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文档简介

1、图像阈值分割及去噪的实现 纲要纲要研究思路结论研究背景研究背景处理技术仿真实验研究背景发展概要及趋势发展概要及趋势随计算机技术和VLSI而产生和发展应用前景应用前景人工智能气象及交通监测生物医学诊断空间探测工业检测图像通讯处理算法更优化；处理速度更快；实现图形的智能生成、处置、识别和理解。研究思路图像加噪图像加噪图像滤波图像滤波仿真对比仿真对比1234原始图像原始图像图像缩放图像缩放灰度变换灰度变换阈值分割阈值分割1234仿真对比仿真对比5处理技术 图像缩放处置处置技术技术图像灰度变换 图像去噪图像阈值分割一、图像缩放ABCD 最近邻插值 最近邻插值：最近邻插值：插值卷积核函数为插值卷积核函数

2、为AAAACCCC1| 0.5( )0 xh xelsewhereA BC D二、图像灰度变换GrayRG B 0.29900 * 0.58700 * 0.11400 * GrayRGB三、图像阈值分割ResultThresholdGrayGrayGrayGrayGray三、图像阈值分割阈值分割Kittlerr算法Niblack算法 Otsu算法Key Words全局阈值全局阈值T、组间方差、组间方差 OtsuNiblackKittler 局部阈值、用户自定义局部阈值、用户自定义k 全局阈值全局阈值T2max()B( , ) ( , )( , ) T x ym x yks x y( , ) (

3、 , )=( , )xyxye x y f x yTe x y四、图像去噪加噪图像加噪图像 还原图像还原图像 过滤方法高斯噪声椒盐噪声乘性噪声原始图像均值滤波中值滤波维纳滤波小波去噪仿真实验 - 编程界面仿真实验1 - 分割效果对比（1原始图像（2Otsu算法0.50s（3Niblack算法-55s（4Kittler算法0.94s结论：Otsu Kittler Niblack仿真实验2 - 滤波效果对比结论：均值滤波维纳滤波中值滤波小波去噪原始图像添加高斯噪声图 均值滤波 中值滤波 维纳滤波 小波去噪添加高斯噪声：仿真实验2 - 滤波效果对比结论：中值滤波 小波去噪均值滤波维纳滤波添加椒盐噪声：原始图像添加椒盐噪声图 均值滤波 中值滤波 维纳滤波 小波去噪仿真实验2 - 滤波效果对比结论：维纳滤波小波去噪中值滤波均值滤波 原始图像添加乘性噪声图 中值滤波 均值滤波 维纳滤波 小波去噪添加乘性噪声：结论

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