图像阈值分割及去噪的实现.ppt

图像阈值分割及去噪的实现
答辩人：黄丽华
专 业：物理学
指导教师：李书平 康俊勇
纲要
研究思路
结论
研究背景
研究背景
处理技术
仿真实验
研究背景
发展概要及图像阈值分割及去噪的实现
答辩人：黄丽华
专 业：物理学
指导教师：李书平 康俊勇
纲要
研究思路
结论
研究背景
研究背景
处理技术
仿真实验
研究背景
发展概要及趋势
随计算机技术和VLSI而产生和发展
应用前景
人工智能
气象及交通监测
生物医学诊断
空间探测
工业检测
图像通讯
处理算法更优化；
处理速度更快；
实现图形的智能生成、
处理、识别和理解。
研究思路
…
图像加噪
图像滤波
仿真对比
1
2
3
4
原始图像
图像缩放
灰度变换
阈值分割
1
2
3
4
仿真对比
5
处理技术
图像缩放
处理
技术
图像灰度变换
图像去噪
图像阈值分割
一、图像缩放
A
B
C
D
最近邻插值
最近邻插值：
插值卷积核函数为
A
A
B
B
A
A
B
B
C
C
D
D
C
C
D
D
A B
C D
二、图像灰度变换
Gray
R
G
B
三、图像阈值分割
Result
Threshold
Gray
Gray
Gray
Gray
Gray
三、图像阈值分割
阈值分割
Kittlerr算法
Niblack算法
Otsu算法
Key Words
全局阈值T、组间方差
Otsu
Niblack
Kittler
局部阈值、用户自定义k
全局阈值T
四、图像去噪
加噪图像
…
还原图像
过滤方法
高斯噪声
椒盐噪声
乘性噪声
原始图像
均值滤波
中值滤波
维纳滤波
小波去噪
仿真实验 ---- 编程界面
仿真实验1 ----- 分割效果对比
（1）原始图像
（2）Otsu算法—
（3）Niblack算法--55s
（4）Kittler算法—
结论：Otsu ~ Kittler > Niblack
仿真实验2 ----- 滤波效果对比
结论：均值滤波~维纳滤波>中值滤波>小波去噪
原始图像
添加高斯噪声图
均值滤波
中值滤波
维纳滤波
小波去噪
添加高斯噪声：
仿真实验2 ----- 滤波效果对比
结论：中值滤波 > 小波去噪~均值滤波>维纳滤波
添加椒盐噪声：
原始图像
添加椒盐噪声图
均值滤波
中值滤波
维纳滤波
小波去噪
仿真实验2 ----- 滤波效果对比
结论：维纳滤波>小波去噪>中值滤波~均值滤波
原始图像
添加乘性噪声图
中值滤波
均值滤波
维纳滤波
小波去噪
添加乘性噪声：
结论
Con. 1
Con. 2
Con. 3
阈值分割
-----处理对比
较强的图像
滤波方法
----部分失真
算法改进，
理论完善！
谢谢大家！