移动目标视频跟踪关键技术的研究(13)

关于视频跟踪的好硕士论文

第二章图像去噪和视频压缩标准

第二章图像去噪和视频压缩标准

２．１几种图像去噪处理方法

本节介绍了几种常用的去噪处理方法，然后介绍了彩色图像转化为灰度图像的实现原理和程序实现。

目前，比较常用的去噪方法有邻域平均法、中值滤波叼、自适应中值滤波、形态学滤波【８】等方法，下面将一一对它们作介绍。

２．１．１邻域平均法

邻域平均法是简单的空域处理方法。这种方法的基本思想是用几个邻近像素灰度的平均值来代替该像素的灰度值。邻域平均法的空域思想使得算法的思想简单、清晰，处理结果表明，邻域平均算法对抑制噪声是有效的。平均时所取的邻近像素点越多，平滑的效果越好，但会使轮廓变得模糊，由于轮廓线往往是图中含有重要信息的部分，所以在滤波中要解决的主要矛盾是如何既能消除噪声，又能保持轮廓尽可能不模糊。

２．１．２中值滤波

中值滤波是一种非线性的信号处理方法，与其对应的中值滤波器也是一种非线性的滤波器。中值滤波器是在１９７１年由Ｊ．ｗ．Ｊｏｃｋｅｙ首先提出并应用在一维信号处理技术中（时间序列分析），后来被二维图像信号处理技术所用。它在一定的条件下，可以克服线性滤波器如最小均方滤波、平均值滤波等带来的图像细节模糊，而且对滤波脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。特别适合用在有很强的胡椒粉式或脉冲式的干扰时，因为这些干扰值与其邻近像素的灰度值有很大的差异，因此经过排序后取中值的结果是强迫将此干扰变成与其邻近的某些像素的灰度值一样，达到去除干扰的效果。在实际运算中并不需要图像的统计特性，这也带来不少方便，但是对一些细节特别多，特别是点、线、尖顶细节多的图像不宜采用中值滤波方法。

中值滤波的基本思想简介如下：设有一维序列＾，厶．…，Ｌ，取该窗口长９

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