基于DSP的图像去噪实现_毕业设计.doc

目录
摘要 I
ABSTRACT II
引言 II
1 绪论 2
数字图像基础 2
数字图像 2
数字图像灰度化 3
噪声的分类与特点 3
椒盐噪声 4
高斯噪声 4
其他各类噪声 5
图像系统噪声的特点 6
灰度图像噪声的清除 7
邻域平均去噪法 7
频域去噪方法 8
几种新型的滤波方法 8
图像去噪效果的评价方法 9
本章小结 10
2 中值滤波 11
标准中值滤波 11
中值滤波的原理 11
中值滤波的主要特性 13
中值滤波的改进算法 14
快速排序算法 14
极值中值滤波器 15
加权中值滤波器 16
多级中值滤波器 16
本章小结 17
3 算法及DSP仿真 18
算法 18
算法思想 18
C代码实现 19
仿真过程 21
21
去噪仿真结果 24
结论 30
本章小结 30
致谢 31
参考文献 32
摘要
近年来,图像处理相关技术取得了飞速的发展,并在人们生活的各个领域得到广泛应用,如摄影及印刷、卫星图像处理、医学图像处理、人脸识别、生物特征识别、显微图像处理等。数字图像处理的主要目的是通过对图像的加工,提高图像的视觉感受质量,从中获取有用的信息。
然而数字图像在产生、传输、处理、储存的过程中,不可避免地受到各类噪声的干扰导致信息难以获取,这就直接影响后期处理的效果。因此在对图像进行后续操作前必须进行提前加工处理,而图像去噪就是一种重要的方法之一。
图像噪声有很多种类,本文主要研究椒盐噪声和高斯噪声。中值滤波是一种非线性数字滤波器技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,从而消除孤立的噪声点。
本文以灰度图像去噪为研究课题,通过使用DSP平台对图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声,再进行中值滤波处理对比仿真结果,得出中值滤波能有效去除椒盐噪声的结论。也提出了一些中值滤波的优化改进算法思想。
关键词: 图像去噪; DSP; 椒盐噪声; 高斯噪声; 中值滤波
ABSTRACT
In recent years, image processing related technology has made rapid development, and it has been widely used in various fields in people's lives such as photography and printing, satellite image processing, medical image processing, face recognition, biometric identification, microscopic image processing, etc. The main purpose of digital image processing is improve the perception of the quality of the image by the image processing, to obtain useful information.
However, the process of digital image generation, transmission, processing, storage, inevitably affected by various types of noise interference lead to information difficult to obtain, which directly affects the post-processing effects. Therefore, in subsequent operations we must carried out in advance before the image processing, and image denoising is an important methods.
There are many types of image noise, this paper studies salt and pepper noise and Gaussian noise. Median fi