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1、激光图像背景噪声影响的研究摘要本文主要是图像去噪在数字图像处理中的应用，解决的主要问题是图像去噪和图像分割，包括图像变换、中值去噪、阈值分割、真彩色处理。考虑到Matlab在矩阵计算，实现算法，数据可视化方面的特点，通过分析本文采用MATLAB程序处理数字图像。本文应用中值去噪，编写了相关MATLAB程序。中值滤波在图像处理中,常用于用来保护边缘信息,是经典的平滑噪声的方法。在一定的条件下，可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。采用运算速度比较快的阈值分割方法，编写了相应
2、MATLAB程序。通过多幅图像的实验，结果表明：该方法可以去除激光图片背景噪声。关键词：图像去噪；中值去噪；MATLAB；图像分割StudyonbackgroundnoiseoftheLaserimageAbstractThepaperismainlyapplyforimageprocessinginimagedenoising.Solvethemainproblemisimagedenoisingandimagesegmentation.,includingimagetransformation、mediande
3、noising、thresholdsegmentation、falsecolorprocessing.ConsideringthematrixMatlabalgorithm,thecalculation,datavisualizationfeatures,throughtheanalysisbasedonMatlabdigitalimageprocessing.ThisapplicationvalueanddenoisingMATLABproceduresrelated.Themedianfilterinimage
4、processing,oftenusedforprotectionoftheedgeinformation,istheclassicmethodofnoisesmooth.Undercertainconditions,whichcanovercomethelinearfilter,andimagedetailsoffuzzyfilterpulsejammingandmosteffectivenoiseimagescanningUsingspeedfasterthresholdsegmentationmethodan
5、dpreparedtheMATLABprogram.Throughtheexperimentofmanyimages,resultsshowthatthismethodcanremovethelaserimagesbackgroundnoise.KeyWords：Imagedenoising;Mediandenoising；MATLAB；Imagesegmentation1绪论人类获取外界信息有视觉、听觉、触觉、味觉等多种方法，但绝大部分(约80%)是来自视觉所接收的图像信息，即所谓“百闻不如一见”。而图像处理就是
6、对图像息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求。因此，图像处理技术的广泛研究和应用是必然的趋势。在分析和使用图像之前，需要对图像信号进行一系列处理。比如调整图像存储的格式，对图像进行去噪等等。图像处理是针对性很强的技术，根据不同用途、不同要求采用不同的处理方法。采用的方法是综合各学科较先进的成果而成的，如数学、物理学、心理学、生理学、医学、计算机科学、通信理论、信号分析、控制论和系统工程等，各学科相互补充、相互渗透才使数字图像处理技术飞速发展。在激光主动成像、激光大气传输等激光应用场合,激光束经远距离传输
7、后的光斑图像将受到严重的噪声污染。一方面,由于环境背景光影响,激光光斑图像中夹杂着众多不同频率的噪声,使得图像轮廓模糊,像质差,图像的信噪比降低;另一方面,图像采集时总会受到CCD的热噪声、读出噪声、A/D转换噪声、量化噪声的干扰。这些噪声极大地影响了上述应用场合的光斑分析,尤其是在暗背景条件下,CCD的光子噪声成为制约图像信噪比的主要因素,低信噪比条件下的激光光斑图像预处理技术是目前激光图像处理的一个研究热点。1.1噪声图像模型及噪声特性1.1.1含噪模型现实中的数字图像在数字化和传输过程中，常受到成像设备与外部
8、环境噪声干扰等影响，成为含噪图像。去除或减轻在获取数字图像中的噪声称为图像去噪,在图像去噪之前我们先要建立一个含噪图像的模型，为了简便，我们研究如下的加性噪声模型，即含噪图像仅由原始图像叠加上一个随机噪声形成:（1-1）表示图像，为噪声，含噪图像记为。1.1.2噪声特性在对这个含噪模型进行研究之前，我们有必要了解一下噪声的一些特性，经常影响图像质量的噪声源可
