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基于DSP图像滤波设计与实现方法
基于DSP的图像滤波设计与实现方法
一、毕业设计(论文)任务
课题内容
1、DSP是一种集成度和高的数字信号处理器,主要应用于语音、图像等信号的处理。随着VLSI技术的发展,从1987年以来,DSP的产品越来越多,应用也越来越广泛。DSP芯片的结构和性能,非常适用于视觉信息低层次的处理,称为图像处理专用的DSP芯片。而视觉信息低层次处理的算法大量使用重复的乘、加运算。
2:噪声往往以孤立的点的形式出现,这些点对应的像素数很少,而图像则是由像素数较多、面积较大的小块构成。空间域低通滤波,由于图像中噪声空间相关性弱的性质,而图像本身的频率分量则处于较低的空间频率区域之内,因此可以用低通滤波的方法实现平滑,采用离散卷积可以实现滤波作用。
通过本设计,使学生能够把专业知识运用于实践,特别是对图像的去噪处理、图像平滑、中值滤波算法等知识的综合运用,了解和掌握设计的实现,运用过程。 课题任务要求
任务
1、收集资料,掌握数字图像增强技术,特别是掌握中值滤波的原理与
4、毕业设计源程序全代码
5、英文参考资料及译文
主要参考文献与外文翻译文件(由指导教师选定)
[1] 龚声容,刘纯平等.数字图像处理与分析[M].清华大学出版社,2006.
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[18] Caselles V,Sapiro G,Chung D H.Vector median filters,inf_sup Operations and coupled’
s:The Oretical connections.J.Math.Image Vi,2000,12:109~120.
英语翻译:Caselles V,Sapiro G,Chung D H.Vector median filters,inf_sup Operations and PDEs:The Oretical connections.J.Math.Image Vi,2000,12:109~120.
基于DSP的图像滤波设计及其实现方法
摘要
图像去噪是图像预处理中一项应用广泛的技术,目的是为了提高图像的信噪比,突出图像的期望区域。图像降噪归根到底是利用噪声和信号在频域上分布的不同进行的。信号主要分布在低频区域,而噪声主要分布在高频区域,同时图像的细节也分布在高频区域。传统去噪算法往往在滤除噪声的同时也破坏了图像中的边缘信息,破坏了图像的细节。因此如何在滤除图像噪声的同时较好地保持边缘纹理细节,成为人们广泛关注的热点问题。
图像处理运算量十分大,运算速度成为图像处理应用的关键技术
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