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中国体视学与图像分析 体视学与图像分析技术在沥青混合料级配分析中的应用 导读：就爱阅读网友为您分享以下“体视学与图像分析技术在沥青混合料级配分析中的应用”的资讯，希望对您有所帮助，感谢您对92的支持! 的重要方法之一。通常情况下都是先进行去除噪声，然后再进行图像锐化。 图３．５沥青混合料增强图及其直方图 （１）去噪假定，似），）是含有噪声的原图像，ｇ仁ｙ）为经过滤波处理的图像，图像去噪可用下式表示： 对于频域域：Ｇ０，Ｐ）．Ｆ（ｕ，ｖ）?日“，ｖ） 式中Ｇ（ｕ，ｖ）是ｇ（ｘ，ｙ）的傅立叶变换，Ｆ以，ｖ）是ｆ（ｘ，ｙ）的傅立叶变换， 月∞，ｖ）为低通滤波器的传递函数。选择不同的口＠，ｖ），可产生不同的平滑效果。 对于空间域。ｇ“，ｙ）．ｆ（ｘ，ｙ）?＾Ｏ，ｙ）．罗罗ｆ（ｍ，ｎ）ｈ（ｘ—ｍ，Ｙ—ｎ）ｆ一篇馨ｒ 式中．Ｉｌ＠，ｙ）为低通滤波器的脉冲响应函数，Ａ为｜ＩｌＯ，＿），）的作用域，ｍ、ｎ均为正整数。常用的方法有线性滤波（均值滤波）、中值滤波、自适应滤波等。本文采用空间滤波来平滑去噪。 线性滤波也称为均值滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。对于给定的图像，“，ｙ）中的每一个像素点“，ｙ１，取其邻域ｓ。设Ｓ含有Ｍ个像素，则取平均值作为处理后所得图像像素点“，ｙ）处的灰度。用一个像素邻域内各像素灰度平均值来代替该像素原来的灰度值，即邻域平均技术。邻域ｓ的大小和形状根据图像的特点确定。一般取正方形、矩形和十字形等。 中值滤波是抑制噪声的一种非线性处理方法。其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替【“。 把窗口内的像素按灰度值大小排列，取中间像素值。然后以中间像素值取代二维窗口中的中心像素值作为中值滤波的输出。二维窗口的形状可以有方形、矩形和十字形不等，不管哪种形状，随着窗口的增大，有效信号的损 失也会明显增加。因此，窗口大小的选择以能兼顾两者为佳。中值滤波优于 邻域平均之处在于它不仅像邻域平均一样可以抑制噪声，而且可以使边缘模糊效应大大降低。 自适应滤波，就是利用潜意识可以获得的滤波器参数等结果，自动的调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性。