图像自适应边缘检测椒盐噪声滤波算法优化研究.docx

图像自适应边缘检测椒盐噪声滤波算法优化研究

目录

图像自适应边缘检测椒盐噪声滤波算法优化研究（1）．．．．．．．．．．．．4

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

理论基础与预备知识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1图像处理基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2边缘检测算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.3椒盐噪声特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

图像自适应边缘检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1自适应阈值法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.2基于深度学习的边缘检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.3混合型边缘检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

椒盐噪声滤波算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.1传统椒盐噪声滤波方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.2基于统计模型的椒盐噪声滤波．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.3基于深度学习的椒盐噪声滤波．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.1实验环境与工具．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.2实验数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.3实验方法与流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

5.4实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

算法优化与改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

6.1算法优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

6.2算法改进方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

7.2研究不足与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

图像自适应边缘检测椒盐噪声滤波算法优化研究（2）．．．．．．．．．．．46

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

1.3主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

1.4技术路线与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

2.1图像噪声模型与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

2.2边缘检测基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

2.3图像滤波方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

2.4椒盐噪声特性及传统去除方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

基于自适应阈值的椒