2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、在數字圖像處理的過程中,為了獲得較高質量的圖像,圖像的濾波去噪是比較基本和重要的研究之一。圖像的邊緣是圖像的基本特征,而圖像邊緣檢測是圖像處理和分析最基礎的內容之一。因此,尋求較好的圖像去噪和圖像邊緣檢測方法,一直是人們研究的熱點。
  灰色系統理論主要研究的是“小樣本”、“貧信息”不確定性問題,而將灰色系統理論和圖像處理相結合,是從一個嶄新的角度去認識和理解圖像的過程。近些年來,灰色系統理論在圖像處理中的應用處在不斷發展的階段,

2、然而對于圖像去噪和圖像邊緣檢測方面而言,取得了一些實質性的進展。本文的目的是為了更進一步說明灰色系統理論在圖像處理方面應用的有效性。
  本文的主要研究工作如下:
  (1)提出了基于無偏灰色Verhulst模型和遺傳算法相結合的圖像去噪新算法。首先對含噪圖像的像素點進行分類,對于噪聲點以它所對應的圖像的像素為中心,用它周圍的4個點的灰度值建立無偏灰色Verhulst模型,并用一步預測值取代噪聲點原來的灰度值,實現預測濾波,

3、對非噪點和邊緣點不作處理。由于圖像的本身的特性,圖像所對應的閾值不同,所以本文用遺傳算法來確定圖像的最優閾值使得去噪后圖像的均方誤差最小。最后,對不同噪聲水平下的圖像進行仿真實驗,并用峰值信噪比和均方誤差對去噪效果進行客觀評價,實驗表明:該算法對含有椒鹽噪聲的圖像具有較好的處理效果。
  (2)提出了基于離散灰色預測模型(DiscreteGreyModel)和閾值相結合的圖像邊緣檢測算法。首先根據灰色預測模型的建模條件和圖像本身的

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