作者：韩伟; 修阅噪声模型nshp模型kalman滤波器meanshift算法
摘要：噪声的存在严重影响了图像的质量,因此图像去噪是图像处理的重要环节,也是一项任重道远的工作。由于实际图像噪声的随机性和不确定性又增加了图像去噪的难度,所以本文针对一类实际工程图像序列进行去噪处理的研究。为了改善实际远程遥控图像的质量,本文提出的一种基于Kalman滤波原理的去噪方法。首先对实际夜空图像进行噪声分析确定其噪声类型。其次,选用较为合理的NSHP（non-symmetric half plane）模型来构造图像的过程方程和观测方程,在合理假设其为高斯有色噪声的基础上改写图像模型的观测方程,合理估计出图像的过程噪声方差阵和观测噪声方差阵。最后通过卡尔曼滤波原理的预测和更新步骤对图像进行去噪处理。实验结果表明,本文所用方法有效的降低了夜空图像中的噪声影响,使有用图像信息更加清晰和突出。与传统的滤波方法相比,更好的保持了图像的细节信息和边缘特征,同时也表明了卡尔曼滤波在图像去噪处理中的优势。在后续的实验研究中本文利用小波多尺度性以及变换后良好的重构性将Kalman滤波去噪和MeanShift相结合方法在小波分解中进行去噪应用实验,取得了较好的去噪效果。
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