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工程扫描图象去噪和细化处理
引用本文:杨勇,刘玉树,罗国良,王鹏. 工程扫描图象去噪和细化处理[J]. 四川大学学报(自然科学版), 2004, 41(5): 961-964
作者姓名:杨勇  刘玉树  罗国良  王鹏
作者单位:北京理工大学计算机科学与技术系,北京,100086;长春理工大学计算机科学与技术系,长春,130022;北京理工大学计算机科学与技术系,北京,100086;长春理工大学计算机科学与技术系,长春,130022
摘    要:针对工程扫描图象的特征,提出一种简单的基于密度划分的去噪算法和细化方法.基于密度划分的原理,定义了密度函数,讨论了灰度图象和黑白二值图象的情况.给出了一种直接根据中心像素8-邻域情况进行细化的算法.实验证明,该方法对工程扫描图象处理速度较快,实现简单.对各种质量的扫描图象均能在有效去除噪声的同时,锐化了图象的边缘,细化效果较好。

关 键 词:去噪  像素密度  阈值  细化  骨架线
文章编号:0490-6756(2004)05-0961-04

Noise Removal and Subdivision of Project Scanning Image
YANG Yong. Noise Removal and Subdivision of Project Scanning Image[J]. Journal of Sichuan University (Natural Science Edition), 2004, 41(5): 961-964
Authors:YANG Yong
Abstract:In terms of the characteristics of project scanning image, on the basis of density division, proposed a simple method of noise removal and subdivision. According to the principle of density division, defined density functions and discussed on conditions of grey-scale image and black-white image. Compared with various subdivision algorithms, it offered one based on the 8-adjacent areas of the center pixel. Proved by experiments, the method is fast in image processing and easy to be realized. It can effectively remove noise of scanning images of different quality. At the same time, it also sharpens the border of image and get better subdivision effect.
Keywords:noise removal  pixel density  threshold  subdivision  framework line
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