濾波算法開題報告綜述

1、畢業(yè)設計 （ 論文）開題報告題 目： 濾波算法在數字圖像處理中的應用學 院：專 業(yè)：學生姓名： 學 號：指導教師：2013 年 4 月 3 日開題報告填寫要求1開題報告（含“文獻綜述” ）作為畢業(yè)設計（論文）答辯委員 會對學生答辯資格審查的依據材料之一。此報告應在指導教 師指導下，由學生在畢業(yè)設計（論文）工作前期內完成，經 指導教師簽署意見及所在專業(yè)審查后生效。2開題報告內容必須用黑墨水筆工整書寫或按此電子文檔標準格 式（可從教務處網頁上下載）打印，禁止打印在其它紙上后 剪貼，完成后應及時交給指導教師簽署意見。3“文獻綜述”應按論文的格式成文，并直接書寫（或打?。┰?本開題報告第一欄目內，學生

2、寫文獻綜述的參考文獻應不少 于 10 篇（不包括辭典、手冊） ，其中至少應包括 1 篇外文資 料；對于重要的參考文獻應附原件復印件，作為附件裝訂在 開題報告的最后。4統(tǒng)一用 A4 紙，并裝訂單獨成冊，隨畢業(yè)設計（論文）說明 書等資料裝入文件袋中。畢 業(yè) 設 計（論 文）開 題 報 告 1文獻綜述：結合畢業(yè)設計（論文）課題情況，根據所查閱的文獻資料， 每人撰寫 2500 字以上的文獻綜述，文后應列出所查閱的文獻資料。文獻綜述一、數字圖像處理數字圖像處理 （Digital Image Processing） 是通過計算機對圖像進行去除噪聲、 增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術。數字圖像處

3、理的產生和迅速發(fā)展 主要受三個因素的影響：一是計算機的發(fā)展；二是數學的發(fā)展（特別是離散數學理論 的創(chuàng)立和完善） ; 三是廣泛的農牧業(yè)、林業(yè)、環(huán)境、軍事、工業(yè)和醫(yī)學等方面的應用需 求的增長。數字圖像處理常用方法有以下幾個方面： 1）圖像變換：由于圖像陣列很大，直接 在空間域中進行處理，涉及計算量很大。因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅 立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換 域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進 行數字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特 性，它在圖像處理中也有著廣泛而有

4、效的應用。 2 ）圖像編碼壓縮：圖像編碼壓縮技 術可減少描述圖像的數據量（即比特數） ，以便節(jié)省圖像傳輸、處理時間和減少所占用 的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。 編碼是壓縮技術中最重要的方法， 它在圖像處理技術中是發(fā)展最早且比較成熟的技術。 3 ）圖像增強和復原：圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除噪聲， 提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。 如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節(jié)明顯；如強化低頻分量可減少 圖像中噪聲影響。圖像復原要求對圖像降質的原因有一定的了解，一般講應根據降質 過程建立

5、 “降質模型”，再采用某種濾波方法， 恢復或重建原來的圖像。 4 ）圖像分割： 圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分 提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區(qū)域等，這是進一步進行圖像識別、分 析和理解的基礎。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區(qū)域分割的方法，但還沒有一種 普遍適用于各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目 前圖像處理中研究的熱點之一。 5 ）圖像描述：圖像描述是圖像識別和理解的必要前 提。作為最簡單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法采用二維形狀描述，它有邊界描述和區(qū)域描述兩類方法。對于特殊的紋

6、理圖像可采用 二維紋理特征描述。隨著圖像處理研究的深入發(fā)展，已經開始進行三維物體描述的研 究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。 6 ）圖像分類（識別）：圖 像分類（識別）屬于模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復 原、壓縮）后，進行圖像分割和特征提取，從而進行判決分類。圖像分類常采用經典 的模式識別方法，有統(tǒng)計模式分類和句法（結構）模式分類，近年來新發(fā)展起來的模 糊模式識別和人工神經網絡模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。二、濾波算法概述在數字圖像處理中，用于消除噪聲的濾波器主要可分為兩大類 I2 J ：空域濾波器 和頻域濾波器?？沼驗V波是在圖像空間借助模板

7、掩模 （Mask） 進行鄰域操作完成的。 常見的空 域濾波去噪方法有鄰域均值濾波器和中值濾波器。1 、中值濾波 （Median filtering） 對應的中值濾波器 （Medianfilter） 是非線性濾波 器，是一種典型的空域低通濾波器。在一定條件下，中值濾波可以克服線性濾波器如 鄰域平均濾波、最小均方濾波等帶來的圖像細節(jié)模糊，而且對濾除脈沖干擾及圖像掃 描噪聲最為有效。眾多研究表明，中值濾波器是一種優(yōu)化的保持邊緣、濾除脈沖干擾 的濾波器 。中值濾波原理在數據中移動，將模板正中的那個點的值用模板內各點的中值代替。 設一維數據序列 ，? ，取模板尺寸為 m（m為奇數 ） ，對此一維數據序列

8、進行中值濾波， 就是從輸入序列中相繼抽出 m個數 ?一。 + 一 + ，其中為窗口中心點值， =（m一 1） 2。將這 m個點值按其數值大小排序，取其序號為正中間的那個數作為濾波輸出。 若設Y 為濾波輸出，則一維中值濾波表示為： Yi=Med 一 ，?， + ；in， = （1） 二維中值濾波可由下式表示： YfJ=Med 。 （2） 其中， S為濾波模板； ， 為二維數據序列； Y1，f 為濾波輸出。二維中值濾波的模板形狀和尺寸有多種樣式，不同的圖像內容和不同的應用要求， 往往采用不同的模板形狀和尺寸， 常用的中值濾波模板有線形、 方形、“十”字形、“ x” 字形以及矩形等 J 。中值濾波算

9、法步驟中值濾波算法步驟為： 1） 將濾波模板在圖像中漫游，并將模板中心與圖像中某個像素 位置重合； 2）讀取模板中各對應像素的灰度值； 3） 將這些灰度值從小到大排列； 4）取 這一列數據的中間數據賦給對應模板中心位置的中值濾波就是用一個含有奇數點的滑 動模板 （即掩模 ） 像素?？梢钥闯?，中值濾波器的主要功能就是讓與周圍像素灰度值的差比較大的像素改 取與周圍像素接近的值，從而可以消除孤立的噪聲點。由于它不是簡單的取均值，所 以產生的模糊比較少。中值濾波器雖然對孤立的噪聲點，即椒鹽噪聲、脈沖噪聲具有 很好的濾波效果，但對于隨機高斯、均勻噪聲的濾波效果并不理想。2 鄰域均值濾波算法鄰域均值 （N

10、eighborhood Averaging）2 3 濾波算法是最簡單的空域濾波處理方法， 也是最常用的線性平滑濾波器。這種濾波器的基本思想是用模板內各像素灰度的平均 值來代替模板中心位置點的像素灰度值。對于大小為 n×n的灰度圖像 _r（ ，Y），若設 濾波處理后圖像為 g（ ，Y），則g（x，Y）由下式計算： 1 一g（ ， ）= ） （3） ? （IJ B5） 式中 ，Y=0，1，2，?，n一1，S是以點 （ ，Y）為中心的模板像素點坐標的集合，但不 包括（ ，Y）點， m是模板大小，即模板集合內像素點的總數。濾波后圖像 g（ ，Y）中每 個像素的灰度值，均由包含 （X，Y） 的

11、預定鄰域中的幾個像素的灰度平均值來決定。中 值濾波器雖然對孤立的噪聲點，即椒鹽噪聲、脈沖噪聲具有很好的濾波效果，但對于 隨機高斯、均勻噪聲的濾波效果并不理想。結合鄰域均值濾波算法的特點，本文在中 值濾波算法的基礎上，研究設計了一種新的加窗中值濾波算法，有效地改進了其濾波 性能。3 、加窗中值濾波算法設計 結合前面對中值濾波算法及鄰域平均濾波算法原理的介紹， 這里給出加窗中值濾 波算法的設計思路與實現步驟。加窗中值濾波同樣是用一個滑動模板，不同的是需要 將模板正中的那個點的值用模板內各點排序后的中間部分值的均值來代替。中間部分 像素點數目通常取不超過模板大小 50 的最大奇數。加窗中值濾波算法的

12、實現步驟 為：1） 依據模板大小計算中間窗體大小 m。； 2）將濾波模板在圖像中漫游，并將模板中 心與圖像中某個像素位置重合； 3） 讀取模板中各對應像素的灰度值； 4）將這些灰度值 從小到大排列； 5） 對這一列數據的中間窗體數據取均值； 6） 將計算結果賦給對應模板 中心位置的像素。三參考文獻1、數字圖像處理 岡薩雷斯著 北京： 電子工業(yè)出版社， 2006。2 、實用數字圖像處理陳書海，傅錄祥 北京：科學出版社， 2005。3 、 CASTLEMAKN R Distal image processing 【M】【s1】：PrinceHal1 1998： 36404 、CHENT AO，MA

13、K AIKUAN，GCHENL I HUITri state MedianFilter for Image DenoisingJ 】IEEE Transactions on Image Process ing ，1999，8(12) ：1834 1838畢 業(yè) 設 計（論 文）開 題 報 告開題報告： 一、課題的目的與意義； 二、課題發(fā)展現狀和前景展望； 三、 課題主要內容和要求；四、研究方法、步驟和措施開題報告一、課題的目的與意義一般來講，對圖像進行處理（或加工、分析）的主要目的有三個方面：提高圖像的視感質量，如進行圖像的亮度、彩色變換，增強、抑制某些成分，對圖 像進行幾何變換等，以改善圖像

14、的質量。提取圖像中所包含的某些特征或特殊信息，這些被提取的特征或信息往往為計算機 分析圖像提供便利。提取特征或信息的過程是模式識別或計算機視覺的預處理。提取的 特征可以包括很多方面，如頻域特征、灰度或顏色特征、邊界特征、區(qū)域特征、紋理特 征、形狀特征、拓撲特征和關系結構等。圖像數據的變換、編碼和壓縮，以便于圖像的存儲和傳輸。不管是何種目的的圖像 處理，都需要由計算機和圖像專用設備組成的圖像處理系統(tǒng)對圖像數據進行輸入、加工 和輸出意義： 再現性好數字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在于， 它不會因圖像的存 儲、傳輸或復制等一系列變換操作而導致圖像質量的退化。只要圖像在數字化時準確地 表現了原稿，

15、則數字圖像處理過程始終能保持圖像的再現。處理精度高按目前的技術，幾乎可將一幅模擬圖像數字化為任意大小的二維數組， 這主要取決于圖像數字化設備的能力?，F代掃描儀可以把每個像素的灰度等級量化為 16 位甚至更高，這意味著圖像的數字化精度可以達到滿足任一應用需求。對計算機而言， 不論數組大小，也不論每個像素的位數多少，其處理程序幾乎是一樣的。換言之，從原 理上講不論圖像的精度有多高，處理總是能實現的，只要在處理時改變程序中的數組參 數就可以了。回想一下圖像的模擬處理，為了要把處理精度提高一個數量級，就要大幅 度地改進處理裝置，這在經濟上是極不合算的。適用面寬圖像可以來自多種信息源，它 們可以是可見光

16、圖像，也可以是不可見的波譜圖像（例如 X 射線圖像、射線圖像、超聲 波圖像或紅外圖像等） 。從圖像反映的客觀實體尺度看， 可以小到電子顯微鏡圖像， 大到 航空照片、遙感圖像甚至天文望遠鏡圖像。這些來自不同信息源的圖像只要被變換為數 字編碼形式后，均是用二維數組表示的灰度圖像（彩色圖像也是由灰度圖像組合成的， 例如 RGB圖像由紅、綠、藍三個灰度圖像組合而成）組合而成，因而均可用計算機來處 理。即只要針對不同的圖像信息源，采取相應的圖像信息采集措施，圖像的數字處理方 法適用于任何一種圖像。靈活性高圖像處理大體上可分為圖像的像質改善、圖像分析和圖像重建三大部分， 每一部分均包含豐富的內容。由于圖像

17、的光學處理從原理上講只能進行線性運算，這極 大地限制了光學圖像處理能實現的目標。而數字圖像處理不僅能完成線性運算，而且能 實現非線性處理，即凡是可以用數學公式或邏輯關系來表達的一切運算均可用數字圖像 處理實現二、課題發(fā)展現狀和前景展望數字圖像處理最早出現于 20 世紀 50 年代，當時的電子計算機已經發(fā)展到一定水平， 人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。 數字圖像處理作為一門學科大約形成于 20 世紀 60年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質量， 它以人為對象， 以改善人 的視覺效果為目的。 圖像處理中， 輸入的是質量低的圖像， 輸出的是改善質量后的圖像， 常用的圖像處理方法有圖像

18、增強、復原、編碼、壓縮等。首次獲得實際成功應用的是美 國噴氣推進實驗室 （JPL）。他們對航天探測器徘徊者 7 號在 1964 年發(fā)回的幾千張月球照 片使用了圖像處理技術，如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進行處理，并考慮了 太陽位置和月球環(huán)境的影響， 由計算機成功地繪制出月球表面地圖， 獲得了巨大的成功。 隨后又對探測飛船發(fā)回的近十萬張照片進行更為復雜的圖像處理，以致獲得了月球的地 形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創(chuàng)舉奠定了堅實的基礎， 也推動了數字圖像處理這門學科的誕生。 在以后的 宇航空間技術， 如對火星、 土星等星 球的探測研究中，數字圖像處理技術都發(fā)揮了巨大的作用。數字圖像處理取得的另一個 巨大成就是在醫(yī)學上獲得的成果三、課題主要內容和要求（ 1） 初步方案：首先分析濾波算法的關鍵理論和采取的主要技術，從理論上和技術 上兩個角度對當前主流技術做深入的分析，通過查閱大量資料（查看書籍，文獻查閱和 上網搜索），結合自己理解，總結技術發(fā)展規(guī)律，作出展望。（2）主要任務：1包括濾波算法的基本概念介紹和理論分析。2. 分析濾波算法在數字圖像中的具體的應用。3. 找出濾波算法在數字圖像中的應用實例。4