改进中值滤波算法及其在土壤图像预处理中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景与选题意义 | 第10-12页 |
| ·人眼视觉特性与中值滤波算法的关系 | 第12页 |
| ·图像去噪国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·空间域滤波法 | 第12-14页 |
| ·频域滤波法 | 第14页 |
| ·论文结构与内容 | 第14-16页 |
| 2 图像去噪理论基础及其相关算法 | 第16-35页 |
| ·图像噪声 | 第16-22页 |
| ·噪声特征 | 第16-17页 |
| ·噪声分类 | 第17-20页 |
| ·噪声模型 | 第20-21页 |
| ·图像系统的常见噪声 | 第21-22页 |
| ·中值滤波基本理论 | 第22-26页 |
| ·中值的定义 | 第22页 |
| ·中值滤波原理 | 第22-24页 |
| ·中值滤波的主要特性 | 第24-26页 |
| ·中值滤波算法 | 第26-31页 |
| ·加权中值滤波 | 第26-27页 |
| ·多级中值滤波 | 第27-28页 |
| ·开关中值滤波 | 第28-29页 |
| ·极值中值滤波 | 第29-30页 |
| ·自适应中值滤波 | 第30-31页 |
| ·图像去噪性能评价标准 | 第31-33页 |
| ·图像主观评价 | 第31-32页 |
| ·图像客观评价 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 3 基于动态阈值的中值滤波算法 | 第35-48页 |
| ·脉冲噪声特点 | 第35-36页 |
| ·算法思想 | 第36-37页 |
| ·噪声检测 | 第37-41页 |
| ·自适应确定滤波窗口大小 | 第41-42页 |
| ·噪声去除 | 第42-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-46页 |
| ·实验结果 | 第43-45页 |
| ·结果分析 | 第45-46页 |
| ·算法在土壤图像预处理中的应用 | 第46-47页 |
| ·土壤样本制备 | 第46页 |
| ·土壤图像数据采集 | 第46页 |
| ·土壤图像去噪 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 基于噪声检测的极值自适应中值滤波算法 | 第48-59页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·极值中值滤波 | 第49页 |
| ·算法思想 | 第49-50页 |
| ·噪声点的检测 | 第50-53页 |
| ·噪声点初级检测 | 第51-52页 |
| ·噪声点二级检测 | 第52-53页 |
| ·自适应确定滤波窗口大小 | 第53-54页 |
| ·噪声去除 | 第54-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-57页 |
| ·实验结果 | 第55-57页 |
| ·结果分析 | 第57页 |
| ·算法在土壤图像预处理中的应用 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
