图像阈值分割及去噪的实现 毕业论文

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1、本科毕业论文(科研训练、毕业设计)题目：图像阈值分割及去噪的实现姓名：学院：物理与机电工程学院系：物理系专业：物理学年级：学号：图像阈值分割及去噪的实现摘要图像在成像的过程中会受到各种干扰信号即噪声的影响，从而会使画面质量下降。为了减弱噪声、还原真实的画面，需要对图像进行处理。本文介绍图像灰度变换和区域分割、降噪技术。采用区域阈值分割法，分别用Otsu、Niblack以及Kittler算法实现；选用4种图像降噪方法，包括经典的滤波方法即均值滤波、中值滤波和维纳滤波，以及基于小波变换的降噪技术。通过Matlab仿真，详细分析比较了几种阈值分割和滤波法在图

2、像处理方面的特点。关键词阈值分割中值滤波均值滤波维纳滤波小波分析1厦门大学本科毕业论文AbstractImageBinaryzationandDenoisingRealizationAbstractInmanycases,thequalityofpicturessufferssignificantdebasementsintheimagingprocessing,owingtothenoise.Inordertoreconstitutethem,weneedtoprocessthecroppedimagesproperly.Thispaperfirst

3、lyaddressestheimagegrayscaletransformation,regionsegmentationandnoisereduction.Otsu,Niblack,andKittleralgorithmareusedtorealizethesecondissue;4kindsofimagenoisereductionmethodsaredesignedandapplied,whicharemeanfiltering,medianfiltering,Wienerfiltering,andwaveletdenoising.Thefirs

4、tthreeissuesbelongstoclassicalfilteringtheory.Matlabsimulationbasedonthesemethodsisbuilttoresearchtherelativebenefitsanddrawbacks.KeywordsRegionSegmentationMeanFilteringMedianFilteringWienerFilteringWaveletDenoising2厦门大学本科毕业论文目录目录摘要………………………………………………………………………………………………1Abstract……

5、………………………………………………………………………………………2目录………………………………………………………………………………………………3引言………………………………………………………………………………………………4第一章图像噪音…………………………………………………………………………………5第二章图像缩放和灰度变换处理…………………………………………………………………62.1图像缩放处理方法…………………………………………………………………………62.2图像灰度变换处理……………………………………………………………………6第三章图像阈值分割…

6、……………………………………………………………………83.1图像分割技术概要………………………………………………………………………83.2图像阈值分割原理……………………………………………………………………83.3图像阈值分割方法……………………………………………………………………9第四章图像去噪…………………………………………………………………………………124.1滤波原理…………………………………………………………………………………124.2滤波实现方法……………………………………………………………………………12第五章仿真实验结果和讨论……………

7、………………………………………………………165.1图像二值化算法对比……………………………………………………………………165.2图像去噪效果对比………………………………………………………………………17结论………………………………………………………………………………………………21参考文献…………………………………………………………………………………………22致谢语……………………………………………………………………………………………233厦门大学本科毕业论文引言引言数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSI的发展而产生、发展和不

8、断成熟起来的一个新兴技术领域，它在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就，并引起各方面人士的广泛