论文原稿。中值滤波器最常用的多，除了本文中提到的些基本去噪方法外，还有许多诸如频率域滤波，形态学去噪以及它们的改进型混合型等，读者可以自己进步研究。每种方法在计算复杂性和去噪效果方面各有不同，我们需要根据图像的特性和自己的目的选择最适合的去噪方法，从检测图像的空间域去噪方法研究论文原稿平滑其他非脉冲噪声，减少诸如物体边界细化或粗化等失真从而尽可能保留细节，这是传统的中值滤波器所做不到的，它可以处理具有更大概率的脉冲噪声，其和中值滤波器滤波效果对比如图。除了上面提到的常用排序滤波器外还有最大值滤波器最小值性和适用性，并给出去噪效果对比，最后总结各算法的特性。中值滤波器最常用的统计排序滤波器是中值滤波器，它使用个像素邻域内灰度的中值代替该像素的值。即中值滤波器的应用非常普遍，因为对于些类型的随机噪声，它们可提供良好的去噪能波器对值较敏感，在滤波器窗口内只要有个像素的灰度值为，就会造成滤波器的输出结果为。检测图像的空间域去噪方法研究论文原稿。摘要生产过程中为了提升产品品质需要利用自动光学检测设备对焊点进行检测，在图像获取和传输加权的均值滤波器为降低算术均值滤波器在滤波过程中对图像的模糊，根据像素和窗口中心像素的距离对滤波模板中系数进行加权赋值，赋值大小与像素离中心點的距离成反比。同样为线性滤波器，最常用的加权模板如下几何均值滤波器该滤波器处理操算术均值滤波器当时，退化为谐波均值滤波器。它不能同时消除这两种噪声，即它有个缺点，必须事先知道噪声是暗噪声还是亮噪声，以便为选择正确的符号，如果符号选择，则可能会引起灾难性的后果。检测图像的空间域去噪方法研究论线性滤波器。该滤波器实现的平滑可与算术均值滤波器相比，但这种处理中丢失的图像细节更少，能够更好地滤掉高斯噪声，并且能够更多的保留图像的边缘信息。但是该滤波器对值较敏感，在滤波器窗口内只要有个像素的灰度值为，就会造成滤波器的几种空间域去噪方法进行了研究，首先对去噪方法分类，再重点讨论各去噪方法，列出其操作算法，比较它们的优劣性和适用性，并给出去噪效果对比，最后总结各算法的特性。加权的均值滤波器为降低算术均值滤波器在滤波过程中对图像的模糊，根据，著，阮秋琦等译数字图像处理北京电子工业出版社，孙晓婷，熊红云检测系统中的图像预处理中国科技信息，罗兵，曾歆懿，季秀霞产品缺陷及相应的检测方法电子质量，王英，曾光宇，图像去噪算法研究电脑与信息检测图像的空间域去噪方法研究论文原稿原稿。算术均值滤波这是最简单的均值滤波器，属于线性滤波器，滤波公式如下其中，为处理过的图像，为原图像，表示中心在点处大小为的矩形滤波模块。该滤波器可以去除均匀噪声和高斯噪声，如上述，在滤波过程中会对图像造成定程度的模糊。逆谐波均值滤波器该滤波器操作由如下表达式给出，属非线性滤波其中称为滤波器的阶数，它更适合于处理脉冲噪声，这种滤波器适合减少在实际中消除椒盐噪声的影响。当值为正时，可以消除胡椒噪声当值为负时，消除盐粒噪声，当时，该滤波器退化，可分别用来降低胡椒噪声和盐粒噪声。结语图像去噪作为种重要的图像预处理，其去噪效果好坏直接影响到后续的图像处理工作，如图像分割边缘检测等。去噪方法有很多，除了本文中提到的些基本去噪方法外，还有许多诸如频率域滤波，形态学去噪出结果为。算术均值滤波这是最简单的均值滤波器，属于线性滤波器，滤波公式如下其中，为处理过的图像，为原图像，表示中心在点处大小为的矩形滤波模块。该滤波器可以去除均匀噪声和高斯噪声，如上述，在滤波过程中会对图像造成定程度的模糊素和窗口中心像素的距离对滤波模板中系数进行加权赋值，赋值大小与像素离中心點的距离成反比。同样为线性滤波器，最常用的加权模板如下几何均值滤波器该滤波器处理操作由如下表达式给出滤波后的像素由子图像窗口中像素乘积的次幂给出，故为技术，。摘要生产过程中为了提升产品品质需要利用自动光学检测设备对焊点进行检测，在图像获取和传输过程中由于环境条件和传输信道等其他干扰往往会导致图像被各种噪声所污染，因此需要在对图像作进步处理前对其进行去噪。本文对常见及它们的改进型混合型等，读者可以自己进步研究。每种方法在计算复杂性和去噪效果方面各有不同，我们需要根据图像的特性和自己的目的选择最适合的去噪方法，从而达到在提升效率的同时并实现所需的去噪效果。参考文献，检测图像的空间域去噪方法研究论文原稿是传统的中值滤波器所做不到的，它可以处理具有更大概率的脉冲噪声，其和中值滤波器滤波效果对比如图。除了上面提到的常用排序滤波器外还有最大值滤波器最小值滤波器，它们同中值滤波器方法，只是以图像排序中的最大值和最小值代替该像素的计排序滤波器是中值滤波器，它使用个像素邻域内灰度的中值代替该像素的值。即中值滤波器的应用非常普遍，因为对于些类型的随机噪声，它们可提供良好的去噪能力，且相比相同尺寸的线性平滑滤波器的模糊程度更少。在存在单极或双极脉冲噪声而达到在提升效率的同时并实现所需的去噪效果。参考文献著，阮秋琦等译数字图像处理北京电子工业出版社，孙晓婷，熊红云检测系统中的图像预处理中国科技信息，罗兵，曾歆懿，季秀霞产品缺陷波器，它们同中值滤波器方法，只是以图像排序中的最大值和最小值代替该像素的值，可分别用来降低胡椒噪声和盐粒噪声。结语图像去噪作为种重要的图像预处理，其去噪效果好坏直接影响到后续的图像处理工作，如图像分割边缘检测等。去噪方法有，且相比相同尺寸的线性平滑滤波器的模糊程度更少。在存在单极或双极脉冲噪声的情况下，中值滤波器尤其有效，更适用于去除椒盐噪声。自适应中值滤波器该滤波器不同于之前的滤波器，其模板尺寸会根据其算法保持或增大，算法试图去除椒盐噪声程中由于环境条件和传输信道等其他干扰往往会导致图像被各种噪声所污染，因此需要在对图像作进步处理前对其进行去噪。本文对常见的几种空间域去噪方法进行了研究，首先对去噪方法分类，再重点讨论各去噪方法，列出其操作算法，比较它们的优操作由如下表达式给出滤波后的像素由子图像窗口中像素乘积的次幂给出，故为非线性滤波器。该滤波器实现的平滑可与算术均值滤波器相比，但这种处理中丢失的图像细节更少，能够更好地滤掉高斯噪声，并且能够更多的保留图像的边缘信息。但是该