彩色图像自适应中值滤波算法研究与改进

“彩色图像自适应中值滤波的研究与实现” 这篇硕士学位论文主要关注的是彩色图像的噪声去除，特别是通过自适应中值滤波这一技术。作者杨琛在通信与信息系统专业指导下，探讨了如何有效地处理彩色图像中的脉冲噪声，以提升图像质量和后续处理的效果。 首先，论文深入研究了彩色图像的噪声检测问题。噪声检测是图像滤波的关键步骤，合适的窗口选择和阈值设定对检测效果至关重要。作者通过实验比较了不同窗口大小对彩色图像噪声检测的效率，并根据实验结果动态调整阈值，以优化噪声识别的准确性。 其次，论文对传统的彩色图像矢量中值滤波方法进行了分析，理解了其计算原理和过程。在此基础上，作者提出了改进的彩色图像矢量中值滤波算法，旨在降低计算复杂度并提高滤波效果。 接着，论文提出了一个自适应中值滤波策略，该策略针对RGB三个通道的子图像，以串行方式定位噪声位置。利用周围像素点的灰度值均值来动态设定判断阈值，从而自适应地滤除噪声。这种方法结合了标量方法检测噪声，矢量方法处理彩色图像内的噪声，同时对每个颜色通道进行单独的标量滤波，确保了良好的滤波性能和指标。 关键词涵盖了彩色图像滤波、自适应中值滤波、噪声检测、阈值设定以及脉冲噪声处理，这些都是论文的核心内容。通过对这些领域的深入研究，论文为彩色图像的噪声去除提供了新的理论和技术支持，对于图像处理领域有着积极的贡献。