导读:本文包含了加权中值滤波论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:中值,噪声,灰度,脉冲,平面波,疵点,波束。
加权中值滤波论文文献综述
张缓缓,马金秀,景军锋,李鹏飞[1]（2019）在《基于改进的加权中值滤波与K-means聚类的织物缺陷检测》一文中研究指出为检测纹理织物在生产过程中产生的各种疵点,提出一种基于改进的加权中值滤波与K-means聚类相结合的纹理织物疵点检测方法。首先利用改进的加权中值滤波对纹理织物图像进行预处理,以减少纹理信息对疵点检测产生的影响,同时通过联合直方图动态数据分配权重和像素,减少寻求中位数的时间来有效地缩短检测时间,提高了执行速度;然后采用K-means算法对滤波后的织物图像进行聚类,计算织物图像疵点和非疵点的聚类中心,进而实现图像疵点区域的分割。实验结果表明,该方法可有效地检测出方格、点形、星形、平纹、斜纹等多类型纹理织物的疵点,并显着提高检测速度。(本文来源于《纺织学报》期刊2019年12期）
陈旭凤,李玉龙,侯志奇,温彬彬,胡雪花[2]（2019）在《基于TOF的快速加权中值滤波深度成像系统》一文中研究指出本文介绍了一种基于飞行时间(TOF)的快速加权中值滤波深度成像系统。本系统结合了高分辨率(HR)叁视图立体RGB相机(1280×960)和低分辨率(LR)TOF景深相机(176×144)。首先进行相机标定,以获得彩色和深度相机的内在和外在参数。由于同一场景下深度图像的分辨率远小于相应的彩色图像,因此采用快速加权中值滤波(WMF)对低分辨率深度图像进行深度上采样。最后,利用基于深度图像的绘制(DIBR)技术,通过上采样深度图像和HR彩色图像结合生成场景的立体叁维(S3D)图像。实验结果表明,与不同的滤波方法相比,本文提出的深度成像系统能生成高质量的深度图,并能高速生成S3D图像。(本文来源于《科技风》期刊2019年26期）
江巨浪,辛倩,朱柱[3]（2019）在《一种改进的方向加权中值滤波算法》一文中研究指出为了去除图像中的随机值噪声,提出一种改进的中值滤波算法。基于图像每个像素的截断阈值,判别其是否为噪声像素,将判别结果用于修改方向加权中值滤波算法(DWM)的滤波器权重。仿真实验结果表明,对于去除图像中密度大于40%的随机值脉冲噪声,该算法比DWM算法具有更高的峰值信噪比,去噪效果较好。(本文来源于《安庆师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
王晨源,赵惊涛,孙晖[4]（2018）在《基于倾角导向的加权中值滤波绕射波分离方法研究》一文中研究指出1.引言在煤炭开采过程中,小尺度断层、隐蔽地质体以及陷落柱等小规模地质体,会引发塌陷、突水等煤矿安全事故,造成人身安全隐患和重大经济损失。因此精确地探测地下小规模地质体对实际生产有重要的安全和经济意义。目前关于小规模地质体有多种常规的检测方法,包括相干体技术、蚂蚁追踪算法以及机器学习算法等。但是由于这些小规模地质体的形态大小各异,空间分布无规律等特点,一(本文来源于《2018年中国地球科学联合学术年会论文集（二十八）——专题56：煤炭资源与矿山地球物理、专题58：地球物理探测方法与仪器新技术》期刊2018-10-21）
史再峰,许泽昊,庞科,曹清洁,姚素英[5]（2018）在《一种基于开关型加权中值滤波的随机脉冲噪声去除方法》一文中研究指出依据图像中随机脉冲噪声像素奇异性的特点,提出了1种新的开关型加权中值滤波算法.首先通过中值滤波的方法对被检测像素邻域进行平滑处理,并定义平均绝对差值进行噪声点的判别;对检测出的噪声像素点采用改进的加权中值滤波进行处理,即仅利用滤波窗口中未受污染的像素进行噪声滤除,加权系数同时包括空间距离与灰度的差异性.实验结果表明,提出的算法既有较高的脉冲噪声检测准确率,又能较好地滤除图像中的随机脉冲噪声.(本文来源于《南开大学学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
张兴伟,潘国富,张济博[6]（2018）在《基于中值滤波加权修正的多波束声呐测深数据趋势面滤波方法》一文中研究指出针对传统趋势面滤波方法中多项式拟合曲面系数向量的求取和作为阈值的均方根误差的求取都受到异常数据的影响,使该方法在异常测深数据较多的情况下滤波效果不佳的问题,提出了一种中值滤波加权修正的改进方法。在构造趋势面之前,对水深数据进行加权修正,以前后两次修正后数据的拟合优度的变化量作为是否进行下一步水深修正的依据,利用最终修正后的水深数据求取多项式拟合曲面系数向量和均方根误差,大幅降低了异常数据的影响,具有很强的抗差性。经仿真模拟数据和多波束实测数据滤波试验,该方法在异常数据较多的情况下依然良好,能够保持良好的滤波效果,明显优于传统趋势面滤波;同时,该方法能够保持较高的运算效率,适用于海量多波束测深数据的自动滤波。(本文来源于《海洋科学》期刊2018年07期）
屈正庚,牛少清[7]（2018）在《一种改进的自适应加权中值滤波算法研究》一文中研究指出图像在传输和处理过程中不可避免地存在边缘、细节信息破坏、垃圾噪声加载等问题,需要对输出图像进行过滤。对此,分析了几种典型的改进后的中值滤波算法,在此基础上提出了一种新的自适应加权中值滤波算法(WAMF)。该算法汲取了常见中值滤波算法的优缺点,通过噪声检测确定图像中的噪声点,根据窗口中噪声点的数量自适应调整滤波窗口的大小,像素点在滤波窗口中按照特定规律自适应分组,按照相似度值给各组像素点分配权重值,对检测到的噪声进行合理滤波。仿真结果表明,WAMF算法不仅可以有效去除噪声,而且较好地保存了图像细节,滤波性能优于常见中值滤波算法。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2018年12期）
赵大成,许道云[8]（2018）在《基于加权中值滤波的MST立体匹配算法》一文中研究指出传统的最小生成树立体匹配算法对低纹理区域和遮挡区域不敏感,虽然最小生成树立体匹配算法后处理的中值滤波能够消除噪点,但是不能够消除边缘模糊。本文提出一种改进算法来克服这些局限性。首先,由于最小生成树匹配成本区分度不够高,研究并提出新最小生成树的匹配成本,使其可以减小不敏感区域的误匹配。其次,在后处理中使用加权中值滤波,以改善深度图像边缘。实验结果表明,在最小生成树立体匹配算法中使用改进匹配成本算法和加权中值滤波算法,在Middlebury数据集中平均误匹配率达到6.9%,本文算法在Middlebury和KITTI场景中都优于最小生成树立体匹配算法。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2018年05期）
陈家益,战荫伟,曹会英,吴兴达,李小飞[9]（2019）在《修剪中值检测的自适应加权中值滤波算法》一文中研究指出针对现有算法在噪声检测与噪声滤除性能上的缺陷,提出修剪中值检测的自适应加权中值滤波算法。算法利用噪声的灰度特征,根据灰度最值0和255检测噪声,再根据邻域像素的相关性以及在灰度上的近似性,做进一步的噪声检测。根据邻域像素之间的相关性随距离的增大而减小的特性,对邻域中的信号像素分别赋予不同的加权系数,取加权中值以滤除噪声。算法去噪的邻域大小,随噪声密度和分布自适应地变化。通过去噪图像的主观视觉效果以及客观的去噪性能指标PSNR(peak signal to noise ratio)和IEF(imageenhancement factor),仿真实验证明,所提出的算法相对于现有的算法具有更好的去噪性能,特别对于滤除高密度噪声,具有显着的优越性。(本文来源于《计算机科学与探索》期刊2019年03期）
柏文豪,张文斌[10]（2018）在《一种基于距离的图像加权中值滤波方法研究》一文中研究指出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,使得其可很好的应用于路径图像的噪声滤除。(本文来源于《价值工程》期刊2018年06期）
加权中值滤波论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文介绍了一种基于飞行时间(TOF)的快速加权中值滤波深度成像系统。本系统结合了高分辨率(HR)叁视图立体RGB相机(1280×960)和低分辨率(LR)TOF景深相机(176×144)。首先进行相机标定,以获得彩色和深度相机的内在和外在参数。由于同一场景下深度图像的分辨率远小于相应的彩色图像,因此采用快速加权中值滤波(WMF)对低分辨率深度图像进行深度上采样。最后,利用基于深度图像的绘制(DIBR)技术,通过上采样深度图像和HR彩色图像结合生成场景的立体叁维(S3D)图像。实验结果表明,与不同的滤波方法相比,本文提出的深度成像系统能生成高质量的深度图,并能高速生成S3D图像。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
加权中值滤波论文参考文献
[1].张缓缓,马金秀,景军锋,李鹏飞.基于改进的加权中值滤波与K-means聚类的织物缺陷检测[J].纺织学报.2019
[2].陈旭凤,李玉龙,侯志奇,温彬彬,胡雪花.基于TOF的快速加权中值滤波深度成像系统[J].科技风.2019
[3].江巨浪,辛倩,朱柱.一种改进的方向加权中值滤波算法[J].安庆师范大学学报(自然科学版).2019
[4].王晨源,赵惊涛,孙晖.基于倾角导向的加权中值滤波绕射波分离方法研究[C].2018年中国地球科学联合学术年会论文集（二十八）——专题56：煤炭资源与矿山地球物理、专题58：地球物理探测方法与仪器新技术.2018
[5].史再峰,许泽昊,庞科,曹清洁,姚素英.一种基于开关型加权中值滤波的随机脉冲噪声去除方法[J].南开大学学报(自然科学版).2018
[6].张兴伟,潘国富,张济博.基于中值滤波加权修正的多波束声呐测深数据趋势面滤波方法[J].海洋科学.2018
[7].屈正庚,牛少清.一种改进的自适应加权中值滤波算法研究[J].计算机技术与发展.2018
[8].赵大成,许道云.基于加权中值滤波的MST立体匹配算法[J].计算机与现代化.2018
[9].陈家益,战荫伟,曹会英,吴兴达,李小飞.修剪中值检测的自适应加权中值滤波算法[J].计算机科学与探索.2019
[10].柏文豪,张文斌.一种基于距离的图像加权中值滤波方法研究[J].价值工程.2018
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