基于双边滤波的图像去噪软件的开发计本1101班王博学.doc

PAGE PAGE 3 本 科 毕 业 设 计 开 题 报 告 题 目 基于双边滤波的图像去噪软件的开发 学生姓名 王博学 学号 1118014015 所在院(系) 数学与计算机科学学院 专业班级 计算机科学与技术1101班 指导教师 魏佳 2015 年 03 月 28 日 题 目 基于双边滤波的图像去噪软件的开发 ? 一、选题的目的及研究意义 当今社会已经进入了一个高度信息化的阶段，人们对信息的需求越来越多，人们通过视觉、听觉、触觉、味觉等感知器官来进行感知，而视觉是人类最高级的感知器官，在人类接受的信息中，有将近80%来自于视觉，而图像信息成为人们获取信息的主要来源和主要手段。 但是在图像采集和传输过程中，由于受到各种条件限制，例如光照、温度、天气和图像设备等外界条件，图像受到噪声污染，而使图像质量受到了损害，偏离了原有的理想图像。噪声的存在具有很大的危害，它使得人们无法清晰的观测所采集到的图像，影响了视觉效果，而且图像当中许多重要的细节信息被噪声掩盖，一些所需要进行提取和识别的目标也变得无法分析，严重干扰了图像的应用价值以及对图像所作的一些后续的高级处理，如边缘检测、图像分割、特征识别、图像融合等。所以图像的去噪处理是数字图像研究领域中一项十分重要的工作，无论是对提高图像质量还是满足进一步处理图像的需求都具有深远的意义。 综述与本课程相关领域的研究现状、发展趋势、研究方法及应用领域 1.研究现状： 20世纪20年代，图像处理首次得到应用， 60年代中期，随着计算机科学的发展和计算机的普及，图像处理得到广泛应用，60年代末期，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。为了从图像中提取有效信息，改善图像质量，必须对图像进行去噪预处理。自上世纪70年代起，人们就根据实际图像的特点和噪声的一些分布规律，提出了各种各样的图像去噪方法。经典的图像去噪方法基本上有：空间域滤波法、频域滤波法和高斯滤波法等，与之适应的出现了许多应用方法，如均值滤波器、中值滤波器、低通滤波器、维纳滤波器等。这些方法的广泛应用，促进数字信号处理的极大发展，显著提高了图像质量。 2.发展趋势： 双边滤波是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折中处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的，具有简单、非迭代、局部的特点，因此，这种去噪方法也将成为今后图像去噪的主要发展趋势之一。 3.研究方法及应用领域： 查阅相关文献资料，了解并掌握图像去噪技术的相关实现原理，了解并掌握重要的滤波算法，并比较不同算法的降噪性能，针对各种方法进行相应的改进，用MATLAB语言实现上述功能。 图像去噪技术的应用从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化以及人们的日常生活产生重大影响。 将本系统需要解决的问题及解决问题的思路与方法、拟采用的研究方法(技术路线)或设计(实验)方案进行说明 基于本课题的研究，首先要了解数字图像去噪的意义、研究背景、发展趋势和现存在的主要问题，对研究课题的基本内容、目的和意义有所了解。 数字图像在获取或传输的过程中常常会受到噪声干扰，然而传统的去噪方法在去除噪声的同时会将原有的边缘模糊掉，常常不能满足后期应用的要求。双边滤波技术在滤除图像噪声的同时，保留较强的边缘信息，一定程度上解决了这一难题。本课题主要以双边滤波技术为基础，快速有效的对图像进行去噪。 要选择合适的双边滤波参数； 用MATLAB语言实现去噪功能，并进行调试； 对不同噪声的处理结果进行比较。 四、检索与本课题有关参考文献资料的简要说明 [1]Francesco Banterle，Massimiliano Corsini,Paolo Cignoni,Roberto Scopigno.A Low-Memory,Straightforward and Fast Bilateral Filter Through Subsampling in Spatial Domain[J]. Computer Graphics Forum.2012 (1). ? [2]Shin Yoshizawa，Alexander Belyaev，Hideo Yokota.Fast Gauss Bilateral Filtering[J]. Computer Graphics Forum.2010(1). [3]冈萨雷