基于偏导数提高图像品质的一种滤波算法,本文关于偏导数论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
偏导数论文参考文献：
摘 要： 该文通过一种基于偏导数的滤波算法把降质了的图像恢复成原有或者接近原有图像.他是解决图像复原中的图像去噪问题的一种方法.滤波的主要目的是从含有噪声图像中估计原始数据图像,图像的滤波一直是图像处理中最基本、最重要的问题之一.该文通过实验、算法解析、分析结果来证明了基于偏导数的滤波算法对解决图像复原具有较好的有效性.
关键词：偏导数；图像品质；滤波算法
中图分类号：TP302 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）26-0186-03
Abstract： In this paper, a filtering algorithm Based on partial derivative is used to restore the degraded image to the original or near the original image. He is a way to solve the problem of image denoising in image restoration. The main purpose of filtering is to estimate raw data images from noisy images. Filtering of images is always one of the most basic and important problems in image processing. Through experiments, algorithm analysis and analysis results, it is proved that the filtering algorithm Based on partial derivative is effective to solve the image restoration problem.
Key words： partial derivative；image quality；filtering algorithm
1 概述
进行数字图像处理的目的,是为了提高图像的视感质量,以达到赏心悦目的目的.如去除图像中的噪声,改变图像中的亮度和颜色,增强图像中的某些成分与抑制某些成分,对图像进行几何变换等,从而改善图像的质量,以达到 或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果.
对于一副经过灰度处理的图像,平面的亮度分布假设为在一正常值域 ,那么对其接收起干扰作用的亮度分布即可称为图像噪声.噪声是图像质量下降的一个重要因素,因此图像的滤波和图像的去噪声图像处理技术中是很重要的.
通过一定的算法把降质了的图像恢复成原有或者接近原有图像是解决图像复原中的图像去噪问题的一种方法.滤波的主要目的是从含有噪声图像中估计原始数据图像,图像的滤波一直是图像处理中最基本、最重要的问题之一.
本文提出了一种基于偏导数的滤波算法,是进行数字图像处理,提高图像品质的有效方法.
2 处理策略：一种基于偏导数的滤波算法
2.1 线性滤波
去噪的方法很多,例如,对于混有噪声的图像可以采用简单的线性滤波方法进行处理.所谓的线性滤波其输出包含在滤波掩膜邻域内像素的简单平均值.因此,这些滤波器也称为均值滤波,它们都是低通滤波.均值滤波的处理非常直观,它用滤波掩膜确定的邻域内像素的平均值去代替图像每个像素点的值,这种处理减小了图像灰度的“尖锐”变化.均值滤波具有分析简单、易于实现的特点,但是它会使图像的边界变得模糊.传统的空域滤波算法中,噪声的去除是以图像的分辨率降低为代价的.中值滤波是一种非线性滤波的方法.然而传统的空域滤波去噪的效果依赖于滤波窗口的大小以及中值计算像素点数目.不同大小的滤波窗口对输出图像的质量有很大的影响.由于这种方法运算简单,特别是在平滑噪声的同时能使信号的边缘得到有效的保护.
2.2 基于偏导数的滤波算法
NMSE的结果也可以看出,基于偏导数的滤波算法具有相对较小的均方差.以上的实验结果可以看出,在采用偏导数滤波时候对应的图像的细节和轮廓都保存的较为完好,较中值滤波有较好的轮廓线和细节部分.这是因为,传统的中值滤波算法在消除噪声的同时,很大程度上模糊了原始的图像,不能很好地保持边缘的细节,在基于偏导数的滤波算法消除噪声的同时,将原始图像的边缘细节很好的保留下来,取得了较好地处理效果,从而有以上的实验结果.从实验结果中的时间复杂度可以看出,系统中的中值滤波函数的时间需求相对较小,而偏导数的时间需求相对较大.
5 结论
实验结果表明,算法对噪声密度较小的图像效果较好,但对于噪声密度较大的图像,细节处理还有待于改善.经过分析,可以得出以下结论,该算法通过偏导数对噪声的判定,改善了传统的通过排序来判断噪声像素点,大大提高了速度,对于滤波窗口的中心点,如果有两个以上的点同时为极大值点和极小值点都认为该点是有效点,不需要处理.可以考慮,对图像m的邻域扩展,且把图像的空间域和频率域滤波结合起来,形成更好、速度更快的算法.
随着科学技术的发展,数字图像处理显得越来越重要.数字图像处理技术正在向处理算法更优化、处理速度更快、处理后的图像清晰度更高的方向发展,实现图像的智能生成、处理、识别和理解是 数字图像处理的最终目标.
参考文献：
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