發(fā)布時(shí)間：2024-06-07 02:45

　　科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展催生了信息革命,數(shù)字圖像作為信息獲取、表達(dá)和傳遞的重要方式,其準(zhǔn)確性和清晰性至關(guān)重要。然而圖像噪聲會(huì)導(dǎo)致圖像降質(zhì)。為了得到高質(zhì)量的圖像,圖像去噪算法的研究從未間斷,三維塊匹配協(xié)同濾波算法(Block-matching and 3D filtering,BM3D)是其中集大成者,但它仍存在一些不足:算法效率低下、對(duì)高強(qiáng)度噪聲圖像去噪效果差、邊緣紋理信息丟失。為了使圖像去噪效果更理想,改進(jìn)原有算法、提出更有效的方法尤為迫切和重要。本文首先研究了SFCM圖像聚類算法和自適應(yīng)邊緣檢測(cè)算法,然后在此基礎(chǔ)上對(duì)BM3D圖像去噪算法做了改進(jìn),最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)說(shuō)明了改進(jìn)算法的優(yōu)勢(shì)。論文主要?jiǎng)?chuàng)新工作和研究成果如下:(1)針對(duì)BM3D算法因全局搜索導(dǎo)致效率低下、對(duì)高強(qiáng)度噪聲圖像去噪效果差的不足,提出基于SFCM聚類的BM3D圖像去噪算法,該算法利用圖像像素點(diǎn)的灰度分布特性,通過(guò)SFCM聚類算法將圖像像素點(diǎn)分為不同的類別,每一類為一個(gè)同質(zhì)區(qū)域,同質(zhì)區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)相似性高,非同質(zhì)區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)相似性低,塊匹配不必再進(jìn)行全局搜索,而是在同質(zhì)區(qū)域內(nèi),以此提高算法去噪效率;該算法還利用SFCM聚類算...

【文章頁(yè)數(shù)】：103 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 選題背景以及研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的研究工作及創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 圖像去噪算法基本理論
    2.1 引言
    2.2 圖像去噪基礎(chǔ)
        2.2.1 圖像噪聲
        2.2.2 經(jīng)典圖像去噪算法
    2.3 BM3D圖像去噪算法概述
        2.3.1 塊匹配
        2.3.2 協(xié)同濾波
        2.3.3 聚集
        2.3.4 算法具體實(shí)現(xiàn)
    2.4 圖像去噪質(zhì)量評(píng)價(jià)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于SFCM聚類的BM3D圖像去噪算法
    3.1 引言
    3.2 SFCM聚類算法概述
        3.2.1 FCM聚類算法原理
        3.2.2 SFCM聚類算法原理
    3.3 基于SFCM聚類的BM3D圖像去噪算法實(shí)現(xiàn)
        3.3.1 SFCM聚類算法的實(shí)現(xiàn)
        3.3.2 基于加權(quán)L₂范數(shù)的塊匹配
        3.3.3 基于SFCM的 BM3D圖像去噪算法實(shí)現(xiàn)
        3.3.4 算法參數(shù)設(shè)定
        3.3.5 算法復(fù)雜度分析
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于自適應(yīng)邊緣檢測(cè)的BM3D圖像去噪算法
    4.1 引言
    4.2 邊緣檢測(cè)原理概述
        4.2.1 邊緣檢測(cè)原理
        4.2.2 邊緣檢測(cè)算子
        4.2.3 邊緣檢測(cè)算子比較
    4.3 基于自適應(yīng)邊緣檢測(cè)的BM3D圖像去噪算法實(shí)現(xiàn)
        4.3.1 基于Canny算子的邊緣檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)
        4.3.2 基于自適應(yīng)Canny算子的邊緣檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)
        4.3.3 基于自適應(yīng)邊緣檢測(cè)的BM3D圖像去噪算法實(shí)現(xiàn)
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于圖像分割的圖像去噪算法
    5.1 引言
    5.2 基于圖像分割的圖像去噪算法實(shí)現(xiàn)
        5.2.1 基于圖像分割的BM3D圖像去噪算法實(shí)現(xiàn)
        5.2.2 基于圖像分割的C-BM3D圖像去噪算法實(shí)現(xiàn)
        5.2.3 彩色圖像評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        5.3.1 基于圖像分割的BM3D圖像去噪算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        5.3.2 基于圖像分割的C-BM3D圖像去噪算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文工作總結(jié)
    6.2 下一步工作
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介



本文編號(hào)：3990660