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资料简介

毕业论文-图像矢量化理论与方法的研究--自适应中值滤波算法的研究,共55页,18431字,附开题报告等
摘要
图像矢量化是一种图像数字化方法,它涉及了人工智能、数字图像处理、计算机技术、模式识别等多门科学,是图像处理发展方向里的一个重要分支。在气象、林业等多个方面卫星云图都有着重要的应用价值,尤其是其对于防灾有着重要意义,所以为了进一步提高卫星云图分析的及时性、准确性和科学性以及卫星的数据资料使用率和应用效益,我们将卫星云图进行矢量化处理,从而进一步提高它在这些领域里的应用价值。本文主要研究内容是图像矢量化理论与方法中的自适应中值滤波算法这部分内容。此研究属于气象云图的预处理滤波部分。矢量化的预处理部分在图像矢量化过程中是极其重要的。本文首先分析了图像矢量化技术中预处理的滤波部分的研究发展现状,并进行一些相应滤波算法的研究,指出了各种算法的特点及针对卫星云图处理中存在的主要问题;然后针对卫星云图图像的预处理提出了自己的观点及算法,最后综合以上的分析,自己完成了一个自适应中值滤波程序,对卫星云图图像进行滤波处理。
工作的研究主要包括:
(1)指出了卫星云图的意义,简单介绍了矢量化及其优点,分析了云图中矢量化工作研究的价值,以及矢量化的目前现状及分析。
(2)研究了卫星云图图像噪声的产生原因及其特点,分析了卫星云图图像的预处理滤波部分在整个卫星云图矢量化过程中的重要性。
(3)针对卫星云图噪声的特点分析了几种典型滤波算法及其特点,并且进行相关算法实现,指出了针对卫星云图处理中存在的主要问题,然后就其处理效果进行分析。
(4)根据以上算法提出了新的自适应的中值滤波算法。该方法结合了卫星云图图像的噪声特性特性进行滤波处理,在大大提高了去噪效果的同时能够更好地保存图像的细节。
关键词:卫星云图、矢量化、预处理、滤波
致谢
图目录
图1 基于游程编码算法流程图 - 4 -
图2 椒盐噪声干扰的卫星云图 - 8 -
图3 高斯噪声干扰的卫星云图 - 8 -
图4 原始卫星云图 - 11 -
图5 加入椒盐噪声的图像 - 11 -
图6 窗口尺寸为3的滤波结果 - 12 -
图7 窗口尺寸为5的滤波结果 - 12 -
图8 窗口尺寸为7的滤波结果 - 13 -
图9 窗口尺寸为9的滤波结果 - 13 -
图10 原始卫星云图 - 14 -
图11 加入高斯噪声的图像 - 15 -
图12 窗口尺寸为3的滤波结果 - 15 -
图13 窗口尺寸为5的滤波结果 - 16 -
图14 窗口尺寸为5的滤波结果 - 16 -
图15 窗口尺寸为9的滤波结果 - 17 -
图16 原始卫星云图 - 18 -
图17 窗口尺寸为3的滤波结果 - 18 -
图18 窗口尺寸为5的滤波结果 - 19 -
图19 窗口尺寸为7的滤波结果 - 19 -
图20 窗口尺寸为9的滤波结果 - 20 -
图21 原始卫星云图 - 21 -
图22 加入椒盐噪声的云图 - 22 -
图23 中值滤波对椒盐噪声的去噪 - 22 -
图24 原始卫星云图 - 23 -
图25 加入高斯噪声的云图 - 24 -
图26 中值滤波对高斯噪声去噪 - 24 -
图27 原始卫星云图 - 25 -
图28 中值滤波对原始云图去噪 - 26 -
图29 原始卫星云图 - 27 -
图30 B样条中值滤波对云图去噪 - 27 -
图31 滤波流程图 - 29 -
图32 本文算法的滤窗变化示意图 - 32 -
图33 椒盐噪声云图 - 34 -
图34 局部放大 - 34 -
图35 本文滤波对椒盐噪声的去噪 - 34 -
图36 局部放大 - 34 -
图37 高斯噪声的云图 - 35 -
图38 局部放大 - 35 -
图39 本文滤波对高斯噪声的去噪 - 35 -
图40 局部放大 - 35 -
图41 原始卫星云图 - 36 -
图42 局部放大 - 36 -
图43 本文滤波对原始云图的去噪 - 36 -
图44 局部放大 - 36 -
图45 矢量化系统流程 - 38 -
图46 系统界面一 - 39 -
图47 系统界面二 - 39 -
图48 原始卫星云图 - 40 -
图49 云提取分层结果 - 40 -
图50 卫星云图滤波结果 - 41 -
图51 阈值选取结果 - 41 -
图52 边缘提取结果 - 42 -
图53 角点检测结果 - 42 -
图54 矢量化结果 - 43 -

本文主要研究内容
针对之前提出的图像矢量化过程存在的一些问题,本文以卫星云图为研究对象,基于卫星云图的特点对图像矢量化理论中值滤波方法进行了研究分析,以计算机视觉的思想和理论为指导,对光栅图像进行矢量化处理,以满足更多领域图像应用方面的需求。矢量化就是讲光栅格式的图像转化成矢量图形文件存储。光栅图像的矢量化系统组成部分为:图像获取、图像分割、矢量转换、矢量编辑及输出。就其转换的角度而言,矢量化分为预处理、处理及后处理三部分。预处理就是在矢量化处理前,先对原始图像进行处理,方便矢量化的进行,同时提高矢量化的效率和质量,如图像去噪、图像分割等处理。本文所研究的就是矢量化过程中的去噪部分。卫星云图在生成和传输过程中同其他的图片一样经常会因为一些硬件设备的因素、各种传输信号的强弱好坏以及天体辐射波、一些地球上的杂波所干扰而随机产生噪声,产生使云图图像轮廓杂乱不清等一系列问题。所以必须对得到的云图原始图像进行图像增强、噪声过滤等处理,消除那些不良因素造成的干扰,使云图图像反应真实情况。去噪对于矢量化中预处理后的一系列过程有着重要的作用,例如提取图像边缘的时候,如果不经过去噪,就会提出上千个无用信息,造成时间的巨大浪费,占用矢量化过程中大量的不必要的资源空间,干扰其一系列的矢量化过程,同时也得不到理想的矢量化结果。
全文共六章,文章结构如下:
第一章(绪论):指出了卫星云图的意义,简单介绍了矢量化及其优点,分析了云图中矢量化工作研究的价值,以及矢量化的目前现状及分析。
第二章(矢量化及云图的预处理):研究了卫星云图图像噪声的产生原因及其特点,分析了卫星云图图像的预处理滤波部分在整个卫星云图矢量化过程中的重要性。
第三章(典型滤波方法):针对卫星云图噪声的特点分析了几种经典滤波算法及其特点,并且进行相关算法实现,指出了针对卫星云图处理中存在的主要问题,然后就其处理效果进行分析。
第四章(自适应中值滤波方法):根据以上算法提出了新的自适应的中值滤波算法。该方法结合了卫星云图图像的噪声特性特性进行滤波处理,在大大提高了去噪效果的同时能够更好地保存图像的细节。
第五章(总结与展望):总结论文所做工作,指出进一步研究的问题,对下一步
的研究工作进行展望。
第六章(图像矢量化系统):介绍整个矢量化系统的运行过程。

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