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数字图像中值滤波改进算法研究

数字图像中值滤波改进算法研究
数字图像中值滤波改进算法研究

中值滤波原理及MATLAB实现.

中值滤波原理及MATLAB实现 摘要:图像是一种重要的信息源,通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。本文将纯净的图像加入椒盐噪声,然后采用中值滤波的方法对其进行去噪。中值滤波是一种常用的非线性信号处理技术,在图像处理中,它对滤除脉冲干扰噪声最为有效。文章阐述了中值滤波的原理、算法以及在图像处理中的应用。MATLAB是一种高效的工程计算语言,在数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。 关键词:图像,中值滤波,去噪,MATLAB 1. 引言 20世纪20年代,图像处理首次得到应用。上个世纪60年代中期,随着计算机科学的发展和计算机的普及,图像处理得到广泛的应用。60年代末期,图像处理技术不断完善,逐渐成为一个新兴的学科。图像处理中输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。 为了改善图像质量,从图像中提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。根据噪声频谱分布的规律和统计特征以及图像的特点,出现了多种多样的去噪方法。经典的去噪方法有:空域合成法,频域合成法和最优合成法等,与之适应的出现了许多应用方法,如均值滤波器,中值滤波器,低通滤波器,维纳滤波器,最小失真法等。这些方法的广泛应用,促进数字信号处理的极大发展,显著提高了图像质量。 2. 中值滤波 在图像滤波中,常用的方法是线性滤波技术和非线性滤波技术,线性滤波以其完美的理论基础,数学处理简单、易于采用和硬件实现等优点,一直在图像滤波领域中占有重要的地位。线性滤波对加性高斯噪声有较好的平滑作用,但对脉冲信号和其它形式的高频分量抑制效果较差,且模糊信号边缘。非线性滤波是基于对输入信号序列的一种非线性投影关系,常把某一特定的噪声近似为零而保留信号的重要特征,一定程度上克服线性滤波器的不足,非线性滤波早期运用较多的是中值滤波器,其应用于多维信号处理时,对窄脉冲信号具有良好的抑制能力,但

常用的8种数字滤波算法

常用的8种数字滤波算法 摘要:分析了采用数字滤波消除随机干扰的优点,详细论述了微机控制系统中常用的8种数字滤波算法,并讨论了各种数字滤波算法的适用范围。 关键词:数字滤波;控制系统;随机干扰;数字滤波算法 1 引言 在微机控制系统的模拟输入信号中,一般均含有各种噪声和干扰,他们来自被测信号源本身、传感器、外界干扰等。为了进行准确测量和控制,必须消除被测信号中的噪声和干扰。噪声有2大类:一类为周期性的,其典型代表为50 Hz 的工频干扰,对于这类信号,采用积分时间等于20 ms整倍数的双积分A/D转换器,可有效地消除其影响;另一类为非周期的不规则随机信号,对于随机干扰,可以用数字滤波方法予以削弱或滤除。所谓数字滤波,就是通过一定的计算或判断程序减少干扰信号在有用信号中的比重,因此他实际上是一个程序滤波。 数字滤波器克服了模拟滤波器的许多不足,他与模拟滤波器相比有以下优点: (1)数字滤波器是用软件实现的,不需要增加硬设备,因而可靠性高、稳定性好,不存在阻抗匹配问题。 (2)模拟滤波器通常是各通道专用,而数字滤波器则可多通道共享,从而降低了成本。 (3)数字滤波器可以对频率很低(如0.01 Hz)的信号进行滤波,而模拟滤波器由于受电容容量的限制,频率不可能太低。 (4)数字滤波器可以根据信号的不同,采用不同的滤波方法或滤波参数,具有灵活、方便、功能强的特点。 2 常用数字滤波算法 数字滤波器是将一组输入数字序列进行一定的运算而转换成另一组输出数字序列的装置。设数字滤波器的输入为X(n),输出为Y(n),则输入序列和输出序列之间的关系可用差分方程式表示为: 其中:输入信号X(n)可以是模拟信号经采样和A/D变换后得到的数字序列,也

中值滤波与均值滤波

四川大学电气信息学院微机原理与接口技术 实验报告 实验名称:中值滤波与均值滤波 实验地点:二基楼A514 年级: 2014级 姓名:宋雅婕 学号: 2014141443030 实验时间:2016年5月27日

一、实验内容 1.在数据段设变量数组TADA1和TADA2,并存入假设的两组采样值作为某一 采样周期的采样值。 ⒉设计中值滤波程序求出测量值。 ⒊设计均值滤波程序求出测量值。 ⒋每个程序应能将结果显示在屏幕上。 ⒌在计算机上调试程序,并获得正确结果。 二、程序框图 1. 2.中值滤波:

三、程序清单 1、中值滤波: DATAS SEGMENT TADA1 DB 65,72,33,84,43 N EQU $-TADA1 DATAS ENDS CODES SEGMENT ASSUME CS:CODES,DS:DATAS START: MOV AX,DATAS MOV DS,AX ;给DS段赋值 MOV CX,N-1 ;设置N-1轮比较次数 MOV DX,1 ;设置比较的轮次 AG: CALL MP ;调用子程序 INC DX LOOP AG MOV SI,0 XOR AX,AX ;将AX清零 MOV AL,TADA1[SI+(N-1)/2] ;取出中值 MOV BL,10 DIV BL PUSH AX ADD AL,30H MOV DL,AL MOV AH,2 INT 21H ;输出十进制数的高位POP AX ADD AH,30H MOV DL,AH MOV AH,2 INT 21H ;输出十进制数的低位 MOV AH,4CH INT 21H MP PROC ;冒泡法(从小到大排列) PUSH CX MOV CX,N SUB CX,DX MOV SI,0 RECMP: MOV AL,TADA1[SI]

MATLAB课程设计(自适应中值滤波)

信息工程系课程设计报告 课程MATLAB课程设计 专业通信工程 班级 2级本科二班 学生姓名1 景学号114 学生姓名2 学号1414 学生姓名3 王学号6 学生姓名4 学号31 学生姓名4 学号02 二〇一四年十二月

目录 目录 (1) 摘要: (2) 关键词: (2) 1.算法描述 (2) 1.1 噪声点 (3) 1.2 窗口尺寸选择 (3) 1.3求滤波窗口内中值,并替换像素点。 (3) 2程序实现 (4) 2.1准备和描述 (4) 2.2扩大窗口、确定窗口 (5) 2.3 确定最大、最小值和中值 (6) 2.4中值替换像素点、输出图像 (7) 实验结果 (9) 参考文献 (9)

摘要:通过本次课程设计,主要训练和培养学生综合应用所学MATLAB课程的自适应中值的相关知识,独立学习自适应中值滤波的原理及处理方式。学会扩大窗口并找到其区域内的中值、最小值、以及最大值,然后用中值代替像素点。通过自主学习和查阅资料来了解程序的编写及改进,并用MATLAB进行仿真。 关键词:自适应中值滤波灰度值椒盐噪声像素点.

1.算法描述 1.1 噪声点 脉冲噪声是图像处理中常见的一类,中值滤波器对消除脉冲噪声非常有效。噪声脉冲可以是正的(盐点),也可以是负的(胡椒点),所以也称这种噪声为“椒盐噪声”。椒盐噪声一般总表现为图像局部区域的最大值或最小值,并且受污染像素的位置是随机分布的,正负噪声点出现的概率通常相等。图像噪声点往往对应于局部区域的极值。 1.2窗口尺寸选择 滤波窗口尺寸的选择影响滤波效果,大尺寸窗口滤波能力强,但细节保持能力较弱;小尺寸窗口能保持图像大量细节但其滤波性能较低。根据噪声密度的大小自适应地选择滤波窗口可以缓和滤波性能与细节保持之间的矛盾,同时也增加了算法的时间复杂度。从形状看来窗口方向要沿着边缘和细节的方向,不能穿过它们也不能把它们和周围相差很大的像素包含在同一窗口中否则边缘和细节会被周围像素模糊。 1.3求滤波窗口内中值,并替换像素点。 设f ij为点(i,j)的灰度,A i,j为当前工作窗口,f min、f max 和f med分别为A i,j中的灰度最小值、灰度最大值和灰度中值, A

中值滤波算法的滤波效果分析报告

题目中值滤波算法的滤波效果分析报告 学院:信息科学与技术学院 专业:控制科学与工程 学生:X X 指导教师:XXX 2014 年12月07日

1、中值滤波算法原理 中值滤波是一种对干扰脉冲和点状噪声有良好抑制作用,而对图像边缘能较好保持的非线性图像增强技术。中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点。常用的中值滤波有线状、圆形、十字形、圆环形等形状;常用的中值滤波有3x3、5x5等区域。图像为二维信号,中值滤波的窗口形状和尺寸对滤波器效果影响很大,不同图像内容和不同应用要求往往选用不同的窗口形状和尺寸。 2、滤波效果分析 本文基于Matlab编程实现对含有噪声的图像进行中值滤波处理,中值滤波的基本步骤分为: (1)将滤波模板(含有若干个点的滑动窗口)在图像中遍历,并将模板中心与图中某个像素位置重合; (2)读取模板中各对应像素的灰度值; (3)将这些灰度值从小到大排列; (4)取这一列数据的中间数据,将其赋给对应模板中心位置的像素。如果窗口中元素为奇数,中值取元素按灰度值大小排序后的中间元素灰度值。如果窗口中元素为偶数,中值取元素按灰度值大小排序后,中间两个元素灰度的平均值。中间值代替该点的像素值。 调用Matlab中的中值滤波函数medfilt2()对添加噪声的图像进行滤波处理,分别添加高斯白噪声和椒盐噪声,分别使用3x3、5x5的窗口对添加噪声的图像进行滤波,其运行结果如下: 图2.1 原始图像

在原图像中添加0.002的高斯白噪声与椒盐噪声,噪声图像如图2.2所示。 图2.2 噪声图像 使用3x3、5x5的滤波窗口对高斯白噪声图像进行滤波处理,其结果如图2.3所示。 图2.3 白噪声图像滤波效果 使用3x3、5x5的滤波窗口对椒盐噪声图像进行滤波处理,其结果如图2.4所示。 图2.4 椒盐噪声图像滤波效果

中值和均值滤波论文(附代码)

基于MATLAB 的带噪图像的中值和均值滤波 摘要:图像是一种重要的信息源,通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。本文将纯净的图像加入椒盐噪声,然后采用中值和均值滤波的方法对其进行去噪。在图像处理中,中值和均值滤波对滤除脉冲干扰噪声都很有效。文章阐述了中值和均值滤波的原理、算法以及在图像处理中的应用。MATLAB 是一种高效的工程计算语言,在数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。 关键词:图像,中值滤波,均值滤波,去噪,MATLAB 1. 引言 20世纪20年代,图像处理首次得到应用。上个世纪60年代中期,随着计算机科学的发展和计算机的普及,图像处理得到广泛的应用。60年代末期,图像处理技术不断完善,逐渐成为一个新兴的学科。图像处理中输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。 为了改善图像质量,从图像中提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。根据噪声频谱分布的规律和统计特征以及图像的特点,出现了多种多样的去噪方法。经典的去噪方法有:空域合成法,频域合成法和最优合成法等,与之适应的出现了许多应用方法,如均值滤波器,中值滤波器,低通滤波器,维纳滤波器,最小失真法等。这些方法的广泛应用,促进数字信号处理的极大发展,显著提高了图像质量。 2. 中值滤波 中值滤波是一种典型的低通滤波器,属于非线性滤波技术,它的目的是保护图像边缘的同时去除噪声。所谓中值滤波,是指把以某点(x,y )为中心的小窗口内的所有象素的灰度按从大到小的顺序排列,若窗口中的象素为奇数个,则将中间值作为(x ,y)处的灰度值。若窗口中的象素为偶数个,则取两个中间值的平均值作为(x ,y)处的灰度值。中值滤波对去除椒盐噪声很有效。中值滤波器的缺点是对所有象素点采用一致的处理,在滤除噪声的同时有可能改变真正象素点的值,引入误差,损坏图像的边缘和细节。该算法对高斯噪声和均匀分布噪声就束手无策。 设有一个一维序列1f ,2f ,…,n f ,取窗口长度为m(m 为奇数),对此序列

中值滤波器

帽泡排序法的汇编实现。。 mov cx,count ;CX←数组元素个数 dec cx ;元素个数减1为外循环次数 outlp: mov dx,cx ;DX←内循环次数 mov bx,offset array inlp: mov al,[bx] ; 取前一个元素 cmp al,[bx+1] ;与后一个元素比较 jna next xchg al,[bx+1] ;否则,进行交换 mov [bx],al next: inc bx ;下一对元素 dec dx jnz inlp ;内循环尾 loop outlp ;外循环尾 2、中值滤波 中值滤汉是对某一参数连续输入N次(一般N取奇数),从中选择一个中间值作为本次采样值,若变量变化比较缓慢,采用此方法效果比较好,但对快速变化过程的参数,如流量、自然伽玛等,则不宜采用。 中值滤波的C程序函数如下: float middle_filter(float middle_value [] , intcount) { float sample_value, data; int i, j; for (i=1; i for(j=count-1; j>=i,--j){ if(middle_value[j-1]=middle_value[j]{ data=middle_value[j-1]; middle_value[j-1]=middle_value[j] middle_value[j]=data; } } sample_value=middle_value(count-1)/2]; return(sample_value); } 函数假设对某一参数连续采样3次,若多次采样,可对该函数稍作修改即可。3次采样值存储在数组middle_value[3],其中Sample-value表示有效采样值,count表示连续采样次数。

自适应滤波LMS算法及RLS算法及其仿真.

自适应滤波 第1章绪论 (1) 1.1自适应滤波理论发展过程 (1) 1.2自适应滤波发展前景 (2) 1.2.1小波变换与自适应滤波 (2) 1.2.2模糊神经网络与自适应滤波 (3) 第2章线性自适应滤波理论 (4) 2.1最小均方自适应滤波器 (4) 2.1.1最速下降算法 (4) 2.1.2最小均方算法 (6) 2.2递归最小二乘自适应滤波器 (7) 第3章仿真 (12) 3.1基于LMS算法的MATLAB仿真 (12) 3.2基于RLS算法的MATLAB仿真 (15) 组别:第二小组 组员:黄亚明李存龙杨振

第1章绪论 从连续的(或离散的)输入数据中滤除噪声和干扰以提取有用信息的过 程称为滤波。相应的装置称为滤波器。实际上,一个滤波器可以看成是 一个系统,这个系统的目的是为了从含有噪声的数据中提取人们感兴趣的、 或者希望得到的有用信号,即期望信号。滤波器可分为线性滤波器和非 线性滤波器两种。当滤波器的输出为输入的线性函数时,该滤波器称为线 性滤波器,当滤波器的输出为输入的非线性函数时,该滤波器就称为非线 性滤波器。 自适应滤波器是在不知道输入过程的统计特性时,或是输入过程的统计特性发生变化时,能够自动调整自己的参数,以满足某种最佳准则要求的滤波器。 1.1自适应滤波理论发展过程 自适应技术与最优化理论有着密切的系。自适应算法中的最速下降算法以及最小二乘算法最初都是用来解决有/无约束条件的极值优化问题的。 1942年维纳(Wiener)研究了基于最小均方误差(MMSE)准则的在可加性噪声中信号的最佳滤波问题。并利用Wiener.Hopf方程给出了对连续信号情况的最佳解。基于这~准则的最佳滤波器称为维纳滤波器。20世纪60年代初,卡尔曼(Kalman)突破和发展了经典滤波理论,在时间域上提出 了状态空间方法,提出了一套便于在计算机上实现的递推滤波算法,并且适用于非平稳过程的滤波和多变量系统的滤波,克服了维纳(Wiener)滤波理论的局限性,并获得了广泛的应用。这种基于MMSE准则的对于动态系统的离散形式递推算法即卡尔曼滤波算法。这两种算法都为自适应算法奠定了基础。 从频域上的谱分析方法到时域上的状态空间分析方法的变革,也标志 着现代控制理论的诞生。最优滤波理论是现代控制论的重要组成部分。在控制论的文献中,最优滤波理论也叫做Kalman滤波理论或者状态估计理论。 从应用观点来看,Kalman滤波的缺点和局限性是应用Kalman滤波时要求知道系统的数学模型和噪声统计这两种先验知识。然而在绝大多数实际应用问题中,它们是不知道的,或者是近似知道的,也或者是部分知道的。应用不精确或者错误的模型和噪声统计设计Kalman滤波器将使滤波器性能变坏,导致大的状态估计误差,甚至使滤波发散。为了解决这个矛盾,产生了自适应滤波。 最早的自适应滤波算法是最小JY(LMS)算法。它成为横向滤波器的一种简单而有效的算法。实际上,LMS算法是一种随机梯度算法,它在相对于抽头权值的误差信号平方幅度的梯度方向上迭代调整每个抽头权 值。1996年Hassibi等人证明了LMS算法在H。准则下为最佳,从而在理论上证明了LMS算法具有孥实性。自Widrow等人1976年提出LMs自适应滤波算法以来,经过30多年的迅速发展,已经使这一理论成果成功的应用到通信、系统辨识、信号处理和自适应控制等领域,为自适应滤波开辟了新的发展方向。在各种自适应滤波算法中,LMS算法因为其简单、计算量小、稳定性好和易于实现而得到了广泛应用。这种算法中,固定步长因子μ对算法的性能有决定性的影响。若μ较小时,算法收敛速度慢,并且为得到满意的结果需要很多的采样数据,但稳态失调误差

中值滤波

机械与电子工程学院信号分析与处理 课程设计报告 题目:图像信号的中值滤波 题号:1-14 小组成员:赵鑫、陈超、尹庆宇 班级:15电科1班 字数:4040 完成日期:2018年6月29日

目录 1引言 (1) 1.1设计目的 (1) 1.2章节组织 (1) 2设计原理 (1) 2.1中值滤波的基本原理 (1) 2.2中值滤波的特点 (2) 2.2.1对某些输入信号中值滤波的不变性 (2) 2.2.2中值滤波去噪声性能 (2) 2.2.3中值滤波的频谱特性 (2) 3设计内容 (2) 3.1中值滤波算法分析 (2) 3.2中值滤波在图像处理中的MATLAB实现 (3) 4设计结果分析 (5) 4.1中值滤波与均值滤波的比较 (5) 4.2中值滤波与均值滤波的进一步讨论 (6) 4.2.1中值滤波输出方差 (6) 4.2.2均值滤波输出方差 (8) 4.3结果分析 (8) 5总结 (8) 6参考文献 (9)

1引言 1.1设计目的 1.熟悉MA TLAB的使用方法包括函数、原理和方法的应用。 2.增强在通信系统设计方面的动手能力与自学能力。 3.进一步熟悉图像中值滤波的原理和方法。 4.比较中值滤波同其它滤波的实现效果 1.2章节组织 报告共分六章。第一章为引言,主要介绍本课程的设计目的;第二章为设计原理,给出了图像的中值滤波的基本原理;第三章为设计内容,给出了中值滤波的算法实现;第四章为设计结果分析,比较中值滤波同其它滤波的实现效果;第五章为总结,对报告的要点进行了总结;第六章为参考文献,给出了报告的主要参考资料。 2设计原理 2.1中值滤波的基本原理 中值滤波是一种比较常见的非线性信号处理技术,它以排序理论为基础,能够有效地抑制噪声。这种领域运算和卷积类似,它主要是排序领域中的像素,接下来再选择排序后的数据组中的中间值作为最终输出的像素值。其基本原理为:首先针对以一个像素为中心点的具体领域进行研究,领域也被称为窗口,可以是方形,十字形,圆形或其他类似的形状,然后对领域中的每个像素值按照灰度值的大小进行排序,最后再将这组数的中值作为中心点像素灰度的真值进行输出。序列中值的具体定义如下: 若x1,x2,…,xn为一组序列,先把这组序列按大小排序为xi1≤xi2≤xi3…≤xin,则该序 列的中值y为 实现时一般取一长度为L=2n+1的滤波窗口,n为正整数。将窗口在数据上滑动,中值滤波输出就是窗口正中所对的像素值用窗口内各像素的中值代替,

数据处理中的几种常用数字滤波算法

数据处理中的几种常用数字滤波算法 王庆河王庆山 (济钢集团计量管理处,济南250101) (济钢集团中厚板厂,济南250101) 摘要随着数字化技术的发展,数字滤波技术成为数字化仪表和计算机在数据采集中的关键性技术,本文对常用的几种数字滤波算法的原理进行描述,并给出必要的数学模型。 关键词:数据采样噪声滤波移动滤波 一、引言 在仪表自动化工作中,经常需要对大量的数据进行处理,这些数据往往是一个时间序列或空间序列,这时常会用到数字滤波技术对数据进行预处理。数字滤波是指利用数学的方法对原始数据进行处理,去掉原始数据中掺杂的噪声数据,获得最具有代表性的数据集合。 数据采样是一种通过间接方法取得事物状态的技术如将事物的温度、压力、流量等属性通过一定的转换技术将其转换为电信号,然后再将电信号转换为数字化的数据。在多次转换中由于转换技术客观原因或主观原因造成采样数据中掺杂少量的噪声数据,影响了最终数据的准确性。 为了防止噪声对数据结果的影响,除了采用更加科学的采样技术外,我们还要采用一些必要的技术手段对原始数据进行整理、统计,数字滤波技术是最基本的处理方法,它可以剔除数据中的噪声,提高数据的代表性。 二、几种常用的数据处理方法 在实际应用中我们所用的数据滤波方法很多,在计算机应用高度普及的今天更有许多新的方法出现,如逻辑判断滤波、中值滤波、均值滤波、加权平均 2中值滤波 中值滤波是对采样序列按大小排滤波、众数滤波、一阶滞后滤波、移动滤波、复合滤波 等。 假设我们采用前端仪表采集了一组采样周期为1s的温度数据的时间序列 T0为第0s 采集的温度值,Ti为第is采集的温度值。下面介绍如何应用几种不同滤波算法来计算结果温度T。 1.程序判断滤波 当采样信号由于随机干扰、误检测或变送器不稳定引起严重失真时,可采用程序判断滤波算法,该算法的基本原理是根据生产经验,确定出相邻采样输入信号可能的最大偏差△T,若超过此偏差值,则表明该输入信号是干扰信号,应该去掉,若小于偏差值则作为此次采样值。 (1)限幅滤波 限幅滤波是把两次相邻的采集值进行相减,取其差值的绝对值△T作为比较依据,如果小于或等于△T,则取此次采样值,如果大于△T,则取前次采样值,如式(1)所示:

自适应滤波器毕业设计论文

大学 数字信号处理课程要求论文 基于LMS的自适应滤波器设计及应用 学院名称: 专业班级: 学生姓名: 学号: 2013年6月

摘要自适应滤波在统计信号处理领域占有重要地位,自适应滤波算法直接决定着滤波器性能的优劣。目前针对它的研究是自适应信号处理领域中最为活跃的研究课题之一。收敛速度快、计算复杂性低、稳健的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。 自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器。作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成传递函数。研究自适应滤波器可以去除输出信号中噪声和无用信息,得到失真较小或者完全不失真的输出信号。本文介绍了自适应滤波器的理论基础,重点讲述了自适应滤波器的实现结构,然后重点介绍了一种自适应滤波算法最小均方误差(LMS)算法,并对LMS算法性能进行了详细的分析。最后本文对基于LMS算法自适应滤波器进行MATLAB仿真应用,实验表明:在自适应信号处理中,自适应滤波信号占有很重要的地位,自适应滤波器应用领域广泛;另外LMS算法有优也有缺点,LMS算法因其鲁棒性强特点而应用于自回归预测器。 关键词:自适应滤波器,LMS算法,Matlab,仿真

1.引言 滤波技术在当今信息处理领域中有着极其重要的应用。滤波是从连续的或离散的输入数据中除去噪音和干扰以提取有用信息的过程,相应的装置就称为滤波器。滤波器实际上是一种选频系统,他对某些频率的信号予以很小的衰减,使该部分信号顺利通过;而对其他不需要的频率信号予以很大的衰减,尽可能阻止这些信号通过。滤波器研究的一个目的就是:如何设计和制造最佳的(或最优的)滤波器。Wiener于20世纪40年代提出了最佳滤波器的概念,即假定线性滤波器的输入为有用信号和噪音之和,两者均为广义平稳过程且己知他们的二阶统计过程,则根据最小均方误差准则(滤波器的输出信号与期望信号之差的均方值最小)求出最佳线性滤波器的参数,称之为Wiener滤波器。同时还发现,在一定条件下,这些最佳滤波器与Wiener滤波器是等价的。然而,由于输入过程取决于外界的信号、干扰环境,这种环境的统计特性常常是未知的、变化的,因而不能满足上述两个要求,设计不出最佳滤波器。这就促使人们开始研究自适应滤波器。自适应滤波器由可编程滤波器(滤波部分)和自适应算法两部分组成。可编程滤波器是参数可变的滤波器,自适应算法对其参数进行控制以实现最佳工作。自适应滤波器的参数随着输入信号的变化而变化,因而是非线性和时变的。 2. 自适应滤波器的基础理论 所谓自适应滤波,就是利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果,自动地调节现时刻的滤波器参数,以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性,从而实现最优滤波。所谓“最优”是以一定的准则来衡量的,最常用的两种准则是最小均方误差准则和最小二乘准则。最小均方误差准则是使误差的均方值最小,它包含了输入数据的统计特性,准则将在下面章节中讨论;最小二乘准则是使误差的平方和最小。 自适应滤波器由数字结构、自适应处理器和自适应算法三部分组成。数字结构是指自适应滤波器中各组成部分之间的联系。自适应处理器是前面介绍的数字滤波器(FIR或IIR),所不同的是,这里的数字滤波器是参数可变的。自适应算法则用来控制数字滤波器参数的变化。 自适应滤波器可以从不同的角度进行分类,按其自适应算法可以分为LMS自适应滤波

快速中值滤波算法

南昌大学实验报告 学生姓名:洪僡婕学号:6100411159 专业班级:数媒111班 实验类型:■验证□综合□设计□创新实验日期: 4.29 实验成绩:一、实验项目名称 数字图像处理 二、实验目的 实现快速中值滤波算法 三、实验内容 用VC++实现中值滤波的快速算法 四、主要仪器设备及耗材 PC机一台 五、实验步骤 // ImageProcessingDoc.cpp : implementation of the CImageProcessingDoc class// #include "stdafx.h" #include "ImageProcessing.h" #include "ImageProcessingDoc.h" #include "GreyRatio.h" #include #define PI (acos(0.0) * 2) #ifdef _DEBUG #define new DEBUG_NEW #undef THIS_FILE static char THIS_FILE[] = __FILE__; #endif ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // CImageProcessingDoc IMPLEMENT_DYNCREATE(CImageProcessingDoc, CDocument) BEGIN_MESSAGE_MAP(CImageProcessingDoc, CDocument) //{{AFX_MSG_MAP(CImageProcessingDoc) ON_COMMAND(ID_HISTOGRAM_ADJUSTIFCATION, OnHistogramAdjustifcation) ON_COMMAND(ID_FFT, OnFft) ON_COMMAND(ID_SALT_PEPPER_NOICE, OnSaltPepperNoice) ON_COMMAND(ID_RANDOM_NOISE, OnRandomNoise) ON_COMMAND(ID_MEDIAN_FILTERING, OnMedianFiltering) ON_COMMAND(ID_DCT, OnDct) ON_COMMAND(ID_FWT, OnFwt)

自适应滤波器的dsp实现

学号: 课程设计 学院 专业 年级 姓名 论文题目 指导教师职称 成绩 2013年 1 月 10 日

目录 摘要 (1) 关键词 (1) Abstract (1) Key words (1) 引言 (1) 1 自适应滤波器原理 (2) 2 自适应滤波器算法 (3) 3 自适应滤波算法的理论仿真与DSP实现 (5) 3.1 MATLAB仿真 (5) 3.2 DSP的理论基础 (7) 3.3 自适应滤波算法的DSP实现 (9) 4 结论 ............................................... 错误!未定义书签。致谢 ................................................. 错误!未定义书签。参考文献 ............................................. 错误!未定义书签。

自适应滤波器算法的DSP实现 学生姓名:学号: 学院:专业: 指导教师:职称: 摘要:本文从自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法入手。本设计最终采用改进的LMS算法设计FIR结构自适应滤波器,并采用MATLAB进行仿真,最后用DSP 实现了自适应滤波器。 关键词:DSP(数字信号处理器);自适应滤波器;LMS算法;FIR结构滤波器 DSP implementation of the adaptive filter algorithm Abstract:In this article, starting from the basic principles of adaptive filter and algorithms and design methods. Eventually the design use improved the LMS algorithm for FIR adaptive filter,and use MATLAB simulation, adaptive filter using DSP. Key words:DSP;adaptive filter algorithm;LMS algorithm;FIR structure adaptive filter 引言 滤波是电子信息处理领域的一种最基本而又极其重要的技术。在有用信号的传输过程中,通常会受到噪声或干扰的污染。利用滤波技术可以从复杂的信号中提取所需要的信号,同时抑制噪声或干扰信号,以便更有效地利用原始信号。滤波器实际上是一种选频系统,它对某些频率的信号予以很小的衰减,让该部分信号顺利通过;而对其他不需要的频率信号则予以很大的衰减,尽可能阻止这些信号通过。在电子系统中滤波器是一种基本的单元电路,使用很多,技术也较为复杂,有时滤波器的优劣直接决定产品的性能,所以很多国家非常重视滤波器的理论研究和产品开发[1]。近年来,尤其数字滤波技术使用广泛,数字滤波理论的研究及其产品的开发一直受到很多国家的重视。从总的来说滤波可分为经典滤波和现代滤波。经典滤波要求已知信号和噪声的统计特性,如维纳滤波和卡尔曼滤波。现代滤波则不要求己知信号和噪声的统计特性,如自适应滤波。 自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在实际应用中,由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器,或者设计规则会在滤波器正常运行时改变,因此我们需要研究自适应滤波器。凡是需要处理未知统计环境下运算结果所产生的信

几种中值滤波去噪方法分析

几种中值滤波去噪方法分析 在数字图像的转换、存储和传输等过程中,经常性由于电子设备工作环境的不稳定,由于设备中含有一些污染物等原因,导致数字图像中一些像素点的灰度值发生非常大的变化,变得非常小或者非常大;而且大气环境很容易干扰无线数据传输,从而让传输信号混入噪声,接收到的无线信号恢复成传输过来的数字图像较原图像相比也会有很大的不同。在这些过程中,椒盐噪声很容易就会对数字图像造成感染。客户满意的数字图像尽可能少或者没有受到椒盐噪声的污染。所以我们需要去噪处理。 在现阶段处理椒盐噪声方面的研究成果方面,因为中值滤波有其非线性的特性,对比其他线性滤波方法可以取得更好的效果,同切同时还可以更好的保留图像的边缘信息。很多学者在研究通过中值滤波消除椒盐噪声的影响,希望可以得到更好的去噪效果。 第一节标准中值滤波方法 标准中值滤波是把这个窗口内的像素点按灰度值大小进行排列,把灰度值的平均值当作标准值。 我们以一个8位的图像作为例子,因为椒盐噪声会让受影响的像素点灰度值改为亮点,即灰度值为255;或者暗点,即灰度值为0。我们在排序的时候,把收到污染的像素点的灰度值大小排列出来,取中间值为所有噪点值,那么就可以消除噪声污染对这个点的影响。其具体步骤如下: ①把窗口在图像中滑动,然后让窗口中心与某一像素点重合 ②记录下窗口中所有像素点的灰度值 ③将这些灰度值从小到大排序 ④记录下该灰度值序列中间的值 ⑤将所记录下的中间值替代窗口中心像素点的灰度值 因为中值滤波的输出灰度值大小是由窗口的中值大小所决定的,所以中值滤

波对于窗口内脉冲噪声远远没有均值滤波敏感。因此相对于均值滤波,中值滤波可以在有效去除脉冲噪声的同时,减小更多的模糊图像。由于由于中值滤波所采用的窗口大小会直接决定去噪效果和图像模糊程度,而且图像去噪后的用途也就决定了窗口的形式。以5*5窗口为例,常见的形状如图2.1所示: 图 2.1 常见的尺寸为5*5的中值滤波窗口 尽管标准中值滤波方法称得上是现在市面上的一种最简单有效的去除椒盐噪声的方法。但是它判断像素点是否被噪声影响的机制不明确,尽管采用该方法时已经对所有像素点进行了一次滤波操作,还是会在一定程序上对图像的边缘、细节信息产生破坏。 第二节带权值的中值滤波方法 Brownrigg提出了一种改进的中值滤波方法:带权值的中值滤波方法。这个滤波的步骤和SM基本一样,不同的地方在于:WM在排序取中值的时候要在

自适应滤波算法理解与应用

自适应滤波算法理解与应用 什么是自适应滤波器自适应滤波器是能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理的数字滤波器。作为对比,非自适应滤波器有静态的滤波器系数,这些静态系数一起组成传递函数。 对于一些应用来说,由于事先并不知道所需要进行操作的参数,例如一些噪声信号的特性,所以要求使用自适应的系数进行处理。在这种情况下,通常使用自适应滤波器,自适应滤波器使用反馈来调整滤波器系数以及频率响应。 总的来说,自适应的过程涉及到将代价函数用于确定如何更改滤波器系数从而减小下一次迭代过程成本的算法。价值函数是滤波器最佳性能的判断准则,比如减小输入信号中的噪声成分的能力。 随着数字信号处理器性能的增强,自适应滤波器的应用越来越常见,时至今日它们已经广泛地用于手机以及其它通信设备、数码录像机和数码照相机以及医疗监测设备中。 下面图示的框图是最小均方滤波器(LMS)和递归最小平方(en:Recursive least squares filter,RLS,即我们平时说的最小二乘法)这些特殊自适应滤波器实现的基础。框图的理论基础是可变滤波器能够得到所要信号的估计。 自适应滤波器有4种基本应用类型:1)系统辨识:这时参考信号就是未知系统的输出,当误差最小时,此时自适应滤波器就与未知系统具有相近的特性,自适应滤波器用来提供一个在某种意义上能够最好拟合未知装置的线性模型 2)逆模型:在这类应用中,自适应滤波器的作用是提供一个逆模型,该模型可在某种意义上最好拟合未知噪声装置。理想地,在线性系统的情况下,该逆模型具有等于未知装置转移函数倒数的转移函数,使得二者的组合构成一个理想的传输媒介。该系统输入的延迟构成自适应滤波器的期望响应。在某些应用中,该系统输入不加延迟地用做期望响应。3)预测:在这类应用中,自适应滤波器的作用是对随机信号的当前值提供某种意义上的一个最好预测。于是,信号的当前值用作自适应滤波器的期望响应。信号的过去值加到滤

中值滤波算法

中值滤波算法 本文提出一种中值滤波算法,该算法充分地利用相邻两次中值滤波窗口内数据的相关性。中值滤波算法在运算过程中通过对有序序列快速的对半查找和内插操作,重构有序序列,占L面得到各中值算法很大地提高了运算效率-计算机模拟寝明该方法是有效的。 在数字信号处理中,经常会遇到对信号数据作平滑处理。局部平均滤波是常用的一种算法,若是对具有随机脉冲噪声的信号进行处理,虽然脉冲噪声有所衰减,但它对滤波结果仍有显著的影响。中值滤波却是对窗内数据进行大小的排序,取结果的中间项对应的值,这样脉冲噪声就不起作用,不影响中值结果 所以,中值滤波在有随机脉冲噪声的情况下,能较好地保护原始信号。 中值滤波的主要运算就是对窗口内的信号数据序列进行排序。文[4]提出的二维中值滤波快速算法,只适用于幅度量化级为极其有限的数据(如:数字图象处理中的象素幅度,若是用单字节(8位二进制存贮单元)存放,共有28=256个灰度级),原因是要给每个量化级设置一个作为计数器的存贮单元。文[5—8]的方法也是针对于幅度量化级为有限的数据。若是数据为任意大小或精度的浮点数,则以上的方法不适用,通常采用每次对窗内数据排序并 输出相应的中值。假设原始信号数据序列的长度为 ,表示为{ (O),x(1),?,x(M-1)},窗口长度为2^r+1,表示为{ (O), (1),?, (2Ⅳ)},共需要 一2N次对长度为2N+l的窗内数据序列分别进行排序。要进行排序,就必须对序列中数据元索做比较和交换.数据元素问的比较次数是影响排序速度的一个重要因素。一般认为,对 个元素进行排序时,所需的比较次数在理论上的最小值为 0(n|og。n) 当原始信号数据序列较长或窗口较大时,用 这种传统中值滤波方法是十分费时的。文[9]提出把相邻两次的中值滤波合并为一次进行,只做一次排序。从而,总的排序次数减少一半,运算时间节省约一半本文提出一种中值滤波的快速算法,避免了反复对无序序列排序,而只对有序序列进行数据元素的快速查找和内插,实现中值滤波. 中值滤波的快速算法 本文提出的中值滤波的快速算法的基本思想是:原始数据序列上中值滤波的滑窗在移动过程中,当前窗只要删除其最早的元素,加入窗后的新元素,即成为下一窗的内容。下一窗的中值滤波实现可利用上次中值滤波的排序结果,新元素的插人位置用有序序列快速查找算法求得,新元素插人与最早的元素删除的实现采用独特的数据结构,将是新元素覆盖最早的元素,即是插人兼并了删除。 设置(2N+1)个连续存贮单元(存放浮点数){ (。)t (1),?, (2Ⅳ)}组成的循环序列用来存放窗内的数据元素 按照先进先出的原则,后来的数据元素总是替换当前最早存放的数据元素。设置(2/'/+1)个连续存贮单元(存放整数){ (。), (1),? ,s(2N)}顺序存放的是,若上述窗内元素从小至大排序后,顺序的元素在Ⅳ 序列中的下标值,即满足 ( (。))≤w(s(1))≤ ?≤ w( (2Ⅳ))。设置(2Ⅳ+1)个连续存贮单元(存放整数){a(0),n(1),?,a(ZN)}分别存放s序列中存有其下标的存贮单元的下标值,即满足 (。(f)), =O,1,?2N。可以这样认为,把Ⅳ 序列和n序列中具有同一下标的两个存贮单元当作独立结构单元,s序列中一存贮单元指向上述某一结构单元,这个结构单元中的。存贮单元值表示了这个结构单元指向该s存贮单元。下面实现中值滤波的快速算法。首先,令Ⅳ 序列中的存贮单元值全为零,s序列和n序列中的存贮单元分别存放各自的下标值,即 (f)=0, (f)=f,n(f)=f,f=O,1 。,2N。另外,设置下标 =0. 第一步,求当前准备进入窗的数据元素x(ra)在s序列中的内插位置,用对半查找算法实现脚,如图1所示。在图1中,有序序列对半查找的区问下界为工,上界为h,中部为 ,通过比较 (s(1))与待查量 (m),若不相等,则调整L或h,使下次查找的区问比前次的减少一半。输出的 反映

图像处理——均值滤波+中值滤波(Matlab)讲课讲稿

题目:均值滤波和中值滤波 在自己的证件照中加入椒盐噪声、高斯白噪声。 分别用3*3、5*5、7*7的均值滤波器和中值滤波器进行滤波。 处理过程 1.用imnoise函数在图像中分别加入椒盐噪声和高斯白噪声; 2.均值滤波:用fspecial函数创建各模板大小的均值滤波器,并用imfilter函数进行 滤波。 中值滤波:直接用matlab提供的medfilt2中值滤波器进行滤波即可。 处理结果 程序清单 (1)均值滤波 rgb=imread('photo.jpg'); J1=imnoise(rgb,'salt & pepper',0.02); J2=imnoise(J1,'gaussian',0,0.01); h1=fspecial('average',[3,3]); h2=fspecial('average',[5,5]); h3=fspecial('average',[7,7]); rgb1=imfilter(J2,h1); rgb2=imfilter(J2,h2); rgb3=imfilter(J2,h3); figure; subplot(2,3,1);imshow(rgb) title('原图像'); subplot(2,3,2);imshow(J2) title('加入噪声后的图像'); subplot(2,3,4);imshow(rgb1) title('3*3均值滤波图像'); subplot(2,3,5);imshow(rgb2) title('5*5均值滤波图像'); subplot(2,3,6);imshow(rgb3) title('7*7均值滤波图像'); (2)中值滤波 rgb=imread('photo.jpg'); J1=imnoise(rgb,'salt & pepper',0.02); J2=imnoise(J1,'gaussian',0,0.01); J3=rgb2gray(J2); rgb1=medfilt2(J3,[3 3]);

自适应中值滤波器matlab实现

将下面代码直接贴入matlab中,并将读入图像修改成自己机子上的,就可以运行了。可以按照“%%”顺序分步来运行 %% function 自适应中值滤波器 %%%%%%%%%%%%%%% %实现两个功能: %1.对高密度的椒盐噪声有好的滤除效果; %2.滤波时减少对图像的模糊; %%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%% %原理: %1.椒盐噪声概率越大,滤波器窗口需越大。故若滤波器窗口随噪声概率自适应变化,才能有好的滤除效果 %2.为减少对图像的模糊,需在得出原图像值并非椒盐噪声点时,保留原图像值不变; %3.椒盐噪声点的特点:该点的值为该点领域上的最大或最小;%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%% %步骤(得到图像中某点(x,y)(即窗口中心点)的值的步骤): %1.设定一个起始窗口,以及窗口的最大尺寸; %2.(此步用于确定窗口大小)对窗口内像素排序,判断中值是否是噪声点,若不是,继续第3步,若是,转到第5步; %3.判断中心点是否是噪声点,若不是,则输出该点的值(即图像中该点的原值不变);若是,则输出中值; %4.窗口尺寸增大,若新窗口尺寸小于设定好的最大值,重复第2步,若大于,则滤波器输出前一个窗口的中值; %%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%% %参数说明:

%被噪声污染的图像(即退化图像也即待处理图像):Inoise %滤波器输出图像:Imf %起始窗口尺寸:nmin*nmin(只取奇数),窗口尺寸最大值:nmax*nmax %图像大小:Im*In %窗口内图像的最大值Smax,中值Smed,最小值Smin %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% clear clf %% 读入图像I I=imread('e:/photo/cat.jpg'); %转化为灰度图Ig Ig=rgb2gray(I); %被密度为0.2的椒盐噪声污染的图像Inoise Inoise=imnoise(Ig,'salt & pepper',0.2); %或者是被方差为0.2的高斯噪声污染的图像Inoise %Inoise=imnoise(Ig,'gaussian',0.2); %显示原图的灰度图Ig和噪声图像Inoise subplot(2,2,1),imshow(Ig);xlabel('a.原始灰度图像'); subplot(2,2,2),imshow(Inoise);xlabel('b.被噪声污染的图像'); %% 定义参数 %获取图像尺寸:Im,In [Im,In]=size(Inoise); %起始窗口尺寸:nmin*nmin(窗口尺寸始终取奇数) nmin=3; %最大窗口尺寸:nmax*nmax nmax=9; %定义复原后的图像Imf Imf=Inoise; %为了处理到图像的边界点,需将图像扩充

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