车底扫描系统车底检测系统智N图像处理

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　　常规降噪算法：

　　1、均值滤波器采用邻域平均法的均值滤波器适用于通过扫描得到的图象中的颗粒噪声。领域平均法有力地了噪声,同时也由于平均而引起了模糊现象,模糊与领域半径成正比。几何均值滤波器所的平滑度可以与算术均值滤波器相比,但在滤波过程中丢失少的图象细节。谐波均值滤波器对“盐”噪声,但是不适用于“胡椒”噪声。它善于处理像高斯噪声那样的其他噪声。逆谐波均值滤波器适合于处理脉冲噪声,但它有个缺点,是须要知道噪声是暗噪声还是亮噪声,以便于选择的滤波器阶数号,如果阶数的号选择错了可能引起灾难X的后果。 　　2、自适应维纳滤波器它能根据图象的部差来调整滤波器的输出,部差越大,滤波器的平滑作用越。它的终目标是使恢复图像f^(x,y)与原始图像f(x,y)的均误差e2=E[(f(x,y)-f^(x,y)2]小。该法的滤波比均值滤波器要好,对保留图像的边缘和其他高频部分很有用,不过计算量较大。维纳滤波器对具有白噪声的图象滤波佳。

　　3、中值滤波器它是1种常用的非线X平滑滤波器,其基本原理是把数字图像或数字序列中1点的值用该点的1个领域中各点值的中值代换其主要功能是让周围象素灰度值的差比较大的像素改取与周围的像素值接近的值,从而可以孤立的噪声点,所以中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声。中值滤波器可以做到既噪声又能保护图像的边缘,从而获得较满意的复原,而且,在实际运算过程中不需要图象的统计特X,这也带来不少便,但对1些细节多,是点、线、尖顶细节较多的图象不宜采用中值滤波的法。

　　2.4 形态学噪声滤除器将开启和闭合结合起来可用来滤除噪声,先对有噪声图象进行开启操作,可选择结构要素矩阵比噪声的尺寸大,因而开启的结果是将背景上的噪声。后是对前1步得到的图象进行闭合操作,将图象上的噪声去掉。根据此法的特点可以知道,此法适用的图像类型是图象中的对象尺寸都比较大,且没有细小的细节,对这种类型的图像除噪的比较好。

　　2.5 小波去噪这种法保留了大部分包含号的小波系数,因此可以较好地保持图象细节。小波分析进行图像去噪主要有3个步骤:(1)对图象号进行小波分解。(2)对经过层次分解后的高频系数进行阈值量化。(3)利用二维小波重构图象号。 前沿降噪算法：

　　1、3维块匹配滤波)BM3D可以说是当前好的算法之1。 该降噪法了图像在变换域的稀疏表示。BM3D 降噪法的优点是的保留图像中的1些细节，BM3D采用了不同的去噪策略。通过搜索相似块并在变换域进行滤波，得到块评估值，后对图像中每个点进行加权得到终去噪。?该算法的思想跟NL-Means有点类似，也是在图像中寻找相似块的法进行滤波，但是相对于NL-Means要复杂得多，理解了NL-Means于理解BM3D算法。BM3D算法总共有两大步骤，分为基础估计和终估计。在这两大步中，分别又有三小步：相似块分组，协同滤波和聚合。

　　2、DCT 降噪因为车底图像噪声往往分布在高频部分，因此可以将车底图像转换到频域，进行高频处理，把高频部分虑掉.DCT 变换是正交变换。这个法是对滑动的窗口内的图像做 DCT 变换，在部变换域做系数收缩。由滑动窗口产的重叠部分图像的过表示。如果采用的变换不能将普通图像的细节过表示，那么这种变换的过X不能抵消无效的收缩。因此只使用二维变换获得稀疏表示只适于特定的图像模式。

　　3、PCA 降噪PCA(主成分分析法)是1种适用，又相对简单的数据处理的法。它是利用降维的法，将数据表示的息的主要成分提取出来，所以叫做主成分分析法。主成分分析法直观的目的是要将冗余的数据特征进行降维处理，与此同时保留数据的1部分特征，使其主要的特征成分大的保持整个数据息完整X。应用于图像降噪的法的提出克服了标准正交变换带来的缺点，这种法对于高结构X的图像细节都有的结果。

　　5、非部均值降噪非部均值降噪，其出发点是借鉴了越多幅图像加权的越好的现象，那么在同1幅图像中对具有相同X质的区域进行分类并加权平均得到去噪后的图片，应该降噪也越好。该算法使用自然图像中普遍存在的冗余息来去噪声。与双线X滤波、中值滤波等利用图像部息来滤波不同，它利用了整幅图像进行去噪。即以图像块为单位在图像中寻找相似区域，再对这些区域取平均，较好地滤除图像中的高斯噪声。

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