車底掃描系統(tǒng)車底檢測(cè)系統(tǒng)智N圖像處理
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　　常規(guī)降噪算法：

　　1、均值濾波器采用鄰域平均法的均值濾波器適用于通過掃描得到的圖象中的顆粒噪聲。領(lǐng)域平均法有力地了噪聲,同時(shí)也由于平均而引起了模糊現(xiàn)象,模糊與領(lǐng)域半徑成正比。幾何均值濾波器所的平滑度可以與算術(shù)均值濾波器相比,但在濾波過程中丟失少的圖象細(xì)節(jié)。諧波均值濾波器對(duì)“鹽”噪聲,但是不適用于“胡椒”噪聲。它善于處理像高斯噪聲那樣的其他噪聲。逆諧波均值濾波器適合于處理脈沖噪聲,但它有個(gè)缺點(diǎn),是須要知道噪聲是暗噪聲還是亮噪聲,以便于選擇的濾波器階數(shù)號(hào),如果階數(shù)的號(hào)選擇錯(cuò)了可能引起災(zāi)難X的后果。 　　2、自適應(yīng)維納濾波器它能根據(jù)圖象的部差來調(diào)整濾波器的輸出,部差越大,濾波器的平滑作用越。它的終目標(biāo)是使恢復(fù)圖像f^(x,y)與原始圖像f(x,y)的均誤差e2=E[(f(x,y)-f^(x,y)2]小。該法的濾波比均值濾波器要好,對(duì)保留圖像的邊緣和其他高頻部分很有用,不過計(jì)算量較大。維納濾波器對(duì)具有白噪聲的圖象濾波佳。

　　3、中值濾波器它是1種常用的非線X平滑濾波器,其基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中1點(diǎn)的值用該點(diǎn)的1個(gè)領(lǐng)域中各點(diǎn)值的中值代換其主要功能是讓周圍象素灰度值的差比較大的像素改取與周圍的像素值接近的值,從而可以孤立的噪聲點(diǎn),所以中值濾波對(duì)于濾除圖像的椒鹽噪聲。中值濾波器可以做到既噪聲又能保護(hù)圖像的邊緣,從而獲得較滿意的復(fù)原,而且,在實(shí)際運(yùn)算過程中不需要圖象的統(tǒng)計(jì)特X,這也帶來不少便,但對(duì)1些細(xì)節(jié)多,是點(diǎn)、線、尖頂細(xì)節(jié)較多的圖象不宜采用中值濾波的法。

　　2.4 形態(tài)學(xué)噪聲濾除器將開啟和閉合結(jié)合起來可用來濾除噪聲,先對(duì)有噪聲圖象進(jìn)行開啟操作,可選擇結(jié)構(gòu)要素矩陣比噪聲的尺寸大,因而開啟的結(jié)果是將背景上的噪聲。后是對(duì)前1步得到的圖象進(jìn)行閉合操作,將圖象上的噪聲去掉。根據(jù)此法的特點(diǎn)可以知道,此法適用的圖像類型是圖象中的對(duì)象尺寸都比較大,且沒有細(xì)小的細(xì)節(jié),對(duì)這種類型的圖像除噪的比較好。

　　2.5 小波去噪這種法保留了大部分包含號(hào)的小波系數(shù),因此可以較好地保持圖象細(xì)節(jié)。小波分析進(jìn)行圖像去噪主要有3個(gè)步驟:(1)對(duì)圖象號(hào)進(jìn)行小波分解。(2)對(duì)經(jīng)過層次分解后的高頻系數(shù)進(jìn)行閾值量化。(3)利用二維小波重構(gòu)圖象號(hào)。 前沿降噪算法：

　　1、3維塊匹配濾波)BM3D可以說是當(dāng)前好的算法之1。 該降噪法了圖像在變換域的稀疏表示。BM3D 降噪法的優(yōu)點(diǎn)是的保留圖像中的1些細(xì)節(jié)，BM3D采用了不同的去噪策略。通過搜索相似塊并在變換域進(jìn)行濾波，得到塊評(píng)估值，后對(duì)圖像中每個(gè)點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)得到終去噪。?該算法的思想跟NL-Means有點(diǎn)類似，也是在圖像中尋找相似塊的法進(jìn)行濾波，但是相對(duì)于NL-Means要復(fù)雜得多，理解了NL-Means于理解BM3D算法。BM3D算法總共有兩大步驟，分為基礎(chǔ)估計(jì)和終估計(jì)。在這兩大步中，分別又有三小步：相似塊分組，協(xié)同濾波和聚合。

　　2、DCT 降噪因?yàn)檐嚨讏D像噪聲往往分布在高頻部分，因此可以將車底圖像轉(zhuǎn)換到頻域，進(jìn)行高頻處理，把高頻部分慮掉.DCT 變換是正交變換。這個(gè)法是對(duì)滑動(dòng)的窗口內(nèi)的圖像做 DCT 變換，在部變換域做系數(shù)收縮。由滑動(dòng)窗口產(chǎn)的重疊部分圖像的過表示。如果采用的變換不能將普通圖像的細(xì)節(jié)過表示，那么這種變換的過X不能抵消無效的收縮。因此只使用二維變換獲得稀疏表示只適于特定的圖像模式。

　　3、PCA 降噪PCA(主成分分析法)是1種適用，又相對(duì)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)處理的法。它是利用降維的法，將數(shù)據(jù)表示的息的主要成分提取出來，所以叫做主成分分析法。主成分分析法直觀的目的是要將冗余的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行降維處理，與此同時(shí)保留數(shù)據(jù)的1部分特征，使其主要的特征成分大的保持整個(gè)數(shù)據(jù)息完整X。應(yīng)用于圖像降噪的法的提出克服了標(biāo)準(zhǔn)正交變換帶來的缺點(diǎn)，這種法對(duì)于高結(jié)構(gòu)X的圖像細(xì)節(jié)都有的結(jié)果。

　　5、非部均值降噪非部均值降噪，其出發(fā)點(diǎn)是借鑒了越多幅圖像加權(quán)的越好的現(xiàn)象，那么在同1幅圖像中對(duì)具有相同X質(zhì)的區(qū)域進(jìn)行分類并加權(quán)平均得到去噪后的圖片，應(yīng)該降噪也越好。該算法使用自然圖像中普遍存在的冗余息來去噪聲。與雙線X濾波、中值濾波等利用圖像部息來濾波不同，它利用了整幅圖像進(jìn)行去噪。即以圖像塊為單位在圖像中尋找相似區(qū)域，再對(duì)這些區(qū)域取平均，較好地濾除圖像中的高斯噪聲。

想要了解其他信息請(qǐng)關(guān)注我們 深圳市魯飛智能科技有限公司小波閾值降噪號(hào)通常是低頻或者平穩(wěn)號(hào)的形式，而噪聲1般都是高頻號(hào)，所以降噪的過程也是濾除高頻號(hào)的1個(gè)過程，小波閾值降噪是利用的這1原理。在小波分析中經(jīng)常用到近似和細(xì)節(jié)，近似表示號(hào)的高尺度，即低頻息;細(xì)節(jié)表示號(hào)的低尺度，即高頻息。對(duì)含有噪聲的號(hào)，噪聲分量的主要能量集中在小波解的細(xì)節(jié)分量中。在過程中，小波基和分解層數(shù)的選擇，閾值的選取規(guī)則，和閾值函數(shù)的設(shè)計(jì)，都是影響終去噪的關(guān)鍵因素。