基于dsp的图像去噪实现

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1、摘要数字图像在产生、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

2、像去噪；DSP；椒盐噪声；高斯噪声；中值滤波I目录摘要......................................................I1设计方案................................................11.1设计目的..............................................11.2设计内容及要求........................................12数字图像基础.......................................12.1　数字图像....

3、........................................12.2　数字图像灰度化.......................................22.3　噪声的分类与特点.....................................32.4　灰度图像噪声的清除...................................72.5　图像去噪效果的评价方法..............................103中值滤波...............................................113.1　标准中值

4、滤波........................................113.2　中值滤波的改进算法..................................144算法及DSP仿真.........................................184.1　算法................................................184.2　仿真................................................225设计总结......................................

5、.........30参考文献.................................................31致谢.....................................................321设计方案1.1设计目的通过对课程设计任务的完成，使学生理解课程教学的理论内容，并且能够掌握和熟悉DSP的开发流程和基本的编程方法。同时，由于设计中涉及到各种器件的使用，可以提高学生综合运用各种技术和知识的能力。1.2设计内容及要求基于DSP技术完成图像取反设计，具体要求如下：（1）总体方案设计。（2）设计出软件编程方法，并写出源代码。（3）仿真与结果

6、分析。（4）论文格式要符合学院的统一规定，结构要合符逻辑，表达要得体。2　数字图像基础2.1　数字图像在人们的视界里，图像分为彩色和黑白。对于彩色图像，按照色度学理论：任何颜色都可由红、绿、蓝三种基本颜色按不同的比例混合得到。这样，自然界的图像可以用基于位置坐标的三维函数来表示，即：利用f表示空间坐标点的颜色函数，fred、fgreen、fblue分别表示该点颜色的红、绿、蓝三种原色的分量值。由于平面上每一点仅包括两个坐标(x,y),所以我们可以将空间三维函数转化为二维函数。对于黑白图像，就比彩色图像简单多了，只需要用表示该点图像的灰度（强度）即可。我们所说的数字图像是相对于模拟图像而言的。是

7、将图像按空间坐标和明暗程度的连续性分类得到的：(1)模拟图像指空间坐标和明暗程度都是连续变化的图像，计算机无法对其直接处理。即是空间的连续函数，为连续的空间，即在连续空间内，每一个点都有一个精确的值与之相对应。(2)数字图像是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字表示的图像，这样的图像才能被计算机处理。由于计算机仅能处理二进制数据，如果要用计算机来处理图像的话，必须把连续的图像函数转化为离散的