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关于加权论文范文 一种基于距离的图像加权中值滤波方法相关论文写作参考文献

分类:本科论文 原创主题:加权论文 更新时间:2024-01-08

一种基于距离的图像加权中值滤波方法是适合加权论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文,相关加权开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。

摘 要: 针对高压巡检车视觉获取路径信息的问题.由于噪声掩盖了电线在图像中的成像特征,给获取路径信息带来了很大的困难且影响了循迹的精度,所以提出了一种基于灰度距离加权的自适应中值滤波方法来滤除图像噪声.该方法经预先滤波后,再通过噪声检测确定噪声点及其个数,自适应的调整稀疏分布模板,最后根据模板内灰度距离而赋予各像素点不同的权重值而滤除噪声.实验结果表明,该算法所加权重值简单易实现,在很好的滤除噪声且较好的保护图像细节,还能较好的滤除图像随机噪声,使做到其可很好的应用于路径图像的噪声滤除.

Abstract: In the process of repairing and maintaining high voltage tranission lines, the visual distance measuring system is used to obtain the distance information between people and high-voltage wires because of accidental electric shock caused by the workers crossing the safe distance. As the noise mask the image characteristics of the wire, it is very difficult to obtain the distance information and affects the accuracy of distance measuring, therefore, the weighting median filtering method of based on gray-scale distance is proposed to filter out image noise in this paper. In the algorithm, first by the pre-filter, and then, noise detection is utilized to determine the number of noise points. Base on the number of noise points to adaptively adjust sparse distribution templates. Finally, according to the gray-scale distance within the template to give each pixel a different weight value, and remove noise. The experiment shows that the weighted weight of the algorithm is simple and easy to achieve, and it can protect the detail of image well while removing the noise, and filter out random noise. So that it can be applied to actual image noise filtering based on visual distance measuring in power scene.

關键词: 高压输电;灰度距离;加权;预滤波;稀疏分布模板;中值滤波

Key words: high voltage tranission;gray-scale distance;weighted;pre-filtering;sparse distribution template;median filter

中图分类号:TN713;TP751.1 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2018)06-0166-03

1 概述

现今,电力已成为人们生活必不可缺的资源,高压输电线路的维护、检修关乎着国计民生.在电力巡检中使用机器人去代力进行巡检不仅保证了工作效率,还使做到巡检变做到更加安全可靠.然而电力巡检系统在图像采集、传输等过程中因成像系统不完善等原因导致成像效果常受到外界不同程度的噪声污染.所以,图像噪声滤除是实现智巡检车巡检的前提.噪声在图像中表现为灰度最大值或最小值.然而,高压电线在图像中的成像边缘等高频信号也表现为图像灰度值的最大、最小值.为滤除噪声且保护图像细节特征,Tukey首先提出了中值滤波方法[1],其可有效的消除如脉冲、椒盐等长拖尾概率分布的噪声.文献[2-4]提出将像素判断为噪声点和信号点的开关中值滤波算法,但该滤波算法在窗口中的噪声点超过像素点总数一半时将会失效.文献[5]提出了分块的自适应快速加权中值滤波,该方法虽然能保持图像细节的同时又能消除噪声,但是该方法在噪声污染浓度较大时对噪声的滤除效果不佳.文献[6]提出了一种自适应的序号加权的中值滤波器,其虽巧妙地将分组序号作为像素点的赋予的权重值,但是,其容易使做到滤除较大噪声时易出现块状白斑.

基于此,本文提出了一种基于灰度距离加权的自适应中值滤波算法.首先使用5×5的滤波窗口预先中值滤波后,之后根据3×3的检测窗口内噪声点个数以确定二次滤波稀疏模板窗口的大小,并根据模板内像素与中心点像素的相关性确定像素点灰度值所应赋予的权重值而滤除噪声.

2 自适应窗口加权中值滤波算法

2.1 图像噪声点的检测

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参考文献:

1、 一种基于STM32监控图像跟踪系统设计 摘要:随着城市化进程的发展,城市人口的不断增加,对于把控社会治安环境,智能化的监控设备开发与应用,未来将逐步成为安防管理的有效手段。本文初步探索。

2、 基于三维图像的运动合理性判断方法和仿真 摘 要: 传统的运动合理性判断方法判断效率和判断准确度不高,为此,提出基于三维图像的运动合理性判断方法。利用三维图像人体运动模型采集人体运动数据。

3、 抖动状态下运动模糊图像去噪滤波方法 摘 要: 针对抖动状态下的运动模糊图像去噪滤波一直存在效果不佳、误差大的问题,提出并设计了基于最小化全变差与稀疏表示结合的抖动状态下运动模糊图像。

4、 基于图像块分组的加权编码去噪方法 摘 要: 针对图像混合噪声去除不足的问题,提出一种分组图像块的加权编码方法。首先,从训练图像中利用非局部相似块提取出分组块;然后,用得到的分组块。

5、 一种自适应资源精细匹配的DAG调度方法 摘 要: 针对目前计算密集或数据密集特征的任务依赖和并行处理的耦合度过高,采用将关联任务的执行顺序控制与并行算法的处理逻辑相分离。该方法通过任务。

6、 一种求实部或虚部已知函数方法 [文献标识码] A [文章编号]1008-4738(2012)03-0104-03定义(复变函数):设G是一个复数z=x+iy的集合。如果有一。