图像预处理的滤波算法研究
图像处理系统的设计与实现
图像处理系统的设计与实现一、引言随着科学技术的不断进步，图像处理技术得到了广泛的应用，涵盖了领域众多。
比如医学影像、无人驾驶、智能安防等领域都离不开图像处理技术的支持。
图像处理系统是针对图像信息进行处理和分析的系统，其设计与实现的高效与稳定对应用场景的实现至关重要。
本文将探讨图像处理系统的设计与实现，包括系统架构设计、关键功能模块和算法选择等方面。
二、系统架构设计1.需求分析：在设计图像处理系统之前，首先需要明确系统的应用场景和具体需求。
系统要处理的图像类型、处理的精度要求、处理的速度要求等。
根据不同的需求，系统的架构设计也会有所不同。
2.架构设计：在进行系统架构设计时，可以采用分层架构设计的方式。
通常可以分为应用层、处理层和底层三层架构。
应用层负责用户交互与业务逻辑处理，处理层负责图像处理算法的实现，底层负责图像数据的读取与存储。
3.性能考虑：在进行系统架构设计时，需要充分考虑系统的性能要求。
在处理大规模图像数据时，需要考虑系统的并发能力、响应速度等。
三、关键功能模块1.图像采集模块：图像采集模块是系统的基础模块，负责接收外部输入的图像数据。
通常可以与摄像头、扫描仪等设备进行对接。
2.图像预处理模块：图像预处理模块可以对输入图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像分割等操作。
预处理能够提高后续处理的效果。
3.特征提取模块：特征提取模块是系统的核心模块，负责从图像中提取出有价值的特征信息。
可以提取出图像的边缘信息、纹理信息等。
4.图像识别模块：图像识别模块是系统的重要功能模块，负责对图像进行识别和分类。
可以采用机器学习、深度学习等技术实现。
5.结果展示模块：结果展示模块负责将处理后的图像结果展示给用户，可以采用图像显示、图像打印等方式。
四、算法选择1.滤波算法：滤波算法是图像预处理中常用的算法，可以移除图像中的噪声、增强图像的信息等。
常用的滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
2.特征提取算法：特征提取算法是图像识别中的关键算法，可以从图像中提取出有价值的特征信息。
butterworth 带通滤波算法
一、概述butterworth 带通滤波算法是数字信号处理领域中常用的一种滤波算法。
它能够在频域中根据指定的频率范围实现信号的有效滤波，广泛应用于音频处理、图像处理、通信系统等领域。
本文将以butterworth 带通滤波算法为主题，对其原理、特点、应用等进行深入探讨。
二、butterworth 带通滤波算法原理butterworth 带通滤波算法是基于butterworth 滤波器设计原理而来。
其核心思想是通过在频域中对信号进行滤波，滤除或弱化指定频率范围内的信号成分。
与离散时间傅里叶变换（DFT）结合使用，可以实现对特定频率范围内信号的滤波。
其具体原理包括以下几个方面：1. butterworth 滤波器设计原理：butterworth 滤波器是一种对幅频响应关于频率的幅度平方响应是以角频率ω为自变量的有理函数的滤波器。
这种滤波器具有平滑的频率响应曲线，能够有效地滤除指定频率范围内的信号成分。
2. 连续时间滤波器与离散时间滤波器的转换：对于离散时间信号，需要将其转换为频域信号进行滤波。
这涉及到使用离散时间傅里叶变换将信号转换到频域，然后应用butterworth 滤波器对其进行滤波处理。
3. 滤波器参数设计：在应用butterworth 滤波器时，需要确定滤波器的阶数、截止频率等参数。
这些参数的选择将直接影响滤波效果。
三、butterworth 带通滤波算法特点butterworth 带通滤波算法具有以下几个显著特点：1. 平滑的频率响应曲线：与其他滤波算法相比，butterworth 带通滤波器具有较为平滑的频率响应曲线。
这使得其在滤波过程中不会引入明显的幅频响应波动，能够实现较为稳定的滤波效果。
2. 简单的滤波器结构：butterworth 带通滤波器的滤波器结构简单，参数调节相对容易。
这使得其在实际应用中具有较高的灵活性和可操作性。
3. 易于实现：基于butterworth 滤波器设计原理，butterworth 带通滤波算法在实现上相对简单。
数据处理中的图像和音频数据处理方法(四)
数据处理中的图像和音频数据处理方法在当今信息时代，数据处理成为了各行各业都难以回避的任务。
而图像和音频数据作为常见的非结构化数据，也需要采用特定的方法进行处理。
本文将探讨图像和音频数据处理的方法，其应用范围和技术难点。
一、图像数据处理方法1. 图像预处理图像预处理是指在进行其他图像处理操作之前，先对图像进行一定的预处理，以消除噪声、增强图像质量和准确性。
常见的图像预处理方法包括图像去噪、图像增强和图像平滑等。
图像去噪可以通过滤波算法实现，如中值滤波、均值滤波和高斯滤波等。
图像增强可以通过直方图均衡化、灰度拉伸和锐化等方法实现。
图像平滑则是通过滤波器对图像进行模糊处理，以减少噪声和细节。
2. 图像特征提取与分类图像特征提取是指从图像数据中提取出有用的特征信息，用于后续的分类和识别任务。
常见的图像特征包括颜色、形状、纹理和边缘等。
颜色特征可以通过颜色直方图或颜色矩来表示。
形状特征可以使用边界描述符或Hu不变矩来表示。
纹理特征可以通过统计参数或小波变换等方法来提取。
边缘特征则通过Canny算子或Sobel算子等进行提取。
提取好的特征可以应用于图像分类、目标检测和图像检索等领域。
3. 图像分割与目标检测图像分割是将图像中的不同区域划分为若干个互不重叠的子区域，常用于图像分析和理解。
图像分割方法包括阈值分割、边缘分割、区域增长和基于聚类的分割等。
阈值分割将图像中的像素值与预先设定的阈值进行比较，将像素分为不同的区域。
边缘分割则是通过检测图像中的边缘信息来进行分割。
区域增长是一种从种子点开始，通过判断周围像素与种子点的相似度来不断生长的方法。
基于聚类的分割则是将图像中的像素按照相似度进行聚类，并将不同类别的像素分为不同的区域。
图像分割可以为后续的目标检测提供更准确的目标区域。
二、音频数据处理方法1. 音频信号预处理音频信号预处理是指对音频信号进行预处理，以消除噪声、增强信号质量和准确性。
常见的音频信号预处理方法包括降噪、音频增益和音频平滑等。
无人机航拍图像的图像处理算法研究
无人机航拍图像的图像处理算法研究随着科技的发展，无人机的应用越来越广泛。
其中，无人机航拍图像的应用也越来越受到大家的关注。
由于无人机可获取高空、角度和视野的优势，空中拍摄出来的图像能够覆盖比传统地面摄影更广阔的范围，并能够获取到更加详细的信息。
所以在对这些图像进行处理时，需要用到一些特有的算法，以便更好地提取和利用图像信息。
本文将对无人机航拍图像处理算法进行研究探讨。
一、图像预处理算法图像预处理算法是指对采集到的图像进行预处理，使其符合后续处理的要求。
由于无人机航拍图像的获取方式多种多样，可能会存在一些噪声和畸变，而这些因素会对后续的处理造成影响。
因此，图像预处理算法的主要作用是去除这些干扰因素，使图像达到更高的质量。
主要的图像预处理算法有：1. 直方图均衡化直方图均衡化算法是一种灰度图像增强的方法。
它通过对图像中像素的分布进行重新分配，以达到增强图像对比度的效果。
在实际应用中，该算法通常被用来处理一些对比度较为弱的图像，使其达到更好的视觉效果。
2. 滤波算法滤波算法主要用于去除图像中的噪声。
图像中较为常见的噪声有高斯噪声、椒盐噪声等。
在使用无人机进行航拍时，图像中由于距离、传感器等因素的影响，可能会产生噪声，而滤波算法可以通过滤波处理，使图像更加清晰，信息更加丰富。
3. 几何校正算法几何校正算法是一种对图像进行畸变校正的方法。
由于无人机航拍图像的获取方式和角度较为复杂，图像中可能会出现一些畸变，如桶形畸变、纵向畸变等。
而几何校正算法可以通过校正使图像更加真实、准确。
几何校正算法主要有相机标定、校正等。
二、目标检测算法无人机航拍图像的一个重要应用是对目标进行检测。
在无人机航拍时，由于高空和俯视角度的优势，无人机能够获取到更加准确、详细的目标信息。
而目标检测算法主要用于从图像中检测并定位目标。
主流的目标检测算法有：1. Haar特征分类器算法Haar特征分类器算法主要是通过训练分类器，以检测事先定义好的目标。
图像识别中常见的预处理技术(九)
图像识别中常见的预处理技术图像识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它通过对图像进行处理和分析，使计算机能够理解和识别图像中的内容。
在图像识别中，预处理技术起着至关重要的作用。
本文将介绍图像识别中常见的预处理技术，并分析其应用和效果。
一、图像去噪图像去噪是图像预处理的一项基础工作。
图像中的噪声会影响到图像的质量和后续处理的效果，因此在进行图像识别之前，首先需要对图像进行去噪处理。
常用的图像去噪方法有中值滤波、均值滤波和高斯滤波等。
中值滤波通过计算像素邻域的中值来去除噪声，适用于椒盐噪声等。
均值滤波通过计算像素邻域的平均值来去除噪声，适用于高斯噪声等。
高斯滤波通过计算像素邻域的加权平均值来去除噪声，并能保持图像的细节特征。
二、图像增强图像增强是指对图像的明暗、对比度等参数进行调整，以提高图像的视觉效果。
图像增强可以改善图像的可视化效果，同时也能提高图像在识别算法中的准确性。
常见的图像增强方法有直方图均衡化、对数变换和伽马变换等。
直方图均衡化通过将直方图拉伸到整个灰度范围内，来增强图像的对比度。
对数变换通过对图像的像素值进行对数变换，来增强图像的低对比度区域。
伽马变换通过对图像的灰度级进行非线性映射，来增强图像的亮度和对比度。
三、图像标准化图像标准化是指对图像的尺度、方向和光照等进行校正，以便于后续的图像识别。
图像标准化可以消除因图像采集设备和环境等因素引起的差异，提高图像识别的鲁棒性。
常见的图像标准化方法有尺度标准化、方向标准化和光照标准化等。
尺度标准化通过将图像缩放到固定的尺寸，来消除尺度的差异。
方向标准化通过计算图像的梯度方向，来将图像的方向统一到一个范围内。
光照标准化通过对图像的亮度进行校正，来消除光照的差异。
四、图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立特征的区域或对象的过程。
图像分割可以将复杂的图像场景分解为易于识别的子图像，提高图像识别的准确性和效率。
常见的图像分割方法有阈值分割、边缘检测和区域生长等。
[指南]结构光图像预处理
![[指南]结构光图像预处理](https://img.taocdn.com/s3/m/3faf3eef915f804d2a16c130.png)
结构光图像的分割 图像分割算法一般基于亮度值的两个基本特性之一：不连续性和相似性。
最大类 间法— 大津法
边缘检测
边缘提取首先检测出图像局部特性的不连续性，然后再将 这些不连续的边缘像素连成完备的边界。
边缘算子，曲线拟合，模板匹配。实际应用中常采用较成 熟的边缘算子法。
[指南]结构光图像预处理
图像增强
空间域（滤波）增强： 平滑滤波—减噪； 均值滤波—除噪的同时存在模糊效应，随领域的增大，模糊程度变大，解 决方法:采用阈值法； 统计滤波器：非线性空间滤波器。其响应基于滤波器包含的区域中像素的 排序，然后由统计排序结果决定的值代替中心像素的灰度值。中值滤波器 是常见的一种。优点：去除脉冲噪声，椒盐噪声的同时能保留边缘的细节。 一般窗口大小为3x3。
理想情况: 阶跃
线条：
实际情况： 阶跃线条：来自一介导数：二介导数：
遥感图像处理的基本方法与算法解读
遥感图像处理的基本方法与算法解读一、引言遥感技术是通过人工卫星、航空器或其他遥感平台获得地球表面信息的一种手段。
遥感图像处理则是遥感技术的重要应用领域之一。
本文将介绍遥感图像处理的基本方法与算法，探讨其原理和应用。
二、遥感图像预处理遥感图像预处理是遥感图像处理的第一步，主要目的是去除图像中的噪声和干扰，提高图像的可用性。
常用的图像预处理方法包括边缘增强、直方图均衡化和空间滤波。
1. 边缘增强边缘增强是通过提升图像边缘信息的方法来提高图像质量。
其中常用的边缘增强算法有Sobel算子、Prewitt算子和Laplacian算子。
这些算子能够检测出图像中的边缘特征，从而使图像更加清晰。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像亮度分布来增加对比度的方法。
通过对图像的灰度直方图进行变换，使得图像中的像素分布更加均匀，从而使得图像更加清晰和易于分析。
3. 空间滤波空间滤波是一种常用的图像平滑方法，通过对图像进行滤波操作，可以去除图像中的噪声和干扰。
常用的空间滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
三、遥感图像分类遥感图像分类是根据图像中的像素值进行分类的过程。
常用的图像分类方法包括基于像素的分类和基于对象的分类。
1. 基于像素的分类基于像素的分类是一种将图像中的每个像素都分配到一个类别中的方法。
常用的基于像素的分类算法有最大似然分类算法、支持向量机和人工神经网络。
这些算法能够根据像素的特征进行分类，从而对图像进行分割和分析。
2. 基于对象的分类基于对象的分类是将图像中的相邻像素聚合成一组对象，然后根据对象的特征进行分类的方法。
常用的基于对象的分类算法有基于区域的分类和基于形态的分类。
这些算法能够更好地保留图像中的空间信息，从而提高分类的准确性。
四、遥感图像变化检测遥感图像变化检测是通过比较多幅遥感图像之间的差异，来检测地表发生的变化情况。
主要应用于城市规划、环境监测和资源管理等领域。
1. 基于像素的变化检测基于像素的变化检测是一种将多幅遥感图像像素级别进行比较的方法。
希尔伯特滤波算法
希尔伯特滤波算法希尔伯特滤波算法（Hilbert Transform）是一种常用于信号处理和图像处理领域的数学工具。
它基于希尔伯特变换，可以将一个实数信号转换为一个复数信号，并通过对信号的包络进行处理，提取出信号的相位信息。
希尔伯特滤波算法在信号处理、通信、图像处理、音频处理等领域有着广泛的应用。
希尔伯特滤波算法的基本原理是通过对信号进行频谱分析，将信号分解为多个频率分量。
在信号的频谱中，希尔伯特变换可以将正频率分量与负频率分量相互对应，从而提取出信号的相位信息。
通过对相位信息进行处理，可以实现信号的包络提取、相位调制、调频调相等操作。
希尔伯特滤波算法主要包括以下几个步骤：1. 信号预处理：对输入信号进行预处理，包括去除噪声、降低采样率等操作。
预处理能够提高信号质量，减少后续处理的复杂性。
2. 希尔伯特变换：将实数信号转换为复数信号。
复数信号由实部和虚部组成，其中实部与原始信号相同，虚部为实部的希尔伯特变换结果。
3. 包络提取：通过对复数信号进行包络提取操作，提取出信号的幅度信息。
包络提取可以使用希尔伯特变换的实部和虚部的平方和的平方根来实现。
4. 相位调制：通过对信号的相位信息进行调制操作，可以实现相位的平移、相位的旋转等功能。
相位调制可以用于频率调制、相位调制等应用中。
5. 调频调相：通过对信号的相位信息进行调频调相操作，可以实现对信号频率和相位的调整。
调频调相可以用于信号的频谱分析、频率合成等应用中。
希尔伯特滤波算法在信号处理和图像处理领域有着广泛的应用。
在通信领域，希尔伯特滤波算法可以用于调制解调、信号检测等方面。
在图像处理领域，希尔伯特滤波算法可以用于图像增强、轮廓提取等方面。
在音频处理领域，希尔伯特滤波算法可以用于音乐合成、语音识别等方面。
总结起来，希尔伯特滤波算法是一种常用的信号处理工具，通过对信号进行频谱分析和相位处理，可以提取出信号的相位信息，并实现包络提取、相位调制、调频调相等操作。
遥感图像处理实验报告
遥感图像处理实验报告遥感图像处理实验报告引言遥感技术作为一种获取地球表面信息的重要手段，已经在农业、环境、城市规划等领域得到广泛应用。
本实验旨在通过遥感图像处理，探索图像处理算法的应用效果，并分析其在实际应用中的潜力。
一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，其目的是消除图像中的噪声、增强图像的对比度和清晰度。
在本实验中，我们使用了直方图均衡化和中值滤波两种常见的图像预处理方法。
直方图均衡化是一种通过调整图像像素的灰度分布来增强图像对比度的方法。
通过对图像的灰度级进行重新分配，使得图像的灰度分布更加均匀，从而使得图像的细节更加清晰。
实验结果显示，直方图均衡化对于遥感图像的对比度增强效果显著。
中值滤波是一种常见的图像去噪方法，其原理是通过计算像素点周围邻域的中值来替代该像素点的值，从而消除图像中的噪声。
在本实验中，我们使用了3x3的中值滤波器对遥感图像进行滤波处理。
实验结果表明，中值滤波能够有效地去除图像中的椒盐噪声和高斯噪声，使得图像更加清晰。
二、图像分类图像分类是遥感图像处理的核心任务之一，其目的是将遥感图像中的像素点按照其特征分类到不同的类别中。
在本实验中，我们使用了支持向量机（SVM）算法进行图像分类。
支持向量机是一种常用的机器学习算法，其通过构建一个最优超平面来实现分类。
在图像分类中，我们将遥感图像中的每个像素点看作一个数据样本，其特征由像素的灰度值和纹理信息组成。
通过对训练样本进行学习，支持向量机能够建立一个分类模型，从而对测试样本进行分类。
实验结果显示，支持向量机在遥感图像分类中表现出较高的准确性和鲁棒性。
通过调整支持向量机的参数，我们可以得到不同的分类结果。
此外，支持向量机还能够处理高维数据和非线性分类问题，使其在遥感图像处理中具有广泛的应用前景。
三、图像变换图像变换是遥感图像处理中的重要环节，其目的是将图像从一个空间域转换到另一个空间域，从而提取图像中的特征信息。
在本实验中，我们使用了小波变换和主成分分析两种常见的图像变换方法。
基于matlab的图像预处理技术研究文献综述
毕业设计文献综述题目： 基于matlab的图像预处理技术研究专业：电子信息工程1前言部分众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络 、优化计算 、模糊逻辑 、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件如。
果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。
图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。
视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。
拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。
由此可见，视觉信息对人类非常重要。
同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。
通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。
图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。
图像处理它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程 。
图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
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，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。
他们对航天探测器徘徊者7号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响 ，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。
雷达图像处理中的自适应滤波算法设计
雷达图像处理中的自适应滤波算法设计雷达是一种应用广泛的测距设备，它能够利用电磁波较准确地探测目标的位置和速度。
在雷达信号处理中，自适应滤波算法是一种常用的信号处理技术。
它能够根据信号特性实时调整滤波器的参数，提高信号的质量和可靠性。
本文将会探讨雷达图像处理中的自适应滤波算法的设计原则、流程以及应用案例。
一、自适应滤波算法的原理与分类自适应滤波算法是指滤波器的参数可以根据信号特性进行自动调整的一种信号处理技术。
它的主要应用领域包括雷达图像处理、语音信号处理、图像处理等。
自适应滤波算法的主要分类包括最小均方差（LMS）算法、递归最小二乘（RLS）算法、快速自适应滤波（FIR）算法等。
LMS算法是一种迭代算法，它根据当前滤波器输出与期望输出之间的均方误差来调整滤波器权值。
LMS算法的缺点是收敛速度较慢，但是它具有计算简单和较好的稳定性等优点。
RLS算法是一种具有较快收敛速度的自适应滤波算法。
它根据模型误差的协方差矩阵来调整滤波器权值。
但是，RLS算法计算复杂度较高，且对初始值敏感，所以在实际应用中需要进行优化。
FIR算法是一种实时自适应滤波算法，它采用了递推公式，通过不断更新滤波器系数来适应信号的变化。
FIR算法具有响应速度快、较好的稳定性和可靠性等优点。
二、雷达图像处理中的自适应滤波算法设计原则在雷达图像处理中，自适应滤波算法的设计需要考虑以下原则：1.适当选择滤波算法。
根据应用场景、处理要求以及系统资源等因素，选择最合适的自适应滤波算法是非常重要的。
2.合理设置滤波器参数。
根据信号的特性和滤波效果要求，设置合理的滤波器参数，可以有效提高滤波效果和处理速度。
3.数据预处理。
在进行自适应滤波前，对原始数据进行一定的预处理，如数据变换、噪声去除等，可以降低数据不确定性，提高滤波效果。
4.优化算法实现。
在具体算法实现过程中，需要充分利用计算资源，优化算法效率，提高系统的处理速度和实时性。
三、雷达图像处理中的自适应滤波算法设计流程自适应滤波算法在雷达图像处理中的设计流程主要包括以下步骤：1.采集信号数据。
雷达图像处理与识别技术研究
雷达图像处理与识别技术研究随着现代雷达技术的不断发展，雷达图像处理与识别技术也成为雷达技术领域的重要研究方向之一。
雷达图像处理与识别技术的研究旨在从雷达信号中提取出有用的信息，并实现对目标的精确识别。
本文将围绕雷达图像处理与识别技术展开论述。
一、雷达图像处理技术1. 图像预处理图像预处理是雷达图像处理的第一步，其目的是对原始雷达图像进行去噪、增强等处理，以提高后续处理和识别的效果。
常用的图像预处理方法包括中值滤波、均值滤波、小波变换等。
通过这些处理方法，可以降低图像中的噪声，增加目标的对比度，从而更好地提取目标特征。
2. 特征提取特征提取是雷达图像识别的关键步骤。
基于雷达图像的特殊性质，常用的特征提取方法包括Hough变换、形状描述子、纹理特征等。
Hough变换可以提取出图像中的直线、圆等几何特征；形状描述子可以描述目标的形状特征，如角度、周长、面积等；纹理特征可以描述目标的纹理特点，如灰度直方图、共生矩阵等。
3. 目标检测与跟踪目标检测与跟踪是雷达图像处理中的重要环节，其目的是在图像中确定目标的位置和轨迹。
常用的目标检测与跟踪方法包括基于模型的方法、基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于模型的方法通过建立目标的数学模型，利用模型与图像进行匹配，从而确定目标的位置和姿态；基于特征的方法则根据目标的特征进行检测和跟踪；基于深度学习的方法则通过构建深度神经网络模型，实现对目标的自动识别和跟踪。
二、雷达图像识别技术1. 目标分类目标分类是雷达图像识别的核心任务之一。
传统的目标分类方法包括基于特征的方法和基于机器学习的方法。
基于特征的方法通过提取目标的形状、纹理等特征，利用分类算法进行目标分类；基于机器学习的方法则通过构建分类模型，训练模型以实现对目标的识别。
近年来，基于深度学习的方法在雷达图像识别中取得了巨大的进展，其可以自动学习特征并进行目标分类。
2. 目标识别目标识别是指在雷达图像中准确识别出目标的种类和属性。
医学图像识别中的三维重建算法研究
医学图像识别中的三维重建算法研究在医学领域，图像识别和三维重建算法是非常重要的研究方向。
医学图像识别是指通过对医学图像进行分析和处理，从中提取出有关疾病、器官或组织的特征和信息的过程。
三维重建算法则是将医学图像的二维数据转化为三维模型，以更好地理解和研究人体结构和疾病。
医学图像识别中的三维重建算法研究在近年来得到了广泛的关注和发展。
随着科技的不断进步，医学图像的分辨率和质量不断提高，同时也给三维重建算法的研究提出了更高的要求。
下面将从三个角度进行具体探讨。
首先，医学图像的预处理在三维重建算法中扮演着重要的角色。
预处理步骤的目的是去除图像中的噪声、增强图像的对比度以及检测和校正图像的几何畸变。
常用的预处理方法包括滤波、增强和校准等。
滤波是为了降低图像中的噪声，常见的滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
增强是用来提高图像的对比度和清晰度，最常见的方法是直方图均衡化和灰度拉伸等。
几何畸变的检测和校正则是为了保证图像中的几何结构的准确性和一致性，可以利用校准板或特定的标定物体进行。
其次，医学图像的特征提取是三维重建算法的关键步骤之一。
特征提取的目的是从医学图像中提取出有意义的信息，以便于后续的三维重建。
常见的特征包括轮廓、边缘、纹理和颜色等。
对于轮廓和边缘的提取，可以利用边缘检测算法，如Canny算法和Sobel算法等。
纹理的提取可以通过局部二值模式(LBP)、灰度共生矩阵(GLCM)和高斯滤波等方法来实现。
颜色特征则是利用色度直方图或颜色空间转换等方法来提取。
最后，三维重建算法在医学图像识别中的应用是非常广泛的。
基于医学图像的三维重建可以为医生提供更直观和准确的诊断结果，可以用于手术规划和模拟等领域。
常见的三维重建算法包括体素表示法、表面重建法和点云重建法等。
体素表示法是将医学图像的三维数据划分成均匀的小立方体单元，使用体素的灰度值来表示组织或器官的特性。
表面重建法则是通过三角化或其他几何形状的方法将医学图像的三维数据转化为表面模型，以实现更好的可视化效果。
灰尘滤波算法
灰尘滤波算法灰尘滤波算法（Dust Suppression Algorithm）是一种用于降噪和改善图像质量的图像处理技术。
该算法的目标是通过去除图像中的噪点和灰尘颗粒，使图像更加干净和清晰。
本文将介绍灰尘滤波算法的原理、步骤和应用。
一、原理灰尘滤波算法基于以下几个原理：1.噪点特征识别：首先，该算法通过分析图像中的灰尘颗粒的特征，如大小、形状和颜色等，来区分灰尘颗粒和其他图像信息。
这些特征可以通过计算每个像素点与其周围像素点之间的差异、使用边缘检测算法或统计学特征提取方法来得到。
2.噪点标记和分类：第二步是将识别出的噪点标记并进行分类。
这样可以方便后续的滤波处理操作。
常见的分类方法有二值化、聚类算法等。
3.噪点滤波处理：最后一步是对标记和分类好的噪点进行滤波处理。
常用的滤波方法有中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。
这些滤波方法可以根据滤波处理的效果和图像特点进行选择。
二、步骤灰尘滤波算法的步骤如下：1.预处理：首先，对图像进行预处理，包括灰度化、平滑处理和增强处理等。
这些预处理步骤可以提高灰尘颗粒的显著性和可见性。
2.特征识别：然后，对预处理后的图像进行噪点特征识别。
可以使用不同的特征提取方法，如边缘检测算法、差分算子等。
基于特征的识别可以将灰尘颗粒与其他图像信息区分开来。
3.噪点标记和分类：接下来，对识别出的噪点进行标记和分类。
可以使用标记方法或聚类算法对噪点进行分组和分类，方便后续的滤波处理。
4.噪点滤波处理：最后，对标记和分类好的噪点进行滤波处理。
常见的滤波方法有中值滤波、均值滤波和高斯滤波等。
滤波处理可以去除噪点，并保留图像中的其他有价值的信息。
三、应用灰尘滤波算法可以应用于多个领域，如图像处理、图像识别、计算机视觉等。
以下是一些常见的应用场景：1.监控系统：在监控系统中，灰尘滤波算法可以提高图像质量，减少噪声干扰，使监控图像更加清晰和可视。
2.智能手机摄像头：灰尘滤波算法可以应用于智能手机的摄像头中，去除图像中的尘点和噪点，提升照片质量和用户体验。
CT图像预处理方法
CT图像预处理方法CT（Computed Tomography）图像预处理方法概述：CT（Computed Tomography）图像预处理方法是指在CT图像使用前对其进行一系列的处理和优化，以提高图像质量、减少噪声、增强图像细节等，从而更好地为医学诊断和研究提供支持。
本文将介绍常用的CT图像预处理方法，包括滤波处理、灰度调整、边缘增强和伪彩色处理。
一、滤波处理滤波处理是一种常见的CT图像预处理方法，通过对图像进行平滑处理或去噪，可以有效减少图像中的噪声，提高图像清晰度。
主要的滤波处理方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
1.1 均值滤波均值滤波是一种线性滤波技术，基于图像像素周围邻域的平均灰度值来更新该像素的灰度值。
它能有效地去除高斯噪声和盐椒噪声，但对于边缘和细节信息的保护能力较差。
1.2 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波技术，基于图像像素周围邻域的中值来更新该像素的灰度值。
相比于均值滤波，中值滤波能更好地保护边缘和细节信息，对于椒盐噪声和斑点噪声有较好的去噪效果。
1.3 高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的滤波技术，通过对图像进行加权平均，可以有效地平滑图像，抑制噪声。
高斯滤波对边缘信息的保护相对较好，但长尾噪声的去除效果较差。
二、灰度调整灰度调整是一种对CT图像进行亮度和对比度调整的方法，能够改善图像的视觉效果，使图像更易于观察和分析。
常见的灰度调整方法包括直方图均衡化和对比度拉伸。
2.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像灰度分布来增强图像对比度的方法。
它通过将原始图像的灰度值映射到一定范围内，并使得图像的累积直方图尽可能平均，从而增加图像的动态范围，使得图像细节更加突出。
2.2 对比度拉伸对比度拉伸是一种通过调整图像的亮度范围来增强图像对比度的方法。
它通过将原始图像的灰度值进行线性映射，使得图像的亮度范围更广，从而增强图像细节和对比度。
三、边缘增强边缘增强是一种通过增强图像边缘区域灰度差异来提高图像的质量和清晰度的方法。
轮廓轮廓线滤波算法优化研究
轮廓轮廓线滤波算法优化研究轮廓线滤波算法优化研究随着科技的不断发展，图像处理技术在我们的日常生活中起着越来越重要的作用。
其中，轮廓线滤波算法的研究受到了广泛的关注。
本文将就轮廓线滤波算法进行优化研究。
1. 轮廓线滤波算法简介轮廓线滤波算法是图像处理中一种常见的算法。
其主要是通过将图像中的轮廓线进行滤波处理，从而提取出图像的主要特征。
在应用中，轮廓线滤波算法常常用于目标检测、图像识别等方面。
轮廓线滤波算法的具体步骤为：对输入的图像进行预处理，得到二值化图像；然后根据像素点的灰度值，计算轮廓线，并对其进行滤波处理，得到过滤后的轮廓线。
最后，根据滤波后的轮廓线，可以实现对图像的进一步处理。
2. 轮廓线滤波算法存在的问题尽管轮廓线滤波算法在图像处理中具有广泛的应用，但其仍然存在着一些问题。
首先，轮廓线滤波算法需要进行大量的计算，导致处理速度较慢；其次，由于算法对图像进行了重复处理，从而使得算法的效率出现问题；再次，对于含有高频噪声的图像，轮廓线滤波算法的滤波效果不尽如人意。
为了解决这些问题，需要对轮廓线滤波算法进行优化。
3. 轮廓线滤波算法的优化方案针对轮廓线滤波算法存在的问题，我们提出了以下优化方案：3.1 基于并行计算的轮廓线滤波算法通过并行计算，可以将轮廓线滤波算法的处理速度提高到一个很高的水平。
在并行计算时，可以根据计算机的多核处理器，将处理任务分配给不同的核心进行计算，在保证计算精度的前提下，提高算法的处理速度。
3.2 基于求导滤波器的轮廓线滤波算法求导滤波器可以用来提取图像中的边缘特征，对于含有高频噪声的图像，求导滤波器的滤波效果比轮廓线滤波算法要好。
通过使用求导滤波器，可以提高轮廓线滤波算法的滤波效果。
3.3 轮廓线分割算法在图像处理中，轮廓线压缩也是一种重要的处理方法。
通过将轮廓线进行分割，可以将图像中的轮廓线进行压缩，从而提高算法的处理效率。
4. 结论轮廓线滤波算法是图像处理中一种非常重要的算法。
图像处理算法在农业图像识别中的研究与对比
图像处理算法在农业图像识别中的研究与对比随着科技的迅速发展，图像处理算法在农业图像识别中的应用越来越广泛。
图像处理算法可以通过对农业图像的分析和处理，帮助农民更好地了解农作物的生长情况，优化农业生产，提高农业的效益。
本文将对几种常见的图像处理算法在农业图像识别中的研究和应用进行对比与分析。
一、图像预处理算法在使用农业图像进行识别之前，首先需要对图像进行预处理，以优化图像质量，减少噪音干扰。
常见的图像预处理算法包括灰度化、平滑滤波、边缘检测等。
1. 灰度化算法灰度化算法将彩色图像转换为灰度图像，降低了图像处理的复杂度。
常见的灰度化算法有平均值法、最大值法、最小值法等。
这些算法可以根据实际需求选择，用于农业图像中农作物的生长情况分析。
2. 平滑滤波算法平滑滤波算法可以去除图像中的噪声，提高图像质量。
常见的平滑滤波算法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这些算法可以应用于农业图像中去除植物生长过程中可能产生的噪音。
3. 边缘检测算法边缘检测算法可以帮助农民从图像中提取出作物的边缘信息，进而进行进一步的分析。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
这些算法可以用于检测农作物的生长状态及可能存在的异常情况。
二、图像特征提取算法图像特征提取算法可以从农业图像中提取出具有代表性的特征，用于农作物的分类和识别。
常见的图像特征提取算法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
1. 颜色特征提取算法颜色特征提取算法可以提取出农作物图像中的颜色信息，用于农作物的种类分类和异常检测。
常见的颜色特征提取算法有RGB颜色模型、HSV颜色模型等。
2. 纹理特征提取算法纹理特征提取算法可以提取出农作物图像中的纹理信息，用于农作物的生长状态分析和异常检测。
常见的纹理特征提取算法有灰度共生矩阵、Gabor滤波器等。
3. 形状特征提取算法形状特征提取算法可以提取出农作物图像中的形状信息，用于农作物的分类和生长状态分析。
常见的形状特征提取算法有边界描述符、连通区域分析等。
医疗影像处理中的肿瘤检测算法
医疗影像处理中的肿瘤检测算法随着医疗技术的不断进步，人们对于肿瘤的早期发现和治疗有了更高的要求。
医疗影像处理中的肿瘤检测算法应运而生，成为一种有效的工具，可以帮助医生快速准确地诊断肿瘤。
本文将介绍医疗影像处理中常用的肿瘤检测算法，包括图像分割、特征提取和分类器构建等。
一、图像预处理在进行肿瘤检测之前，首先需要对医学影像进行预处理。
图像预处理的目的是消除图像中的噪声、增强图像的对比度和边缘，并且去除不相关的信息。
常见的图像预处理方法有滤波、灰度转换和直方图均衡化等。
滤波是一种常用的图像预处理方法，它可以去除图像中的噪声。
常见的滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波是一种简单的滤波算法，它用周围像素的平均值来代替当前像素的值，从而平滑图像。
中值滤波是一种非线性滤波算法，它采用像素的中值来替代当前像素的值，能够有效去除椒盐噪声和脉冲噪声。
高斯滤波是一种线性滤波算法，它利用高斯函数对图像进行加权平均，可以减少图像的高频成分，使图像变得更加平滑。
灰度转换是将医学影像从彩色图像转换为灰度图像的过程。
在肿瘤检测中，一般使用灰度图像进行后续处理。
灰度图像只包含亮度信息，去除了颜色信息，有助于突出肿瘤的形态特征。
直方图均衡化是一种用来增强图像对比度的方法。
它通过对图像的像素进行重新分布，使得图像中的像素值尽可能分散在整个灰度范围内，从而增强图像的细节。
二、图像分割图像分割是将医学影像中的肿瘤从背景中分离出来的过程。
图像分割是肿瘤检测中的关键步骤，影响着后续的特征提取和分类。
常见的图像分割算法有阈值分割、边缘检测和区域生长等。
阈值分割是一种简单的分割方法，它通过设定一个阈值，将图像中像素值大于阈值的部分标记为肿瘤区域，将小于阈值的部分标记为背景。
边缘检测是一种基于图像边缘的分割方法，通过检测图像中的边缘，将肿瘤和背景分割开来。
常用的边缘检测算法有Canny算法和Sobel算法等。
区域生长是基于像素相似性的分割方法，它从某个种子像素开始，通过对相邻像素的相似性进行判断，逐步生长出一个肿瘤区域。
MRI扫描图像预处理简述
MRI扫描图像预处理简述MRI（磁共振成像）是一种非侵入性的无辐射成像技术，广泛用于医学领域。
MRI扫描能够提供详细的解剖和功能信息，帮助医生对疾病进行诊断和治疗。
然而，由于扫描过程中存在多种噪声和伪影，需要对原始图像进行预处理，以提高图像质量和准确性。
MRI扫描图像预处理主要包括以下几个步骤：1. 无噪声图像去噪MRI扫描过程中会受到一些噪声的干扰，如高斯噪声、伪影等。
因此，第一步是对图像进行去噪处理。
去噪算法常用的有均值滤波、中值滤波、小波滤波等。
这些算法能够减少噪声的影响，提高图像的清晰度和对比度。
2. 伪影校正MRI扫描图像中常常出现伪影问题，如磁性物质产生的磁畸变、骨头和空气产生的射线伪影等。
伪影校正主要通过图像处理算法进行，如卷积核伪影校正、模型估计法等。
这些方法能够减少伪影的影响，恢复图像的准确性和清晰度。
3. 空间变换MRI扫描图像在采集过程中可能会出现运动伪影，如病人呼吸、心跳等。
为了减少这些伪影的影响，需要对图像进行空间变换。
空间变换可以通过图像配准等方法实现，使图像的空间位置对齐，减少伪影的干扰。
4. 强度归一化不同的MRI扫描仪、扫描参数以及不同患者之间的图像强度差异很大，这会影响到图像的定量分析和比较。
为了解决这个问题，需要对图像进行强度归一化处理。
常用的强度归一化方法有直方图匹配、百分位数归一化等。
5. 图像平滑MRI扫描图像常存在噪声，并且图像中的小结构容易受到噪声的干扰。
为了减少噪声的影响，需要对图像进行平滑处理。
平滑处理能够降低图像噪声，提高图像质量，并有助于进一步的图像分析。
6. 图像分割MRI扫描图像通常需要在图像中找到感兴趣的特定结构或区域。
图像分割是将图像的不同部分分离开来，以方便后续的定量测量和分析。
常见的图像分割算法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
7. 形态学处理形态学处理是图像分析中一种基本的数学形态学方法。
它可以对图像进行开运算、闭运算、腐蚀、膨胀等操作，用于去除图像中的小噪点，填充图像中的空洞等。
灰尘滤波算法
灰尘滤波算法
灰尘滤波算法（Dust Filter）是一种图像处理算法，主要用于去除图像中的噪点和小斑点。
它的原理是识别并删除尺寸很小的噪点，同时保留尺寸较大的主要目标。
该算法的基本流程如下：
1. 将图像划分成若干个小块。
2. 利用局部统计量（如方差或标准差）计算每个小块的灰度分布情况。
3. 对于那些灰度分布比较平坦，方差或标准差较小的小块，将其像素值设置为周围像素的平均值或中值。
4. 对于那些灰度分布比较突出或包含主要目标的小块，保持不变并继续在原始图像上处理。
灰尘滤波算法常用于对图像进行预处理，如在目标检测和识别中去除噪点和小斑点。
它可以提高后续处理算法的准确性和效率，使图像处理结果更加清晰、准确。
需要注意的是，灰尘滤波算法虽然可以消除噪点，但其处理的范围是有限的。
如果图像中的噪点过于随机或复杂，可能需要使用其他的图像处理算法进一步减少噪点干扰。
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第9卷 第13期 2009年7月1671-1819(2009)13-3830-04科 学 技 术 与 工 程Science T echno logy and Eng i neer i ngV o l9 N o 13 July 2009 2009 Sci T ech Engng图像预处理的滤波算法研究周姗姗 柴金广(中国科学院上海技术物理研究所,上海200083)摘 要 对于需要持续跟踪目标的成像系统来说,目标会出现由点到面或由面到点的变化。
针对这种情况,分析并比较了三种点目标和面目标均适合的图像预处理滤波算法。
仿真实验证明,改进的高通滤波算法比高通中值滤波算法和高斯高通滤波算法效果更好,可以在实际工程中得到应用。
关键词图像预处理 中值滤波 高通滤波 高斯滤波中图法分类号 TN 911.73; 文献标志码A2009年3月20日收到第一作者简介:周姗姗(1983 ),女,中国科学院上海技术物理研究所,物理电子学博士研究生,研究方向:信号与信息处理,E -m a i :l pu rpleas h an @126.co m 。
传统意义上,成像系统在获取图像之后,首先需要对图像进行预处理,以消除图像背景及系统噪声的干扰。
这有利于后续的图像综合处理,从而降低目标识别等关键任务的复杂度。
在一帧图像上,对于点目标来说,其面积只占1个像素点,灰度与周围邻近象素点的灰度有明显的差异,反映在频谱上即处于高频部分,近似于高频噪声。
基于这个特点,已有大量文献针对点目标提出了许多滤波算法,包括:高通滤波、Robinson 滤波、匹配滤波、神经网络、小波变换、分形滤波、形态滤波等等。
预处理后的图像主要保留了点目标及孤立的高频噪声点。
对于面目标来说,目标边缘与背景的灰度差异仍旧显著,而目标内部的灰度变化缓慢,反映在频谱上则处于低频部分,若应用点目标的滤波算法,诸如高通滤波,处理后会发生目标边缘灰度增强但中心部分灰度降低的情况,相当于目标内部被看作背景受到抑制。
因此,适用于面目标的算法,主要以能有效消除噪声并保留图像细节的滤波为主,如:中值滤波、均值滤波等。
对于需要持续跟踪目标的成像系统,目标在成像面上的大小会随着跟踪距离的变化而不同,因此图像上呈现的目标会在点与面之间变化。
如果对点目标和面目标采用两种不同的预处理算法,在工程应用时会增加系统的复杂度,延长系统的响应时间,降低系统的实时性。
为此,寻找一种点目标、面目标均适合的滤波算法是很有必要的。
本文选取了以下几种滤波算法,分析了它们的基本原理和公式,通过仿真实验比较并验证其可行性。
1 高通中值滤波算法传统的高通滤波算法能有效地抑制大面积的低频背景,增强目标边缘,但无法滤除孤立的高频噪声点,同时还会削弱目标中心的灰度。
传统的中值滤波算法则恰好相反,它能有效滤除高频噪声点,保留完整的面目标,但无法抑制低频背景。
基于将两者优缺点互补的思想,提出了一种高通滤波和中值滤波相结合算法。
这里,高通滤波算法采用低通滤波的形式对输入图像作背景预测;中值滤波算法采用传统的滤波方法,即一个像素点的灰度值由该点邻域内像素点的灰度中值来代替。
其滤波流程如图1所示。
算法表达式为[1]:Y(i ,j)=X (i ,j)+M ed (i ,j)-2L p (i ,j)(1)图1 高通中值滤波算法流程(1)式中:Y (i ,j)为输出图像;X (i ,j )为输入图像;M ed (i ,j )为中值滤波图像;L p (i ,j)为低通滤波的预测背景图象;中值滤波公式为[2]:M ed (i ,j)=m m ed ian S{X (i -p,j -q )};(p,q ) S(2)(2)式中:S 为滤波窗口。
低通滤波公式为:L p (i ,j)=1RR-1r =01-1Rrs(i ,j ,r )+1-1RRs(i ,j ,R )(3)(3)式中:s (i ,j ,r )=14[X (i -r ,j -r )+X (i -r ,j +r )+X (i +r ,j -r)+X (i +r ,j +r )](4)R 为滤波半径。
2 高斯高通滤波算法高斯滤波是一种线性平滑滤波,可去除图像中的细节部分,同时能减少图像的噪声。
在本算法中,高斯滤波用于消除高频噪声,同时克服边界效应,使得面目标从中心到边缘的灰度值能够平滑过渡;经高斯滤波抑制噪声后,再由高通滤波完成背景抑制。
其算法流程如图2所示。
图2 高斯高通滤波算法流程算法表达式为[3]:高斯滤波G :(i ,j)=X (i ,j )T (m,n)(5)高通滤波:Y(i ,j )=G (i ,j)-[ 8p =1G (i +p,j)+-1p =-8G (i +p,j)+8q=1G (i ,j +q )+-1q=-8G (i ,j +q )]/32(6)(6)式中,G (i ,j )为高斯滤波图像;X (i ,j )为输入图像;Y(i ,j)为输出图像;T (m,n)为3 3的高斯滤波模板,其表达式为:T =116121242121(7)可以看到,模板中心点的权值最大,随着距中心点距离的增加权值减小,从而降低平滑处理中的模糊程度。
3 改进高通滤波算法基于高通滤波抑制背景的原理,为了解决高通滤波造成面目标中心灰度严重下降的问题,这里提出一种改进的高通滤波算法,即背景预测由低通滤波完成,再将输入图像与预测背景图像相减,获得背景抑制后的滤波图像。
其算法流程如图3所示。
图3 改进的高通滤波器算法框图算法表达式为[4]:Y(i ,j)=(1+ )X (i ,j)-B (i ,j )(8)(8)式中,Y(i ,j)为输出图像;X (i ,j )为输入图像;B (i ,j)为低通滤波的预测背景图像; 为可调参数,取值范围为0~1:处理面目标时,提高 可保留更多的原始信息;而处理点目标时,令 =0可保留更多的高频特性。
低通滤波公式为:B (i ,j )=X (i ,j)H (m,n )(9)(9)式中,H (m,n )为5 5的低通卷积模板,其表达式为:383113期周姗姗,等:图像预处理的滤波算法研究H =1402222221112210122111222222(10)4 仿真实验分析为了比较三种不同算法的实际效果,分别选取了点目标和面目标两类图像进行仿真,实验结果如图4、图5所示。
定量分析三种算法的滤波效果,计算峰值信噪比的结果如表1所示。
表1 三种算法的峰值信噪比比较峰值信噪比高通中值滤波高斯高通滤波改进高通滤波点目标16.143216.144316.5943面目标11.775811.840813.7362从图像来看,改进高通滤波算法得到的目标最接近原始图像,灰度保留的最好,高斯高通滤波算法得到的目标存在像素扩散的现象,而高通中值滤波算法得到的目标不够完整,灰度也较低。
从定量分析的结果来看,高通中值滤波算法与高斯高通滤波算法的峰值信噪比相近,而改进高通滤波算法的峰值信噪比优于前两者。
因此,改进高通滤波算法是三种算法中滤波效果最好的,对于点目标和面目标的预处理都能得到清晰的滤波图像,有利于后续的图像处理。
在工程应用中,也已经证实改进高通滤波算法是可行的。
5 结论本文研究分析了三种点目标、面目标均适用的滤波算法,通过仿真实验比较,对三种算法进行了评价。
实验结果表明,改进高通滤波算法相较于高通中值滤波算法和高斯高通滤波算法,滤波效果更显著,可以作为比较理想的预处理算法,在实际工程中得到应用。
参 考 文 献1 李 杰,马 强.一种新的红外图像背景滤除算法研究.航空兵器,2006;1(1):29 312 李 伟,于凤梅,庞其昌,等.基于DSP 的紫外图像中值滤波算法的实现.科学技术与工程,2007;7(24):6457 6459,64663 尹业宏,王 涛,陈 颖.基于FPGA 的图像预处理滤波算法.光学与光电技术,2004;2(5):61 644 陈 镇.基于FPGA 的红外图像分割与识别技术.硕士学位论文,中国科学院上海技术物理研究所,2005(下转第3839页)3832科 学 技 术 与 工 程9卷Application ofW ireless Sensor N et works i nEm ergency M on itori ng and Co mmunicationHUANG H ua ,WU Yan -j u n(H arb i n E ngi neeri ng U nivers it y ,H arb i n 150001,P .R .C h i na)[A bstract] A i m to m eet the need o f se is m etc g rave nature d isaster of e m er gency m onitori n g and co mmun ica ti o n ,a e m ergency m on itoring syste m was desi g ned w hich based on w ireless sensor net w ork .F irs,t it s structure o f the sys -te m w as bu ilt too .Besi d es ,then d i s cussed a ne w l o calization algo rithm of range -free -m ulti p les overlay loca lizati o n a-l gorith m based on the mu lti p les coverage m ethod o f TOA i n for m ation for t h e app lication of the syste m.S i m u lations sho w that the a l g orithm can satisf y t h e perfor m ance needs of the syste m to l o calization .[Key words] w ire less sensor net w orks e m ergency m on itori n g and co mmun ication syste m node loca lization(上接第3829页)D esign and I mple m entati on of H i gh Speed D igital Signal Transferri ngBoard Based on the A synchronous Serial Interface C riterionZ HANG M i n g 1,2,XU X iang -hui 1,CU I Peng -fe i 1,2,N I Chong1,2(I nstit u t e ofE l ectro n ics ,Chi nese Acade my of Sci ences 1,Bei ji ng 100190,P .R .Ch i na ;GraduateUn i versit y ofCh i n es e Acade m y of Sci ences 2,Beiji ng 100049,P .R .Chi na)[A bstract] A k i n d of data transferring board based on A synchronous Serial Interface C riterion is intr oduced .The boar d uses C YPRESS Co s CY7B923and CY7B933chips to code and decode the data ,and uses CPLD and FI FO to realize the transfor m bet w een para llel data and serial data .The data is transferred by 75 coax ial cab le ,w hile t h e transferri n g rate can be up to 400M b /s .[Key words] AS I seri a -l parallel transfo r m high speed data transfer radar syste m(上接第3832页)Researchi ng on F ilteri ng A lgorith m s for I m age Pretreat m entZ HOU Shan -shan ,C HA I Ji n -guang(Shangh ai In stit u te ofT echn i calPhysics ,C hinese A cade m y of S ci ences ,Shangha i200083,P.R.Ch i na)[Abstract] For t h e m i agi n g syste m w it h tracki n g target c onti n uall y ,the tar get can cha nge fr o m po i n t to side or fro m si d e t o poin.t Acc ordi n g t o such case ,three ki n ds of filteri n g al g orith m s are a na l y zed a nd co mpared f o r m i agi n g pretr eat m ent that adapt t o bot h po i n t and si d e targets .The sm i ulated experm i ents sho w that t h e filteri n g effect of m i pr oved hi g h -pass filteri n g is better t h a n t h ose of hi g h -passm e d i a n filteri n g and ga uss high -pass filteri n g ,and it can be a pplie d to practi c al projec.t [Key words] i m age pretreat m ent m edian filteri n g h i g h -pass filter i n g gauss filtering383913期黄 华,等:无线传感器网络在应急监测和通信系统中的应用研究。