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1、JournalofImageandSignalProcessing图像与信号处理,2015,4(4),132-138PublishedOnlineOctober2015inHans.http://www.hanspub.org/journal/jisphttp://dx.doi.org/10.12677/jisp.2015.44016ReviewofResearchonImageProcessingUsingStochasticResonanceXueYang,TingLi,ChaoqiongYang,JiaminXie,YipingLuo,ShilongGao*Colle
2、geofMathematicsandInformationScience,LeshanNormalUniversity,LeshanSichuan*Email:lunan1027@126.comthndthReceived:Oct.8,2015;accepted:Oct.22,2015;published:Oct.27,2015Copyright©2015byauthorsandHansPublishersInc.ThisworkislicensedundertheCreativeCommonsAttributionInternationalLicense(CCBY).ht
3、tp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/AbstractInthispaper,theresearchresultsofstochasticresonancetheoryinimageprocessingaresumma-rized.Onthebasisoftheexistingimageprocessingmodelofstochasticresonancetheory,theap-plicationprospectofstochasticresonancetheoryinimageprocessingisdiscussed.Ke
4、ywordsStochasticResonance,ImageProcessing,ParameterAdjustment,InformationRetrieval随机共振在图像处理中的研究综述*杨雪，李婷，杨超琼，谢佳敏，罗艺苹，高仕龙乐山师范学院数学与信息科学学院，四川乐山*Email:lunan1027@126.com收稿日期：2015年10月8日；录用日期：2015年10月22日；发布日期：2015年10月27日摘要本文综述了随机共振理论在图像处理中已取得的研究成果，并结合已有的基于随机共振理论的图像处理模型，展望了随机共振理论在图像处理中的应用前景。*通讯作者。文
5、章引用:杨雪,李婷,杨超琼,谢佳敏,罗艺苹,高仕龙.随机共振在图像处理中的研究综述[J].图像与信号处理,2015,4(4):132-138.http://dx.doi.org/10.12677/jisp.2015.44016杨雪等关键词随机共振，图像处理，参数调节，信息恢复1.引言随机共振概念是Benzi等[1]在20世纪80年代初研究古气象冰川问题时提出并用于解释第四纪全球气候冰期和温暖期交替出现所具有的周期性变化[2]。自此以后，一直到1983年，Fauve等人[3]才首次在Schmitt触发器的试验中用实验验证了随机共振现象的存在。1988年，McNamara等人[
6、4]在双稳态激光器中通过音频信号调节激光膜的运动轨迹，然后逐步加大噪声的强度，再次发现了随机共振现象。至此，人们才开始高度关注随机共振这一现象。随机共振是非线性系统、噪声以及周期激励信号之间的一种协同作用。它揭示了当三者达到某种匹配状态时，系统可以将噪声能量转化为信号能量从而使得微弱信号得以检测。随机共振技术打破了以往增强信号强度必先消除噪声的传统理念，它的出现使得弱信号检测和处理技术更加实用。当前，国内外关于随机共振的理论和应用研究已比较成熟，发表的相关研究成果也很丰富[5][6]，并且已逐渐延伸至数字信号处理领域[7]-[9]。图像处理一直是数字信号处理领域的一个重要内
7、容。数字图像处理的经典方法已有很多。中值滤波法是将像素邻域内的中值代替该像素的值，利用该方法可以达到消除孤立的噪声点的同时减少图像模糊程度的目的。均值滤波法一般是通过象素平均从而达到减小噪声的目的，这种方法的优点主要是运算速度快、算法简单，但是图像会出现一定程度的模糊。Wiener滤波是以原图像和它的复原图像之间的最小均方误差为目标，该方法是在1949年由Wiener首次提出的，并对一维平稳时间序列进行估值，效果良好，但该方法需要知晓未退化图像和噪声的功率谱，但在实际问题中，这些信息我们一般难以获取。近年来，随机共
