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基于MATLAB滤波算法对图像噪声信号处理的实现_肖玉芝
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2017-03-08
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基于MATLAB滤波算法对图像噪声信号处理的实现_肖玉芝
随着网络技术、计算机技术和通信技术的迅速发展,数字处 理技术作为信息(文本、图像、音视频)的数字化处理技术得到学 者的广泛关注,同时出现了许多新的应用领域。图像作为重要的 信息在网络和信道中传输时, 往往会受到各种噪声的干扰和影 响,从而恶化了图像质量,使图像变得模糊,甚至淹没图像特征, 这给后面的图像区域分割、分析判断等工作带来了困难。此外, 在电子电路设计和智能数据处理中, 数据在采集过程中不可避 免地会受到传感器灵敏度、噪声干扰以及模数转化时量化等问 题影响而导致图像无法达到人眼的视觉效果, 与原始图像之间 产生某种差异。因此,在图像的预处理阶段去除噪声、恢复原始 图像是图像处理中的一个极为重要的步骤; 为了更好的实现人 眼观察或者机器自动分析图像的目的,对图像进行一些改善,图 像滤波是一种行之有效的处理技术,对降质图像进行处理,改善 给定的图像质量,使其恢复成没有退化的理想图像。本文结合中 值滤波和均值滤波算法,通过 MATLAB 语言设计程序,对嵌入了 椒盐和高斯噪声的图像进行滤波处理。结果表明,中值滤波方法 适于去除椒盐噪声,同时能较好保护图像边界,均值滤波对去除 高斯噪声效果明显。
随着网络技术、计算机技术和通信技术的迅速发展,数字处 理技术作为信息(文本、图像、音视频)的数字化处理技术得到学 者的广泛关注,同时出现了许多新的应用领域。图像作为重要的 信息在网络和信道中传输时, 往往会受到各种噪声的干扰和影 响,从而恶化了图像质量,使图像变得模糊,甚至淹没图像特征, 这给后面的图像区域分割、分析判断等工作带来了困难。此外, 在电子电路设计和智能数据处理中, 数据在采集过程中不可避 免地会受到传感器灵敏度、噪声干扰以及模数转化时量化等问 题影响而导致图像无法达到人眼的视觉效果, 与原始图像之间 产生某种差异。因此,在图像的预处理阶段去除噪声、恢复原始 图像是图像处理中的一个极为重要的步骤; 为了更好的实现人 眼观察或者机器自动分析图像的目的,对图像进行一些改善,图 像滤波是一种行之有效的处理技术,对降质图像进行处理,改善 给定的图像质量,使其恢复成没有退化的理想图像。本文结合中 值滤波和均值滤波算法,通过 MATLAB 语言设计程序,对嵌入了 椒盐和高斯噪声的图像进行滤波处理。结果表明,中值滤波方法 适于去除椒盐噪声,同时能较好保护图像边界,均值滤波对去除 高斯噪声效果明显。
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