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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:藍信傑
研究生(外文):Hsin-Chieh Lan
論文名稱:以模糊理論為基礎之雜訊影像與分割臨界值的改善
論文名稱(外文):The Study of Improving Image Noise and Segmented Threshold Value Based on Fuzzy Theory
指導教授:王中行王中行引用關係
指導教授(外文):C.S. Wang
學位類別:碩士
校院名稱:大葉大學
系所名稱:自動化工程研究所
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:2001
畢業學年度:89
語文別:中文
論文頁數:126
中文關鍵詞:HSV色彩模型分割臨界值加權式模糊濾波器胡椒鹽雜訊
外文關鍵詞:HSV color modelsegmented threshold valueweighted fuzzy filtersalt & pepper noise
相關次數:
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數位影像對人類而言,主要是應用在兩個領域,一為圖像處理:改善影像資訊使人理解,一為電腦視覺:處理景物數據讓機器能自動感知。本文之研究主要即是針對,影像雜訊與分割臨界值在此二領域的研究探討。
對於降低影像雜訊以改善影像資訊,本研究主要是利用視覺的主觀性來加以探討,以混合式模糊歸屬函數與平均濾波器為基礎,建構一個加權式模糊濾波器,濾除灰階影像中之胡椒鹽雜訊、高斯雜訊,全彩影像之脈衝雜訊,以利在做影像前處理時,達成最接近原始圖像之圖素,使其於影像後處理時有最好的結果。
對於處理景物的分割值探討,本研究以全彩影像資訊與色彩學中的HSV(H色度、S飽和度、V明度)色彩模型來加以實現,其利用景物的色度,配合統計的方式來做處理,此外由於現實的環境中光源的不穩定,將造成色度一定值的偏離,故此,再結合模糊理論來計算最佳的偏移涵蓋量(分割臨界值),取得最多的景物資料,最後融入已發展的影像辨識系統中。
本研究在雜訊處理之成效,可對胡椒鹽雜訊與高斯雜訊都有明顯的改善;又於色彩分割之成效,當工件資訊不足時,亦可得到良好的分割。本研究可提供工業界在高雜訊工作環境,有清晰的視訊品質,並對物件取樣時,物件辨識有較多的彈性。

Digital image is a fascinating and exciting area for human today. The filed of digital image can be separated into two categories: (1) image processing, the output image are for human consumption to recognize. (2) computer vision, the processed output images are for use by a computer to process.
The main topic of this research is to discuss the influence of the image noise and segmented threshold value to digital image processing. For improving image data quality, vision subjective criterion is used. Based on mixed fuzzy membership function and mean filter, a weighted fuzzy filter is built. Different kinds of noises, such as: salt & pepper noise, gauss noise in gray image, impulse noise in color image can be dealed. In this pro-processing step, a good result is reached for getting near to the original image data.
By use the full color image data, the HSV model is built. Owing to the light in the real world is unstable, offset about the hue is occurred. Fuzzy theory is used for calculating the optimal segmented threshold value to get more recognized image data.
Good results are achieved. Salt & Pepper noise, Gauss noise can be improved. A good segmentation method also can get, for some uncertain data. This research provides a good image quality control for various kinds of objects in a high noise factory environment.

封面內頁
簽名頁
大葉大學碩士論文全文授權書iii
中文摘要iv
ABSTRACTvi
誌 謝viii
目錄ix
圖目錄xii
表目錄xvii
第一章 緒論1
1.1 研究動機1
1.2 研究目的2
1.3 研究方法3
1.4 文獻回顧5
1.5 研究範圍與限制6
1.6 論文架構6
第二章 數位影像處理技術9
2.1 數位影像9
2.2 色彩模型11
2.3 影像增強15
2.4 影像校正原理17
2.5 影像濾波19
2.5.1 平滑濾波21
2.5.2 銳化濾波24
2.6 影像分割27
2.6.1 臨界值分割(二分法)27
2.6.2 區域區分分割法31
2.6.3 邊界分割法34
2.7 影像形態學34
第三章 修正式模糊濾波器41
3.1 灰階色彩擷取41
3.2 模糊理論43
3.3 影像雜訊45
3.4 雜訊濾波器47
3.5 加權式模糊濾波器49
3.6 影像雜訊處理之系統流程52
3.7 影像品質的評價55
3.8 全彩雜訊處理73
第四章 修正式影像分割77
4.1 系統之色彩轉換78
4.2 色彩工件之擷取80
4.3 色度擷取之最佳化80
4.3.1 控制流程內部相關說明83
4.4 影像前處理87
第五章 影像軟體之發展與成果88
5.1 軟硬體發展平台88
5.2 操作視窗介面介紹89
5.3 雜訊處理與影像分割之成果說明94
第六章 結論與未來展望119
6.1 結論119
6.2 未來展望120
參考資料123

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