图像椒盐噪声去噪算法研究及应用

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1、学校代号10532学号S1502W0264分类号TP391.4密级公开工程硕士学位论文图像椒盐噪声去噪算法研究及应用学位申请人姓名邓中东培养单位机械与运载工程学院导师姓名及职称李蓉副教授孔朝阳高级经济师学科专业工业工程研究方向机器视觉与图像处理论文提交日期2018年4月23日学校代号：10532学号：S1502W0264密级：公开湖南大学工程硕士学位论文图像椒盐噪声去噪算法研究及应用学位申请人姓名：邓中东导师姓名及职称：李蓉副教授孔朝阳高级经济师培养单位：机械与运载工程学院专业名称：工业工程论文提交日期：2018年4月23日论文答辩日期：2018年5月19日答辩委员会主席：于德介教授R

2、esearchandapplicationofimagedenoisingalgorithmbasedonsaltandpeppernoisebyDENGZhongdongB.E.(HunanInstituteofTechnology)2015AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinIndustrialEngineeringintheGraduateSchoolofHunanUniversitySupervisorAssociateProfessor

3、LIRong&SenioreconomistKONGChaoyangJune,2018图像椒盐噪声去噪算法研究及应用摘要基于机器视觉的表面粗糙度检测因其高效率、高灵敏度、非接触测量等优点，近年来在工件表面粗糙度的检测中得到了迅速发展。在机器视觉图像采集、传输和存储等过程中，由于内外部的各种原因，图像会受到各种噪声的干扰，造成图像质量下降，其中椒盐噪声就是一类比较常见的噪声类型。因此，如何滤除椒盐噪声，提高图像质量，是图像处理、机器视觉检测领域重点的问题之一。传统的自适应中值去噪算法在滤除椒盐噪声上取得了一定的效果，但存在易将高频信号点误判为噪声点、去噪窗口方向单一、中值替换噪声点造成图

4、像的边界模糊等问题。论文针对传统的自适应中值去噪算法对椒盐去噪存在的不足，进行了改进研究，提出了一种改进的自适应中值去噪算法；并进一步对高密度椒盐噪声去噪方法进行了研究，重点研究了其噪声点检测方法，提出了一种高密度椒盐噪声去噪算法。运用主观评价法和客观评价法两种方法，对所提出的算法进行了仿真验证，并将改进的自适应中值去噪算法应用于齿轮齿面表面粗糙度检测去噪，验证了方法的有效性。本文的主要研究工作如下：（1）针对传统的自适应中值去噪算法存在的易将高频信号点误判为噪声点，本文将两级门限法应用于噪声检测中；针对去噪窗口方向单一，引入全方位子窗口进行去噪；针对中值替换噪声点造成图像的边界模糊，

5、将最小方差理论应用于去噪窗口上，先计算不同子窗口的方差，然后用最小方差的子窗口的中值替换噪声点。通过实验仿真，验证改进算法的效果。（2）针对椒盐噪声高密度下，一些经典去噪算法及改进的自适应中值去噪算法去噪效果下降。针对这一问题，本文重点研究了噪声检测方法，引入了噪声标记矩阵，提出了一种高密度椒盐噪声去噪算法。该算法首先利用噪声检测方法把图像像素点分为信号点、疑似正噪声点和疑似负噪声点，分别用0、1和-1进行标记，构造噪声标记矩阵；接下来通过计算噪声标记矩阵的局部统计特征，将疑似噪声点具体分为信号点、噪声点和不确定点，并分别采取不同的对策进行去噪处理。仿真分析验证了方法的有效性。（3）基

6、于机器视觉的表面粗糙度检测方法在对齿轮表面进行图像采集的过程中，主要受到低密度椒盐噪声干扰。将本文提出的改进自适应中值去噪方法应用于齿轮表面粗糙度图像预处理中，以用于齿轮表面粗糙度和评价指标的计算。通过对去噪前后的图像对比分析，验证了方法的有效性。II工程硕士学位论文关键词：图像去噪；椒盐噪声；自适应中值算法；表面粗糙度；齿轮图像去噪III图像椒盐噪声去噪算法研究及应用AbstractDuetoitsadvantagesofhighefficiency,highsensitivity,andnon-contactmeasurement,surfaceroughnessdetection

7、basedonmachinevisionhasbeenrapidlydevelopedinthedetectionofsurfaceroughnessofworkpiecesinrecentyears.Intheprocessofmachinevisionimageacquisition,transmissionandstorage,duetovariousinternalandexternalreasons,theimagewillbesub