基于MATLAB下微光图像噪声抑制算法研究
时间:2018-08-16 10:49 来源:毕业论文 作者:毕业论文 点击:次
| 摘要目前，噪声抑制是微光图像处理中一个重要的研究课题，随着研究的不断深入，噪声抑制算法也在不断改进和创新。通常情况下，不同的噪声抑制算法对于不同的图像噪声的抑制处理效果是不一样的。本文综合阐述了微光夜视仪的发展、微光图像的成像原理、微光图像噪声来源以及微光图像噪声的特点，借助MATLAB工具，探讨各种噪声抑制的算法，通过对实际拍摄的微光图像的分析，依赖大量仿真实验，总结微光图像噪声处理的方法，通过图像分析最终得到不同噪声的最佳抑制算法。27076 关键词： 微光图像 噪声抑制 高斯噪声 椒盐噪声 MATLAB 毕业论文设计说明书外文摘要 Title The Research on Algorithm for LLL Image Noise Suppressing Through MATLAB . Abstract At present, the noise suppression is low-light-level image processing is an important research topic, with the deepening of the study, noise suppression algorithms are constantly improving and innovating. Typically, different noise suppression algorithms for suppressing the effects of different processing of image noise is not the same. This paper describes the development, imaging principle low-light-level image, image noise sources and characteristics of low-light-level image noise, with the tools of MATLAB, this paper discusses all kinds of noise suppression algorithm, through the analysis of the actual filming of low-light-level image, rely on a large number of simulation experiments, summarized the low-light-level image noise processing method ,finally obtained by image analysis of different noise suppression algorithm best. Keywords low-light-level image noise suppression gaussian noise Salt snd pepper noise MATLAB 目 次 1 引言1 1.1 微光图像噪声抑制的背景 1 1.2微光图像噪声抑制算法的国内外研究现状 1 1.3本文所做的研究工作 2 2 微光成像原理及主要特点 2 2.1 光电成像原理3 2.2微光成像基本原理 3 2.3微光图像噪声的来源及特征5 3 仿真结果及分析6 3.1 微光下实际拍摄的图像滤波 6 3.1.1均值滤波 6 3.1.2中值滤波 7 3.1.3 最大值、最小值滤波9 3.1.4文纳滤波 13 3.1.5拉普拉斯滤波 16 3.1.6 同态滤波18 3.2 纯净图像加噪声、滤波 20 3.2.1 加入高斯噪声 20 3.2.2加入椒盐噪声 21 3.2.3加入零均值高斯白噪声 22 3.2.4 加入泊松噪声 23 3.2.5加入斑点噪声 23 3.3 评价 24 3.3.1 主观评价 24 3.3.2客观评价 25 4 得出结论 32 致谢 33 参考文献34 1 引言 1.1 课题研究背景 在微光环境下（例如晚上），噪声更佳容易凸显出来，拍摄出来的图像由于非常容易受到外界噪声的干扰，因此拍摄出来的图像本身就会含有很多的噪声，在成像系统拍摄的过程中，系统本身也会产生很多的噪声，使最终的微光图像显得非常不清晰，图像的细节无法完全展现出来，给微光图像的研究造成了很大的影响，因此，微光图像的噪声抑制在微光图像处理的过程中方面就显得非常的重要。 1.2 本课题国内外研究现状 1.3 本文所做的研究工作 首先，深刻理解了辐射理论与成像系统的基本组成及主要特点；其次，分析微光视图像主要特点，研究噪声抑制的相关算法并且分析了上述算法的优缺点；然后,以MATLAB作为工具，开展了大量仿真研究工作，了解不同算法的优缺点以及如何在MATLAB软件当中使用；最后通过仿真处理对实验结果分析，得出最终的结论。 (责任编辑：qin) |