基于双边滤波的图像增强方法研究

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时间:2019-06-22

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1、学号2011301760040密级武汉大学本科毕业论文基于双边滤波的图像增强方法研究院系名称:印刷与包装系专业名称:印刷工程学生姓名:唐徐欣指导教师:曹丽琴二○一五年六月郑重声明本人呈交的学位论文,是在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果,所有数据、图片资料真实可靠。尽我所知,除文中已经注明引用的内容外,本学位论文的研究成果不包含他人享有著作权的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体,均已在文中以明确的方式标明。本学位论文的知识产权归属于培养单位。本人签名:日期:L摘要随着多媒体技术的发展,越来越广泛的内容以图像的形式出现,通过图像摄取信息已成为

2、生活中的主要方式之一,因而图像增强越来越引起人们的重视。由于图像经常受到噪声影响,去噪是必然过程。消除噪声是一个除去高频部分的过程,然而,图像的边缘也属于高频部分,去噪后图像的细节总是受到影响而变得模糊不清。因此,去噪和保存边缘在一定程度上是相互矛盾的,如何在去除噪声的同时保存图像细节是图像增强的主要难点。双边滤波算法能在去噪的同时有效地保持边缘信息,然而其算法的复杂性使得其运行时间较长。本文在双边滤波原理的基础上,将双边滤波的值域核转换为三角余弦核来降低计算的时间复杂度,从而减少双边滤波处理图像的时间,提高算法效率。实验对改进双边滤波的图像处理质量和处理速度进行测试

3、,结果表明本文采用的方法在去除噪声上的同时能有效保存图像边缘,较双边滤波算法效率较高,时间复杂度较低。关键词:双边滤波;图像增强;边缘保存IIIIABSTRACTWiththedevelopmentofmultimediatechnology,moreandmoreinformationemergesasimages,inwhichgaininginformationthroughimageshasbecameoneofthemainmeansinlife,eventuallytheimageenhancementattractspeople’sattention.H

4、owever,asimagesareusuallyinterferedbynoiseanddenoisingisnecessary.However,thenoiseandedgeoftheimagesarehighfrequency,whiletheprocessofdenoisingisdecreasingthehighfrequencypartofimages,thedetailsofimagesareoftenaffectedsothatmakingthemblurred.Therefore,thewaytodenoisingbutpreservingtheed

5、gebecomesthedifficultpointtoresolvethisproblem.Bilateralfiltercanpreservetheinformationoftheedgeswhiledenoising,butthecomplexityofitsalgorithmmakestheruntimetoolong.BasedonthemaintheoryofBilateralFilter,thethesistransformstherangekernelintotrigonometricrangekernel.Byreducingthetimecompl

6、exityofthealgorithm,thethesisachievesmuchlesstimetoprocessingimagesandhigherefficiency.Accordingtotheexperimentsonthequalityofprocessedimagesandthespeed,itprovesthatthealgorithmadoptedinthethesiscanpreservetheedgeofimagesefficiently,withhigherefficiencyandlowertimecomplexitythantheorigi

7、nalbilateralfilteralgorithm.Keywords:BilateralFilter;ImageEnhancement;Edge-preservingII目录摘要IABSTRACTII1绪论11.1研究背景及意义11.2发展历史与研究现状21.2.1发展历史21.2.2研究现状31.3本文的主要内容与组织安排31.3.1本文的主要内容31.3.2组织安排42主要理论52.1图像增强理论52.1.1空间域增强52.1.2频率域增强72.2双边滤波理论72.2.1双边滤波的原理72.2.2相关参数92.2.3优势与缺陷92.3评价体系

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