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研究生:陳九霖
研究生(外文):Chen, Chin-Lin
論文名稱:偵測消除脈衝雜訊之新方法
論文名稱(外文):A NEW APPROACH FOR IMPULSE NOISE DETECTION AND REMOVAL
指導教授:汪順祥
指導教授(外文):Shuenn-Shyang Wang
學位類別:碩士
校院名稱:大同工學院
系所名稱:電機工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1997
畢業學年度:85
語文別:中文
論文頁數:42
中文關鍵詞:影像處理非線性濾波器
外文關鍵詞:Image processingnonlinear filter
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非線性濾波器在訊號處理上佔有非常重要的角色。中間值濾波器擁
有移除脈衝雜訊和保留影像邊緣的特性是眾所熟知的,可是當脈衝雜訊出
現機率過高時,傳統的中間值濾波器的效果就會不好。為了克服這種缺點
,近幾年來有許多改進式中間值濾波器演算法被提出。在此篇論文中,我
們提出一種改良式的濾波器架構用以除去影像中的脈衝雜訊。其濾波運算
特性是利用在同一個滑動視窗內的中心像素和其餘經分類排序後像素的差
來做分類的依據。而演算法 利用分類結果來決定是保留輸入像素還是以
改良式秩序平均值(modify rank-order mean) 濾波器的輸出取代之。根
據我們模擬結 果顯示,我們的方法在去除脈衝雜訊和細部保留方面較其
他非線性方法好﹞蚳銩禫蔇鐃灠T出現機率在30%以上時。最後我們還進一
步改進濾波器使其不但能夠消除脈衝雜訊也能夠降低高斯雜訊的影響。


Nonlinear filters play an important role in signal
processing applications. Median filters are well
known for being able to remove impulse noise and
preserve image edges, but the standard median filter
performs failed when the probability of impulse noise occurrence
becomes high. To overcome this disadvantage, many modified
median filtering algorithms have been proposed in
recent years. In this thesis, a new filtering framework for
removing impulse noises from noisy images is presented.
The nature of the filtering operation is conditioned on a state
vasiable defined as the output of a classifier that operates on
the differences between the input pixel and the
remaining rank-ordered pixels in a sliding window. The
filtering algorithm switches between the output of an
identity filter and a modified ranked-ordered mean (MROM)
filter. Our simulations indicate that the devised methods
perform significantly better in term of noise suppression
and detail preservation than a number of existing nonlinear
techniques, especially for the cases with over 30% impulse
noises. Finally, we improve filter to effectively deal with the
removal of mixed Gaussian and impulse noises.


QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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