同噪声类型的图像信息采用不同的去燥算法以达到尽可能理想的结果。
研究计划:2018-12-27 2018-12 -31:选题、拟定课题、编写毕业任务书。
4. 研究创新点
毕业设计将给出图像去燥模型的各种算法,并进行初步的比较分析,针对于不同算法处理的结果进行比较,以便于针对各种不同的复杂的图像噪声采用合适的图像去噪算法。
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