数字图像的中位数滤波设计(Matlab数字图像)

摘  要
数字图像在其形成、传输和记录过程中，由于成像系统、传输介质和记录设备的不完善往往使得获取的图像受到多种噪声的污染。因此在模式识别、计算机视觉、图像分析和视频编码等领域，噪声图像的前期处理极其重要，其处理效果的好坏将直接影响到后续工作的质量和结果。
非线性滤波较传统的线性滤波在滤除噪声的同时，能最大限度地保持图像信号的高频细节，使图像清晰、逼真，从而得到了广泛研究和应用。常用的中位数滤波是非线性滤波的代表。虽然典型的中位数滤波能够减少图像中的脉冲噪声，但是它在滤除噪声的同时会使图像中重要的细节信息受损。基于这种情况，相继提出了许多的改进的中位数滤波算法。本文在传统中位数滤波的基础上，与几种改进的中位数滤波进行比较，找出各自滤波的优劣。
关键词： 非线性滤波 中位数滤波 脉冲噪声

ABSTRACT
During the forming, transferring and memorizing of the digital images, the images are often corrupted by different kinds of noises because of the defection of the imaging system, transferring medium and memorizing equipment. Therefore, in the fields of pattern recognition, computer vision, image analyzing and video coding, the early vision processing is very important. The result of it will directly affect the quality and out coming of the later processing.
Different from the linear filter, the non-linear filter can not only remove noise effectively but also keep the details of the digital images, so images can be clearer and more vivid. As an effective processing technology, the non-linear filter is widely used in the digital image processing. Median filters are representative. The typical median filter can remove the impulse noise, but it also corrupts some very important details of the images. There are many improved median filters firstly suggested to overcome the problems. Three new median filters are proposed in this paper, such as the weighted median filter and center weighted median filter and switching median filter. On the basis of the traditional median filter, this thesis does a comparison with these median filters and find out the advantages and disadvantages between them.
KEY WORDS： non-linear filter; median filter; impulse noise

毕业设计（论文）主要内容和要求：
1、 基本掌握Matlab数字图像的编程
2、 用传统中位数滤波对带有椒盐噪声的图像进行滤波。对传统中位数滤波进行改进，编程实现加权中位数滤波，并对带有椒盐噪声的图像进行处理。
3、 编程实现开关中位数滤波，并对带有椒盐噪声的图像进行处理。
用归一化均方误差和归一化平均绝对误差得出各种中位数滤波的性能指标。得出不同中位数滤波在处理不同噪声率椒盐噪声图像时的优劣。

研究背景
人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息，感知世界，并进而认识世界和改造世界。据统计，人类约有 70%的信息是通过视觉系统获取的。粗略地说，图像是二维或三维景物呈现在人心目中的影像。如果接受并加工识别这种视觉信息的是电子计算机，则我们称之为计算机图像处理和识别。
近年来，由于计算机技术的迅猛发展，计算机的速度越来越快，图像处理系统的价格日益下降，从而是图像处理得以广泛应用于众多的科学与工程领域，如遥感、工业检测、医学、气象、侦察、通信、智能机器人等。广义上来说，文本、图形、视频等都需要借助图像技术才能充分利用。这些技术正在明显地改变着人们的生产手段和生活方式。传统的生产、管理、教育等，正在向信息化、多样化转变。
正因为图像有着如此多的应用，与我们的工作和生活方式息息相关，所以有必要对图像和图像技术进行深入细致的研究。图像工程的内容非常丰富，根据抽象程度和研究方法等的不同可分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解。换句话说，图像工程是既有联系又有区别的图像处理、图像分析和图像理解三者的有机结合，另外还包括它们的工程应用。
其中，图像处理着重强调在图像之间进行变换。虽然人们常用图像处理泛指各种图像技术，但狭义的图像处理主要指对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少对其所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。

论文内容安排如下：
第一章 绪论，介绍数字图像滤波基本知识和背景。
第二章 非线性滤波器技术进展，主要给出基于排序统计学的非线性滤波器。
第三章 基于传统中位数滤波，引进加权中位数滤波，并介绍概滤波的方法及优劣。
第四章 基于阈值分解的多级中位数滤波方法，引入开关中位数滤波结构，介绍该滤波方法及改进方法。
第五章 对上述几种中位数滤波进行比较。用归一化均方误差和归一化平均绝对误差得出各种中位数滤波的性能指标。得出不同中位数滤波在处理不同噪声率椒盐噪声图像时的优劣。

 




目  录
第一章  绪论 1
第一节  研究背景 1
一、图像噪声 1
二、图像滤波 2
三、滤波效果评价 3
第二节  本文所做工作及内容安排 4
第二章  非线性滤波器技术进展 5
第一节  排序统计滤波器 5
一、中位数滤波器及其推广 5
二、其它的排序统计滤波器 8
第二节  几种新型滤波方法 9
一、数学形态滤波器 9
二、小波滤波器 10
三、基于模糊数学、神经网络和遗传算法的滤波方法 10
第三节  本章小结 10
第三章  基于传统中位数滤波的加权中位数滤波方法 12
第一节  引言 12
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第二节  传统中位数滤波定义及相关理论 12
第三节  加权中位数滤波定义及相关理论 13
第四节  实验结果 14
第五节  本章小结 16
第四章  基于阈值分解的多级中位数滤波方法 17
第一节  引言 17
第二节  开关中位数滤波(SBM) 17
第三节  基于阈值分解的多级中位数（TDMM）滤波方法 18
一、阈值的选取 19
二、中位数滤波（med）的选取 19
三、图像边界的处理 19
四、改进的基于阈值分解的多级中位数（MTDMM）滤波方法 19
第五节  实验结果 20
第六节  本章小结 22
第五章  几种中位数滤波的比较 23
第一节  引言 23
第二节  标准3*3窗口不同中位数滤波的比较 23
第三节 5*5窗口不同中位数滤波的比较 24
第四节  标准3*3窗口与5*5窗口中位数滤波的比较 24
第五节  本章小结 25
总  结 26
致  谢 27
参考文献 28
附    录 29