基于DSP图像滤波设计与实现方法.doc

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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. [2] 朱菊华,杨新等.一种改进的自适应保细节中值滤波算法[J].计算机工程应用,10   93-95. [3] 梁雯,刘松林.图像加权中值滤波及分级实现方法[J].安徽大学学报(自然科学版),  42-47. [4] 冯新宇,方伟林,杨栋.中值滤波与Sobel、canny算子的图像边缘研究[J].黑龙江.2009,Vol36. [5] 杨辉.基于中值滤波和小波变换的图像去噪研究[D.湖南:湖南师范大学,2008. [6] 刘真,李绿江.用数学形态法去除噪声的新算法[J].北京广播学院学报,1996(2):[7] 葛婷.几种数字图像滤波算法[D].江苏:南京信息工程大学,2006. [8] 陶泽明,裴玉龙,杜文刚.基于Matlab的车辆图像滤波[J].哈尔滨理工大学学报2008, 13. [9] 宗士伟.基于水平集的图像去噪与分割算法研究[D].湖南:中南大学,2009. [10] 刘剑秋,阮秋琦.形态学重建滤波器的研究与应用[J].通信学报,200223(1):116-121. [11] 吴玉莲.图像处理的中值滤波方法及应用[D].西安:西安电子科技大学,2006. [12] 朗文杰,宋小鹏.基于小波变换的中值滤波图像去噪[J].机械工程与自动化学报.2009   (12). [13] 邢藏菊,王守觉,邓浩江等.基于极值中值的新型滤波算法[J].中国图象图形学报,2001. [14] 何骥鸣,李强,明艳等.改进型中值滤波器的实现和性能测试[J].计算机系统应用.2009 (08). [15] 周杰.应用于图像处理的中值滤波改进算法[D].北京:北京邮电大学.2007. [16] 张宇.数字图像椒盐噪声滤波算法研究[D].黑龙江:哈尔滨理工大学,2009. [17] Qin Hong,Wang Yao nan,Zhu Jiang,et a1.Improved adaptive filter based on extremen  MeanComputer Engineering and Applications.2009,45(32):180~182. [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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