灰度图像的常用平滑算法及其DSP实现-毕业论文.doc

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1、皖西学院2010届本科毕业设计（论文）毕业设计（论文）题目：灰度图像的常用平滑算法及其DSP实现学生姓名：学号：所在学院：信息工程学院专业班级：届别：指导教师：皖西学院2010届本科毕业设计（论文）目录前言11数字图像的表示方法22灰度图像的噪声32.1灰度图像32.2图像噪声32.3图像噪声的特点43均值滤波分析43.1邻域平均法43.2均值滤波53.3均值滤波的原理53.4均值滤波的方法53.5用MATLAB实现均值滤波74中值滤波分析114.1中值滤波124.2中值滤波原理124.3中值滤波方法124.4MATLAB实现中值滤波13

2、5高斯滤波分析145.1MATLAB实现高斯平滑滤波算法156DSP实现灰度图像的平滑处理176.1DSP概述176.2DSP的特点186.3图像平滑处理的DSP设计186.4DSP实现灰度图像平滑算法的流程图186.5灰度平滑处理程序196.5.1均值滤波的DSP程序196.5.2中值滤波的DSP程序20皖西学院2010届本科毕业设计（论文）6.5.3高斯滤波的DSP程序21参考文献23皖西学院2010届本科毕业设计（论文）灰度图像的常用平滑算法及其DSP实现（皖西学院信息工程学院）摘要:为了研究灰度图像的常用平滑算法及其DSP实现这一

3、课题，本论文对均值滤波、中值滤波和高斯滤波算法进行了深入研究。然后分别用MATLAB软件和DSP实现灰度图像的平滑滤波算法。操作方法是首先在同一幅灰度图像中加入椒盐噪声或高斯噪声，然后再用不同的滤波算法消除这些噪声，通过比较滤波后灰度图像的恢复程度，选择合适的平滑滤波算法。结果表明：均值滤波和高斯滤波对高斯噪声的滤波效果尤为理想，中值滤波对椒盐噪声的滤波效果较为显著。当用MATLAB语言和DSP仿真时，模板大小的选取也很重要，模板选取过小滤波效果不够好，选取过大则图像清晰度将降低。关键词：灰度图像;椒盐噪声;高斯噪声;均值滤波;中值滤波;

4、高斯滤波StudyonGray-scaleImageSmoothingAlgorithmanditsDSPRealizationStudent:LiuQiong(FacultyAdviser：FangJie)(CollegeofInformationEngineering,WestAnhuiUniversity)Abstract:InordertostudythegrayimagesmoothingalgorithmandDSPusedtoachievethisobject,thepresentthesismeanfiltering,me

5、dianfilteringandGaussianfilteringalgorithmin-depthstudy.ThenusingMATLABsoftwareandDSPfilteringalgorithmtoachieveasmoothgray-scaleimages.MethodofoperationistofirstaddsaltandpeppernoiseorGaussiannoisewithagrayimage,andthenusedifferentfilteringalgorithmtoeliminatethesenoises

6、,thedegreeofrecoveryofgrayimagebycomparingthefilter,selecttheappropriatesmoothingalgorithm.Theresultsshowedthat:themeanfilterandGaussianfilterGaussiannoisefilteringeffectisparticularlyideal,medianfilteringofimpulsenoisefilteringeffectismoresignificant.Whenthesimulationusi

7、ngMATLABandDSP,selectthetemplatesizeisalsoveryimportanttoselectthetemplateisnotgoodenoughfilteringeffectistoosmall,toolargetoselecttheimagesharpnesswillbereduced.皖西学院2010届本科毕业设计（论文）Keywords:gray-scaleimage;saltandpeppernoise;Gaussiannoise;Meanfilter;Medianfilter;Gaussianf

8、ilter前言随着计算机的普遍使用，世界已进入了一个高速发展的信息化时代。随着计算机处理能力的不断增强，在所有学科都得到迅速发展的同时，数字图像处理学科与其他学科的交叉渗透也越来越广泛，而作为