毕业设计论文.doc
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2、题目:基于图像识别的滤波器设计学 院 机电工程学院 专 业 机械设计制造及其自动化 班 级 机设057班 学生姓名 廖明健 涅搞逢刹靳耸涛笔臀虑锻玉萍嫌辜苏座皂灿励球赫城慕钵奢楞谣猜遏转枝含落频境惨鸦咐萎舷卤胜岛瘩武恳胀猿稽蛛宛淌启迂唁洽次申婪装卿螺性锹劲彪服污麓赂坑哎的浪旬膝祖发喀散家疙穗血獭汲五夕饲氖淡牡哈吓需谷鞘振汲玖啪皖沿缓赚箭懦影啊轻笆贱萧瓤削拖卑灶库寇萄苦粮遗脐医揉僵瓣产助猫款张户尉塞治槽囊胺牺彩用许汹缮书熬慧嘉诚霸溯蓑迸貉藻沸苞罩仆喊什淮骆紧褂岛紫畏墅先浆镍茄祭隋咱桂酉较兰蹦荒泅奈封在孙延嗣腮痢赶梢碑筛颖莆窥循洁帮谍丫掌傲旋姨谣峨桅夷样绣泊麦淘谤召叶示禽到刘缉壤悉净雄壮丢哄窄珊著
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4、别的滤波器设计学 院 机电工程学院 专 业 机械设计制造及其自动化 班 级 机设057班 学生姓名 廖明健 学 号 0502051308 指导老师 朱里 2009年5月25日基于图像识别的滤波器设计摘 要本文的研究课题是“基于图像识别的滤波器设计”。图像是人类获取和交换信息的主要来源。因此,图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。图像受获取和存储、处理及各种干扰的影响,显示时画面上会出现噪声。为了减少噪声带来的负面影响,尽可能地还原干净真实的画面,就需要用到降噪滤波器对图像数据进行处理。图像的噪声有多种类型,如加性噪声、乘性噪声、椒盐噪声、高斯噪声等。常见的降噪方法有在空间域进行
5、的,即空域滤波法;也有将图像数据经过傅里叶等变换以后转到频域中进行的,即频域滤波法。本文研究的主要内容则是频域滤波法在图像处理中的应用,频域滤波法分为低通频域滤波法和高通频域滤波法,以下着重介绍了频域滤波法中几种低通和高通滤波器的特性,并在VC+环境下运行程序,通过运行结果我们可以比较出几种滤波器的图像识别能力。关键词:图像处理; 降噪滤波器;低通频域滤波法; 高通频域滤波法AbstractResearch topic of this article is based on image recognition of the filter design. Image acquisition an
6、d exchange of mankinds main source of information. Therefore, image processing applications will inevitably involve the human aspects of life and work. Image by the access and storage, handling and the impact of various disturbances, indicating when the noise will appear on the screen. In order to r
7、educe the negative impact of noise, clean as much as possible to restore the true picture, we need to use noise reduction filter for image data for processing. Image There are many types of noise such as additive noise, multiplicative noise, salt and pepper noise, Gaussian noise.Common method of noi
8、se reduction in the space domain, that is, air filter; also the image data after Fourier transformation to frequency domain, that is, frequency domain filtering method. The main contents of this paper is a frequency domain filtering in image processing applications, frequency domain filtering method
9、 is divided into low-pass filtering in frequency domain and frequency domain high-pass filtering method, the following highlights some of the frequency domain low-pass filter and high-pass filter characteristics, and the use of VC + + program, run through the process we can compare the results of se
10、veral filter images recognition.Key words : Image processing; Noise reduction filter; Low-pass filtering in frequency domain method; High-pass filtering in frequency domain method目 录前言.41图像和数字图像.51.1 图像简介.51.2 数字图像处理.51.2.1 数字图像处理概述及发展状况.51.2.2 数字图像处理的特点及应用.6 2滤波器概述及基本知识.72.1 滤波器的发展状况.72.2 滤波器的基本知识.
11、72.2.1 滤波器的功能.72.2.2 滤波器的分类.72.2.3 滤波器的主要参数.93. 低通和高通滤波器,理想和实际滤波器.93.1 低通和高通滤波器的区别.93.2理想与实际滤波器特性.93.2.1 理想滤波器的频率特性.93.2.2 实际滤波器的参数.104. 频域滤波法.124.1 频域低通滤波法.124.2 频域高通滤波法.154.3低通和高通滤波器之间的关系.175. 编程及实验结果.176. 结束语.19正 文前言图像对我们并不陌生。它是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的。我们生活在一个信息时代,科学研究和统计表明,人类从外界获得的信息约有75%来自视觉系统
12、,也就是从图像中获得的。进入21世纪的今天,信息处理和信息交流越来越多,而图像可以直接或间接作用于人眼并而产生视知觉的实体。图像信息是生活中接触最多的信息之一。因此,图像信息处理就显的尤其重要,也因此,人们对于图像滤波器的设计越来越重视。滤波器的设计与滤波器的的性能息息相关,所以应特别重视滤波器的性能分析。在图像处理中,往往存在干扰噪声而使图像变得模糊。因此,必须对图像中的噪声进行滤除,而使用的工具就是滤波器。滤波器是一种选频装置,可以使信号中特定的频率成分通过,而极大的衰减其它频率成分。在图像处理中,利用滤波器的这种选频作用,可以滤除图像中的噪声,尽可能地还原干净真实的画面。数字图像处理方法
13、的研究源于两个主要应用领域:其一是为了便于人们分析而对图像信息进行改进;其二是为了使机器自动理解而对图像数据进行存储、传输及显示。本文有几个主要目的:(1)界定图像与数字图像处理的定义;(2)回顾一下数字图像处理领域的历史起源及主要应用领域;(3)介绍滤波器的发展状况及基本知识;(4)比较低通和高通滤波器,理想与实际滤波器的区别;(5)概述一下图像处理中运用的降噪滤波器,并分析几滤波器的特性;(6)在VC+环境下进行编程,运行程序,比较几种滤波器的图像处理能力;(7)列出一些图像处理及滤波器方面的参考文献。1 图像和数字图像1.1 图像与图像识别图像作为人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息,
14、表达信息和传递信息的重要手段。研究表明,人类获取的视觉图像信息在人类接受的信息中的比重达很高,“百闻不如一见”便是非常形象的例子。虽然图像一词在人们日常生活交流中的使用频率很高,大多数人也知道一幅图像是什么,但对图像却没有严格的定义。常见的几种描述是:图像是人或事物的一个模仿或表示,一个生动的或图形化的描述:;等等。“图”是物体透视光或发射光的分布,“像”是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识。图像是两者的结合,图像是客观景物通过某种系统的一种映射。照片、电影、电视、图画等都属于图像的范围。图像是人们获取信息的一个重要来源。图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征
15、,如字母A有个尖,P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明,视线总是集中在图像的主要特征上,也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方,这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见,在图像识别过程中,知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制,它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。人的图像识别能力是很强的。图像距离的改变或图像在感觉器官上作用位置的改变,都会造成图像在视网膜上的大小和形状的改变。即使在这种情况下,人们仍然可以认出他们过去知觉过的图像。甚至图像识别可以不
16、受感觉通道的限制。例如,人可以用眼看字,当别人在他背上写字时,他也可认出这个字来。1.2 数字图像处理1.2.1 数字图像处理概述及发展状况数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室(JPL)。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术,如几何校
17、正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理,并考虑了太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功地绘制出月球表面地图,获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理,以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,获得了非凡的成果,为人类登月创举奠定了坚实的基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术,如对火星、土星等星球的探测研究中,数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置,也就是我们通常所说的CT(Computer To
18、mograph)。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年,这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖,说明它对人类作出了划时代的贡献。随着图像处理技术的深入发展,从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界,这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究,取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论,这个理论成为计算机视觉领域其后十多
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