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《吉林大学》 2011年
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水岸图像的中值滤波和分割算法的研究及实现

魏俊杰  
【摘要】:图像去噪是图像处理的一个重要研究领域.噪声会破坏图像的信息,给后续的工作带来困难,因此对被噪声污染的图像进行其它的图像处理工作之前应该先对图像进行去噪.图像分割是图像处理的另一个重要研究领域,通过分割可以把图像分为目标区域和背景区域,仅在目标区域进行后续的工作会降低计算量、提高效率.现有的去噪和分割方法并不十分适合本文要处理的水岸图像,故本文结合水岸图像的特点对已有的去噪和分割方法进行改进使其对本文要处理的水岸图像能有很好的效果. 本文所作工作如下: 1.根据污染水岸图像的脉冲噪声的特点,对图像被噪声污染的情况做了一些假定,在这些假定的基础上,提出了一种针对本文要处理的水岸图像的噪声检测方法,根据提出的噪声检测方法对已有的彩色图像的滤波方法进行改进,并通过实验说明改进后的滤波方法能有效的滤除待处理的水岸图像的脉冲噪声,满足实际问题的需要. 2.因为水岸图像的目标区域(整个水面)和背景区域间存在一条明显的水岸分界线,所以可以利用这条水岸线进行分割.基于水岸分界线和其它边缘在大尺度小波变换下的差异,本文提出了一种水岸分界线的快速识别方法,同时给出了利用这条水岸分界线进行图像分割的水岸分割方法.通过实验发现本文提出的水岸分割方法能够快速有效的将图像中的整个水面部分从图像中分割出来. 3.因为实际中待分割的水岸图像会被脉冲噪声污染(污染比率一般不会超过50%),所以本文对实验图像添加密度为50%的脉冲噪声以模拟现实中拍摄到的图像.对被噪声污染的图像先用本文提出的PSSMF算法进行滤波,然后用本文提出的方法进行分割,通过最终的分割结果可以发现,本文提出的滤波和分割方法相结合后能够快速有效的对被噪声污染的图像进行去噪和水岸分割,也就是说本文得到的成果能够满足实际问题的需要. 本文共分为五章,具体的内容安排如下: 第一章,介绍了本文要研究的问题的背景,对中值滤波和分割的研究现状做了简要的概述.第二章,介绍了图像处理中的一些基础知识,将图像转化为数学模型,并简单的介绍了本文所用到的小波理论.第三章,首先介绍了脉冲噪声模型和已有的彩色图像中值滤波方法.然后根据本文要处理的水岸图像所带脉冲噪声的特点,提出了一种针对本文要处理的水岸图像的噪声检测方法,并利用这个噪声检测方法对已有的彩色图像中值滤波算法进行改进,并给出实验结果.最后,给出了一种水岸图像自适应滤波算法的构造方式.第四章,给出图像分割定义,介绍了现有的图像分割的基本方法,然后结合所要处理的水岸图像的特点,说明对于用于水面情况及水位无人监测的这类水岸图像使用基于图像在像素级的不连续性的边缘分割会明显优于基于相似性的聚类分割和区域分割.最后,提出了一种利用水岸分界线和其它边缘在大尺度小波变换下的差异的水岸分界线快速提取方法及水岸图像分割方法,并给出了实验结果.第五章,对本文所做的工作作了简单的总结. 本文的创新点在于针对水岸分界线和其它边缘在大尺度小波变换下的差异提出了一种水岸分界线的快速识别方法,同基于分数维的水岸分界线识别相比,能避免因迭代而带来的大量计算.
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