本書在對圖像降噪方法的研究現(xiàn)狀和經(jīng)典的圖像降噪方法進(jìn)行回顧總結(jié)的基礎(chǔ)上，分別針對灰度和彩色圖像中不同類型噪聲的特點(diǎn)，主要結(jié)合脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論、非線性濾波理論、方差穩(wěn)定變換、模糊集理論等方法，介紹了相應(yīng)的降噪方法的算法原理及結(jié)果。同時(shí)還對基于嵌入式系統(tǒng)軟硬件平臺(tái)的圖像降噪方法相關(guān)實(shí)現(xiàn)進(jìn)行描述，包括實(shí)現(xiàn)過程中遇到的問題及采取的解決方案，希望能為廣大讀者構(gòu)建完整的圖像處理硬件系統(tǒng)提供范例。
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國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目：
1. 枸杞體胚發(fā)生過程中大分子合成與代謝圖像量化信息分析關(guān)鍵技術(shù)的研究(No.60572011)
2. 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完善性探索及其應(yīng)用研究(No.60872109)
3. 乳腺癌診斷中乳腺鉬靶X線影像處理與分析關(guān)鍵技術(shù)研究(No. 61175012)
目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1圖像噪聲概述 2
1.1.1圖像噪聲的特點(diǎn) 2
1.1.2圖像降噪的難點(diǎn)問題 3
1.2圖像噪聲分類 4
1.2.1按影響圖像質(zhì)量的噪聲源分類 4
1.2.2按噪聲產(chǎn)生的原因分類 5
1.2.3按噪聲和信號(hào)的關(guān)系分類 5
1.2.4按噪聲統(tǒng)計(jì)學(xué)特性分類 6
1.2.5按噪聲概率密度函數(shù)分布規(guī)律分類 7
1.2.6按噪聲頻譜形狀分類 12
1.3圖像降噪方法概述 12
1.3.1傳統(tǒng)圖像降噪方法 12
1.3.2其他濾波方法 16
1.3.3常見圖像噪聲的去除 19
1.3.4基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的圖像降噪 22
1.4本章小結(jié) 31
參考文獻(xiàn) 31
第2章 圖像降噪基本理論和方法 41
2.1脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 41
2.1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 41
2.1.2三種典型視覺皮層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 43
2.1.3三種模型之間的關(guān)系 47
2.2數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) 48
2.3方差穩(wěn)定變換 56
2.3.1方差穩(wěn)定變換相關(guān)理論 56
2.3.2方差穩(wěn)定變換逆變換 58
2.4模糊集與模糊度量 62
2.4.1模糊集基本理論 63
2.4.2模糊度量基本理論 68
2.5基于小波變換的信號(hào)降噪 70
2.5.1小波降噪原理 70
2.5.2小波降噪方法 72
2.6本章小結(jié) 79
參考文獻(xiàn) 79
第3章 灰度圖像降噪 87
3.1基于全方位多角度自適應(yīng)形態(tài)學(xué)濾波器的圖像降噪 88
3.1.1全方位多角度自適應(yīng)形態(tài)學(xué)濾波器 89
3.1.2實(shí)驗(yàn)仿真與性能分析 93
3.2 基于 PCNN的脈沖噪聲圖像降噪 100
3.2.1 PCNN與中值濾波相結(jié)合的脈沖噪聲濾波器 101
3.2.2 PCNN與形態(tài)學(xué)濾波相結(jié)合的脈沖噪聲濾波器 102
3.2.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比 103
3.3基于方差穩(wěn)定變換的泊松噪聲圖像降噪 109
3.3.1泊松噪聲降噪方法 109
3.3.2高斯噪聲濾波器 110
3.3.3實(shí)驗(yàn)仿真及結(jié)果 117
3.4 基于 PCNN的高斯噪聲圖像降噪 126
3.4.1基于簡化 PCNN模型的高斯噪聲濾波器 126
3.4.2 基于 PCNN賦時(shí)矩陣的高斯噪聲濾波 127
3.4.3實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果與分析 130
3.5基于對偶 Contourlet變換的圖像降噪 134
3.5.1 對偶 Contourlet變換結(jié)構(gòu)及特性 135
3.5.2 對偶 Contourlet變換在圖像降噪中的應(yīng)用 138
3.5.3實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果與分析 139
3.6本章小結(jié) 141
參考文獻(xiàn) 142
第4章 彩色圖像降噪 145
4.1彩色柔性形態(tài)學(xué)模糊模型的設(shè)計(jì)及其實(shí)現(xiàn) 145
4.1.1 HSV彩色空間 146
4.1.2基于模糊集合的矢量排序方案 146
4.1.3彩色柔性形態(tài)學(xué)腐蝕、膨脹定義 149
4.1.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 151
4.2基于標(biāo)量計(jì)算的自適應(yīng)降噪方法 153
4.2.1模糊度量 153
4.2.2 SCM與基于標(biāo)量計(jì)算的自適應(yīng)降噪方法相結(jié)合 154
4.2.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 155
4.3基于標(biāo)量與矢量的自適應(yīng)降噪方法 160
4.3.1基于標(biāo)量與矢量濾波器的優(yōu)缺點(diǎn) 160
4.3.2 SCM與基于標(biāo)量和矢量的自適應(yīng)降噪方法相結(jié)合 160
4.3.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 163
4.4基于四元數(shù)變換的圖像色彩評價(jià)指標(biāo) 174
4.4.1四元數(shù)的概念 175
4.4.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 178
4.5本章小結(jié) 180
參考文獻(xiàn) 180
第5章 基于 ICM的圖像降噪算法的硬件實(shí)現(xiàn) 184
5.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件實(shí)現(xiàn) 184
5.2硬件實(shí)現(xiàn)概述及 FPGA技術(shù) 185
5.2.1圖像處理的硬件實(shí)現(xiàn)方法 185
5.2.2 FPGA基本原理與設(shè)計(jì)方法 187
5.2.3硬件描述語言 191
5.2.4 FPGA設(shè)計(jì)平臺(tái)簡介 191
5.3基于硬件編程技術(shù)的圖像降噪硬件實(shí)現(xiàn) 193
5.3.1硬件設(shè)計(jì)框圖 193
5.3.2關(guān)鍵性模塊設(shè)計(jì) 195
5.4 基于 NiosⅡ的圖像降噪硬件實(shí)現(xiàn) 199
5.4.1 NiosⅡ軟核處理器簡介 199
5.4.2硬件設(shè)計(jì)原理 199
5.4.3軟件設(shè)計(jì)原理 200
5.5實(shí)驗(yàn)過程及結(jié)果 202
5.5.1基于硬件編程技術(shù)的圖像降噪結(jié)果分析 202
5.5.2 基于 NiosⅡ軟核的圖像降噪結(jié)果分析 203
5.5.3綜合實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析和討論 204
5.6本章小結(jié) 216
參考文獻(xiàn) 216
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