摘 要
图像处理技术在现代科技领域中扮演着至关重要的角色，其中噪声滤波与边缘检测作为核心环节，直接影响图像分析的准确性和可靠性。本研究旨在探讨并优化噪声滤波与边缘检测技术，以应对复杂场景下图像质量提升和特征提取的挑战。研究背景源于实际应用中图像数据常受噪声干扰及边缘模糊问题的影响，这限制了后续分析的精度。为此，本文提出了一种基于自适应滤波器的噪声抑制方法，结合多尺度边缘检测算法，能够有效区分噪声与真实边缘信息。具体而言，通过引入局部结构相似性度量和非线性权重调整机制，该方法实现了对不同类型噪声的鲁棒性，并在保持图像细节的同时增强了边缘特征的清晰度。实验结果表明，所提出的算法在多种测试图像上表现出优异的性能，特别是在高噪声环境下仍能维持较高的信噪比和边缘定位精度。此外，与传统方法相比，本研究创新性地将深度学习模型融入边缘检测流程，利用训练数据集自动学习特征表示，从而显著提升了检测效率和泛化能力。最终结论显示，该技术不仅适用于常规图像处理任务，还为医学影像、遥感图像等领域提供了新的解决方案，具有广泛的应用前景和理论价值。关键词：噪声滤波；边缘检测；自适应滤波器；多尺度算法；深度学习模型
Abstract
Image processing technology plays a critical role in modern scientific fields, with noise filtering and edge detection serving as core components that directly impact the accuracy and reliability of image analysis. This study aims to investigate and optimize noise filtering and edge detection techniques to address the challenges of image quality enhancement and feature extraction in complex scenarios. The research background stems from the fact that image data in practical applications are often affected by noise interference and edge blurring, which limits the precision of subsequent analyses. To this end, this paper proposes an adaptive-filter-based noise suppression method combined with a multi-scale edge detection algorithm, which can effectively distinguish between noise and genuine edge information. Specifically, by introducing local structural similarity metrics and nonlinear weight adjustment mechanisms, the proposed method achieves robustness against various types of noise while preserving image details and enhancing the clarity of edge features. Experimental results demonstrate that the algorithm exhibits superior performance on multiple test images, maintaining high signal-to-noise ratios and edge localization accuracy even in high-noise environments. Moreover, compared to traditional methods, this study innovatively integrates deep learning models into the edge detection process, enabling automatic feature representation learning from training datasets, which significantly improves detection efficiency and generalization capabilities. The final conclusion indicates that this technology is not only applicable to conventional image processing tasks but also provides new solutions for specialized domains such as medical imaging and remote sensing, showcasing broad application prospects and theoretical significance..
Key Words：Noise Filtering；Edge Detection；Adaptive Filter；Multi-Scale Algorithm；Deep Learning Model
目 录
摘 要 I
Abstract II
第1章 绪论 2
1.1 图像处理中噪声滤波与边缘检测的研究背景 2
1.2 噪声滤波与边缘检测技术的意义分析 2
1.3 国内外研究现状综述 3
1.4 本文研究方法与技术路线 3
第2章 噪声滤波技术的理论基础与方法分析 5
2.1 噪声类型及其对图像的影响 5
2.2 常见滤波算法的原理与特点 5
2.3 滤波效果评估指标体系 6
2.4 滤波技术在实际应用中的挑战 7
第3章 边缘检测技术的核心方法与优化策略 9
3.1 边缘检测的基本概念与数学模型 9
3.1.1 边缘定义与特征提取 9
3.1.2 数学模型构建方法 9
3.1.3 边缘检测的精度要求 10
3.1.4 实验数据准备与验证 10
3.2 基于梯度算子的边缘检测方法 10
3.2.1 Sobel算子的应用场景 11
3.2.2 Prewitt算子的改进方向 11
3.2.3 Canny算子的性能分析 12
3.2.4 Laplacian算子的局限性探讨 12
3.3 高级边缘检测算法的创新与发展 12
3.3.1 小波变换在边缘检测中的应用 13
3.3.2 结合深度学习的边缘检测方法 13
3.3.3 多尺度分析技术的优势与不足 13
3.3.4 自适应阈值设定策略研究 14
第4章 噪声滤波与边缘检测的综合应用及实验验证 15
4.1 图像预处理与滤波技术的选择 15
4.1.1 不同噪声环境下的滤波器选择 15
4.1.2 滤波参数的优化调整 15
4.1.3 实时滤波算法的设计与实现 16
4.1.4 滤波效果的可视化分析 16
4.2 边缘检测与滤波技术的协同优化 16
4.2.1 滤波对边缘检测结果的影响分析 17
4.2.2 联合优化算法的设计思路 17
4.2.3 实验设计与对比测试 17
4.2.4 数据分析与结果讨论 18
4.3 应用案例分析与性能评估 18
4.3.1 医学影像中的噪声滤波与边缘检测 18
4.3.2 遥感图像处理的实际应用 19
4.3.3 工业检测中的技术实现 19
4.3.4 视频监控领域的优化方案 19
结 论 20
参考文献 21
致 谢 22
