关键词：
数字图像处理
脉冲噪声
中值滤波
脉冲发放皮层模型
矢量中值滤波
摘要：
图像在被采集、传输、存储等过程中,由于成像系统、传输介质、记录设备等的固有缺陷和周围工作环境的干扰,被不可避免地加入了各种各样的噪声。这些噪声中的大部分为人眼可见的脉冲噪声,由于它们的介入而降低了图像质量,进而影响了后续的分析与处理,如：边缘检测、图像分割、特征提取、模式识别等处理的性能和效果。故此,噪声抑制作为彩色图像处理的前期预处理内容,成为图像处理中一项极为重要和必要的工作。
本文介绍了图像去噪的研究现状及去噪所需的准备知识后,针对图像去噪过程中的信息保持和伪彩色抑制两方面的问题,进行了尝试性研究,并引入了针对彩色图像的色彩差别进行度量的图像评价算法。本文主要工作如下：
1.首先调研图像脉冲噪声滤除技术的研究现状,其次介绍一个常见的经典脉冲噪声模型并阐述引入它的原因,然后介绍从主观和客观两方面对图像质量进行评价的标准,最后详细阐述脉冲发放皮层模型的同步脉冲发放特性及它在脉冲噪声检测过程中的工作机制。
2.针对基于矢量计算的去噪方法中计算复杂度较大的问题及脉冲噪声的随机性、图像结构的任意性问题,引入了模糊度量的概念,并在此基础上提出了一个基于SCM进行脉冲噪声检测的自适应图像去噪算法。由实验结果可知,该算法能够有效地抑制脉冲噪声的同时很好地保护图像细节信息。当被污染的图像像素数量不超过图像总像素数量的一半时,经该算法去噪后的图像视觉效果充分展现出了它抑制噪声的同时很好地保护图像细节的优势。
3.为了解决抑制伪彩色的同时减小计算复杂度的问题,应该将基于标量计算的滤波算法和基于矢量计算的滤波算法进行合理结合,并在此想法的基础上使用SCM检测噪声,然后仅对检测出的噪声像素进行相应的恢复操作且保持非噪声像素不变。通过大量实验数据表明,无论是在图像被严重污染还是被轻度污染的情况下,该算法都表现出良好的去噪性能。
4.引入四元数的概念,并将其变换的产物应用于彩色图像去噪算法评价中,从理论上证明了其合理性,并做了相关实验以从实践中证明用其评价去噪算法的合理性。
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