基于dsp圖像去噪算法實(shí)現(xiàn)開題報(bào)告

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1、畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）開題報(bào)告題目基于DSP圖像去噪算法實(shí)現(xiàn)學(xué)生姓名學(xué)號(hào)專業(yè)電子信息工程一、課題任務(wù)基于DSP的圖像去噪算法實(shí)現(xiàn)是以DSP為平臺(tái)，對(duì)圖像進(jìn)行去噪，提高圖像視覺質(zhì)量。算法要求：（1）實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像分別加入高斯噪聲和椒鹽噪聲；（2）采用中值濾波處理得出去噪后閣像的仿真結(jié)果。二、研宄意義近年來，隨著超大規(guī)模集成電路技術(shù)和工藝水平的飛速發(fā)展，以髙速數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）為平臺(tái)的實(shí)時(shí)數(shù)字圖像處理系統(tǒng)迅速發(fā)展，且廣泛用于視頻監(jiān)控、智能交通系統(tǒng)、圖像傳輸、圖像編解碼、圖像通信、醫(yī)學(xué)圖像和遙感圖像處理等。數(shù)字圖像技術(shù)近年來得到了極大的重視和長(zhǎng)足的發(fā)展，并在科學(xué)研宄、工業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療衛(wèi)生、教育、通信

2、等方面得到了應(yīng)用。同時(shí)，人們對(duì)計(jì)算機(jī)視頻應(yīng)用的要求也越來越高，從而使得高速、便捷、智能化的高性能數(shù)字圖像處理設(shè)備的發(fā)展方向，實(shí)時(shí)圖像處理技術(shù)在目標(biāo)跟蹤，機(jī)器人導(dǎo)航等得到越來越多的應(yīng)用。巾于圖像處理的數(shù)據(jù)黽大，因此實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)必須具有強(qiáng)大的運(yùn)算能力、高性能數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）不僅可以滿足在運(yùn)算性能方面的耑要，而且由于DSP的可編程性，還可以在硬件級(jí)獲得系統(tǒng)設(shè)計(jì)的靈活性。隨著各種數(shù)字儀器和數(shù)碼產(chǎn)品的普及，圖像和視頻已成為人類活動(dòng)中?常用的信息載體，它們包含著物理的人:W:信息，成為人們獲取外界原始信息的主要途徑。然而在圖像的獲取、傳輸和存貯過程中常常會(huì)受到各種噪聲的干擾和影響而使圖像

3、降質(zhì)，并且圖像預(yù)處理算法的好壞又直接關(guān)系到后續(xù)圖像處理的效果，如圖像分割、目標(biāo)識(shí)別、邊緣提取等。所以為了獲収高質(zhì)量數(shù)字圖像，很有必要對(duì)圖像進(jìn)行降噪處理，盡可能地保持原始信息完整性的同時(shí)，又能夠去除信號(hào)中無用的信息。三、調(diào)研綜述圖像噪聲是指使用某種方法從被攝取或信息源把信息傳遞給受看者時(shí)，如果視覺接受平面二維亮度分布，那么對(duì)這種接受干擾作用的亮度分布就叫圖像噪聲。圖像噪聲使得圖像模糊，甚至淹沒圖像特征，給分析帶來困難。噪聲的模型主要有高斯噪聲、瑞利噪聲、伽馬噪聲、均勻噪聲分布、“椒鹽噪聲”。圖像去噪的方法有兩類，即領(lǐng)域平滑濾波去噪和低通道濾波去噪，使用這兩種方法在去除噪聲時(shí)都會(huì)產(chǎn)生邊緣模糊

4、現(xiàn)象。目前常用的降噪方法有在空間域進(jìn)行的，也有將圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過傅里葉等變換以后轉(zhuǎn)到頻域中進(jìn)行的。其中頻域里的濾波盂要涉及復(fù)雜的域轉(zhuǎn)換運(yùn)算，相對(duì)而言硬件實(shí)現(xiàn)起來會(huì)耗費(fèi)更多的資源和時(shí)間。在空間域進(jìn)行的方法有均值或加權(quán)后均值濾波、中值或加權(quán)中值濾波、S小均方差值濾波和均值或中值的多次迭代等。實(shí)踐證明，這些方法雖有一定的降噪效果，但都有其局限性。比如加權(quán)均值在細(xì)節(jié)損失上非常明顯；而屮值僅對(duì)脈沖干擾有效，對(duì)高斯噪聲卻無能為力。實(shí)上，圖像噪聲總是和有效數(shù)據(jù)交織在一起，若處理不當(dāng)，就會(huì)使邊界輪廓、線條等變得模糊不清，反而降低了圖像質(zhì)量。對(duì)于去除椒鹽噪聲，主要使川中值濾波算法。屮值濾波是常用的非線性濾波方

5、法，也是圖像處理技術(shù)中最常用的預(yù)處理技術(shù)。它在平滑脈沖噪聲方而非常有效，同時(shí)可以保護(hù)圖像尖銳的邊緣。中伉濾波是一種鄰域運(yùn)算，把鄰域中包含的圖像像素按灰度級(jí)升或降排列起來，區(qū)灰度值居中的像素為該鄰域中點(diǎn)像素的灰度，其排序可以使圖像鄰域內(nèi)的高頻成分會(huì)因其突變特性而位于中值兩旁，這樣，中值以高概率講件為原圖像信息得到保留。本文以灰度圖像去噪為研究課題，本文會(huì)對(duì)各類去噪方法簡(jiǎn)單介紹并提出兒種屮值濾波的優(yōu)化算法。重點(diǎn)為中伉濾波算法、代碼實(shí)現(xiàn)以及通過使用DSP平臺(tái)分別加入高斯噪聲和“椒鹽噪聲”的處理效果的仿真實(shí)驗(yàn)。三、實(shí)施方案(1)基于本課題的研宄，首先要了解數(shù)字圖像去噪的意義，研究背景，發(fā)展趨勢(shì)和

6、現(xiàn)存在的主要問題，對(duì)研究課題的基本內(nèi)容、目的和意義有所了解。(2)學(xué)習(xí)數(shù)字閣像去噪的的經(jīng)典去噪方法，如均值濾波、屮值濾波等等。對(duì)去噪后的數(shù)字圖像進(jìn)行各種性能指標(biāo)的評(píng)價(jià)，得出實(shí)際的有用的結(jié)論。(3)設(shè)計(jì)-?種優(yōu)化的屮值濾波器，并進(jìn)行數(shù)值算法設(shè)計(jì)。(4)使用編程語言進(jìn)行程序設(shè)計(jì)(5)實(shí)驗(yàn)CCS軟件上機(jī)進(jìn)行程序調(diào)試，對(duì)圖像去噪過程進(jìn)行仿真。四、進(jìn)度計(jì)劃2016年10月7日：明確設(shè)計(jì)目的、查詢資料、撰寫開題報(bào)告、學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)；2016年10月7日至2016年11月7日：詳細(xì)設(shè)計(jì)階段2016年11月7日至2016年12月7日：程序代碼設(shè)計(jì)及調(diào)試階段2016年12月7日至2016年12月17FI：完

7、成畢業(yè)設(shè)計(jì)草圖(論文提綱)，交期中檢查表2016年12月17円至2016年12月25日：提交論文初稿2016年12月25日至2017年1月7日：提交論文定稿2017年1月7日至2017年2月7日：指導(dǎo)教師評(píng)分、評(píng)閱2017年6月：答辯參考文獻(xiàn)[1]周鵬.DSP原理與實(shí)踐[M].北京:北京航空航天大學(xué)出版社，2014[2]楊帆.數(shù)字圖像處理與分析[M].北京：北京航空航天大學(xué)出版社，2015[3]朱希安.小波分析及其在數(shù)字圖像處理中的