导读:本文包含了均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:均值,噪声,图像,局部,函数,小波,采空区。
均值滤波论文文献综述
刘洪波[1]（2019）在《非局部均值滤波在重力异常数据处理中的应用》一文中研究指出根据小子域滤波原理,小子域滤波产生异常边界扭曲主要表现为高频干扰,提出小子域滤波与非局部均值滤波联合的方法以克服小子域滤波存在的异常边界扭曲问题。利用小子域滤波良好的边界增强能力和非局部均值滤波高频细节保护能力,在压制小子域滤波缺陷的同时尽可能保护小子域滤波的边界增强效果。通过模拟计算和莱州湾海域实测重力数据处理表明,本文方法在增强异常边界的同时压制小子域滤波产生的边界扭曲效应,获得了更好的重力异常处理效果。与单一小子域滤波相比,本文方法不需要考虑异常边界形态,具有更强的稳定性和普适性。(本文来源于《世界地质》期刊2019年02期）
刘翔,石振刚,臧晶[2]（2019）在《基于非局部均值滤波的医学CT图像去噪算法》一文中研究指出提出一种基于梯度结构相似性的非局部均值去噪算法,算法利用梯度结构相似性改进传统非局部均值去噪算法的小块权值,通过欧式距离与梯度结构相似性参数结合更好地去除噪声,同时采用改进的双核函数代替传统指数函数计算权值,通过在肝脏和肺部图像上实验,对比传统非局部均值去噪算法和改进非局部均值去噪算法,证明本文算法去噪效果更好,同时还保持了边缘结构。(本文来源于《沈阳理工大学学报》期刊2019年03期）
梁利利,高楠,李建军[3]（2019）在《基于小波变换和均值滤波的图像去噪方法》一文中研究指出通过对均值滤波缺点和小波变换优势的分析,特提出基于小波变换和均值滤波的图像去噪方法。首先对含噪图像进行基于小波变换的阈值去噪处理,将处理后的小波系数通过小波变换实现局部重构,提取低频近似图像、水平、垂直、和对角叁个部分的高频细节,并针对含噪图像的特点,使低频部分保持不变,对叁个高频细节部分选用适合的均值滤波模板进行去噪处理,最后将近似低频细节和去噪后的叁个高频信号进行小波重构,得到最终去噪后的图像。实验结果表明,该方法能在降低噪声的同时较好地保留图像细节,比单一使用这两种去噪方法具有更好的去噪效果。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年05期）
杨芹[4]（2019）在《基于数学形态学的混合图像均值滤波方法研究》一文中研究指出以往采用多方向滤波、中值滤波、F.Safa滤波对混合图像进行滤波处理,存在效果差的问题,为了改善混合图像质量,提出了基于数学形态学的均值滤波方法。根据混合图像结构元素选取流程,分析不同混合图像结构元素尺寸,当元素尺寸被选定后,结合均值滤波原理,分析最大结构元素尺寸变化内的各种形态,在去除噪声同时保留完整图像边缘。依据形态学均值滤波处理过程,引入数学形态学中开闭运算方法,根据开闭运算步骤,计算像素值与原像素差值,获取噪声像素点,进行形态学计算,在保留原有信号前提下,对混合图像进行除燥处理,由此完成混合图像均值滤波方法研究。通过实验对比结果可知,该方法最高除燥效果可达到95%,为混合图像更加清晰展示提供支持。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年09期）
彭姝姝[5]（2019）在《基于均值滤波和小波变换的图像去噪》一文中研究指出通过对含高斯噪声的图像进行分析和研究,结合传统的图像去噪算法,提出一种采用均值滤波和小波变换相结合的算法来进行图像去噪。在分析主流的软阈值函数和硬阈值函数后,提出一种新型阈值函数,并针对传统阈值选取采用的"一刀切"方式的缺陷,提出一种根据图像分解层次不同能够自适应更新的阈值选取方式。先对含有噪声的二维图像信号进行小波分解,然后对图像信号重构至第一层;采用不同的滤波模板对水平、垂直,以及对角线方向上的子图像进行均值滤波;最后将低频近似子图像和经过均值滤波处理后的各个细节子图像结合产生去噪后的图像。仿真实验结果表明,新算法相较于传统的单一算法有更好的去噪性能。(本文来源于《现代计算机》期刊2019年12期）
唐梓元,李栋,周乐[6]（2019）在《基于改进均值滤波的多响应面法高陡边坡可靠度分析》一文中研究指出采用改进均值滤波法对多响应面法进行改进,构建了基于空间滤波的多响应面法消除多响应面子区域交接处的突兀点,提高可靠度计算精度和计算效率。用matlab语言编程实现改进后的空间滤波多响应面法应用于永吉县西阳河高陡边坡可靠度计算。结果表明,采用改进均值滤波法对多响应面法计算精度明显提高,适用于大型复杂边坡工程的可靠度计算。(本文来源于《吉林水利》期刊2019年04期）
张向阳,曹平,刘文连,刘慧鹏,王芳[7]（2019）在《基于移动窗口均值滤波算法处理地空瞬变电磁基线漂移》一文中研究指出人类获取地下矿产资源后遗留大量的采空区,采空区坍塌等地质灾害给矿山安全开采和周居民带来了极大的安全隐患.近年来,地下隐伏采空区的探测技术和方法得到飞速发展,本文以东川滥泥坪铜矿采空区的测探数据为例,针对大数据量的地空瞬变电磁数据,提出采用基于移动窗口的均值滤波算法.此算法是一种效率优先的算法,算法的时间复杂度为O(L).该算法假设一个周期内的基线符合一维线性分布,使用此算法时窗口长度宜选择一个供电周期的数据长度.将算法应用于KTEM地空瞬变电磁的基线漂移处理,处理后95%的基线数据处于±0.1 mV范围内,时间序列的基线漂移问题得到明显改善,利用CUDA技术并行计算,提升计算精度,探测结果得到更好的处理效果.(本文来源于《地球物理学进展》期刊2019年02期）
武昊男,储成群,任勇峰,焦新泉[8]（2019）在《基于FPGA的图像自适应加权均值滤波设计》一文中研究指出针对CMOS图像传感器采集图像过程中的噪声预处理问题,提出一种在FPGA中实现的可配置的自适应加权均值滤波模块设计方案。该模块通过检测滤波窗口内不同方向的方差来确定纹理方向,从而自动生成相应的加权系数,可以对宽度不超过4 094像素的图像进行流水线式的加权均值滤波处理,达到去噪保边的目的。最后经过实验验证,当图像宽度为2 048时,输入输出延时仅为42.04μs,满足实时性要求,且滤波后的图像噪点明显减少,纹理边缘毛刺消失,能较好地改善图像质量。(本文来源于《电子技术应用》期刊2019年03期）
王银杰[9]（2019）在《基于非局部均值滤波的图像去噪算法》一文中研究指出图像在获取和传输过程中,不可避免地受到外部和内部的干扰,常常因为各种因素的影响而被加入很多噪声,这十分严重的影响了人们对传输后图像信息的读取。因此通过一定方法将被噪声污染的图像进行去噪处理一直是现代图像研究中重要的问题,受到越来越多研究者的关注与重视。A.Buades等基于各经典去噪算法,如领域滤波、全差分滤波、异性扩散等提出非局部均值滤波(Non-Local means,NLM)算法的模型,同时该算法引入图像去噪。实践证实该模型去噪效果佳。NLM的原理是运用图像内部冗余信息,结合权重系数加权平均计算各相似邻域像素灰度值,估计噪声图像像素点灰度值。本文通过研究非局部均值滤波的算法,改进了算法的两个关键问题:加权核函数的选定和相似度的衡量。非局部均值滤波算法中的相似度衡量是由像素邻域之间的高斯加权欧氏距离决定的,同时在加权核函数的选择上使用的是指数型函数。这使得该算法仅能够有效的去除平滑区域的噪声,而未能有效去除纹理、边缘区域噪声。因此高斯加权距离确定权重系数和指数型加权核函数具有一定的局限性。针对加权核函数与相似度衡量两个方面问题本文进行了改进。对于原始的指数型加权核函数存在的权值分配不均问题,提出了更加合适的权值分配函数,使得新的权值分配在相似度高的地方获得较高的权值,相似度低的地方获得较小,甚至是为零的权值,并且保证了在相似度高向相似度低的过度区域,权值迅速衰减。而针对相似性衡量的问题,引入了结构相似度算法,结合原有的欧氏距离判断相似度,使得相似性的衡量更加的准确。通过对测试图像的加噪与对比去噪实验,仿真实验结果说明,改进算法有效提高了原算法的去噪性能,而且在边缘纹理部分也能更好的保持图片原始信息。(本文来源于《哈尔滨理工大学》期刊2019-03-01）
韩涛,孙科[10]（2019）在《自适应中心加权的改进均值滤波算法》一文中研究指出多窗口滤波策略(MWA)算法对受到椒盐噪声污染严重的图像仍然有很好的滤波效果,但其运算量相对较大。针对这一问题,基于中值滤波法计算量偏小的优势,将这两种方法进行有机的融合和改进,提出了一种基于中值的极值算法。该算法的运算量较小,并能广泛应用于受椒盐噪声污染程度不同的图像。通过实验对比,提出的中值极值算法能在较短时间内实现对一幅噪声图像的滤波,具有可靠性和鲁棒性,应用前景广阔。(本文来源于《通信技术》期刊2019年01期）
均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：
提出一种基于梯度结构相似性的非局部均值去噪算法,算法利用梯度结构相似性改进传统非局部均值去噪算法的小块权值,通过欧式距离与梯度结构相似性参数结合更好地去除噪声,同时采用改进的双核函数代替传统指数函数计算权值,通过在肝脏和肺部图像上实验,对比传统非局部均值去噪算法和改进非局部均值去噪算法,证明本文算法去噪效果更好,同时还保持了边缘结构。
（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。
均值滤波论文参考文献
[1].刘洪波.非局部均值滤波在重力异常数据处理中的应用[J].世界地质.2019
[2].刘翔,石振刚,臧晶.基于非局部均值滤波的医学CT图像去噪算法[J].沈阳理工大学学报.2019
[3].梁利利,高楠,李建军.基于小波变换和均值滤波的图像去噪方法[J].计算机与数字工程.2019
[4].杨芹.基于数学形态学的混合图像均值滤波方法研究[J].电子设计工程.2019
[5].彭姝姝.基于均值滤波和小波变换的图像去噪[J].现代计算机.2019
[6].唐梓元,李栋,周乐.基于改进均值滤波的多响应面法高陡边坡可靠度分析[J].吉林水利.2019
[7].张向阳,曹平,刘文连,刘慧鹏,王芳.基于移动窗口均值滤波算法处理地空瞬变电磁基线漂移[J].地球物理学进展.2019
[8].武昊男,储成群,任勇峰,焦新泉.基于FPGA的图像自适应加权均值滤波设计[J].电子技术应用.2019
[9].王银杰.基于非局部均值滤波的图像去噪算法[D].哈尔滨理工大学.2019
[10].韩涛,孙科.自适应中心加权的改进均值滤波算法[J].通信技术.2019
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