讲座题目：结合循环迭代方法的自适应中值去噪新模型

主 讲 人：黄果

讲座时间：2024年12月6日下午2：30-4：00

讲座地点：特教C501

参加人员：电子信息与人工智能学院师生

讲座内容：

    图像去噪是数字图像处理中一个基础且重要的研究部分，具有一定的理论价值和实际意义，为了达到后续图像处理所要求的清晰度和准确度,需要在进行模式识别、边界检测、提取以及分割图像之前进行图像噪声消除.在采集、传输和处理图像的过程中，会受到一些外界环境、自身设备性能以及在信息传输转换阶段的影响，导致图像的细节部分丢失和质量下降。椒盐噪声是一种比较常见的图像噪声，通常是由于图像在生成过程中或者在传输过程中的一些原因而产生.椒盐噪声的产生与图像内容并没有联系，它是一种随机出现的像素极值点，导致图像产生大量白点和黑点，从而降低图像视觉质量，高密度的椒盐噪声会完全遮挡原始图像的信息内容，严重影响图像质量，也给图像的后续研究和分析造成困难。讲座介绍一种结合循环迭代方法的自适应中值去噪新模型，该模型可以提高高密度椒盐噪声下去噪算法的性能，工作模式可分为三个阶段：首先，图像疑似噪声点预处理，通过极值判断法，将待处理像素点进行区分得到疑似噪声点；其次，确定噪声点处理，将已确定噪声点用邻域内的中值或均值自适应替换，从而完成去噪；最后，疑似噪声点再次处理，通过算法内置参数和条件，进一步判断疑似噪声点是否为噪声点；该模型还加入噪声标记点方法，通过迭代处理判断标记点结束去噪，得到滤波后的图像。

黄果专家简介

黄果，博士，教授，2011年6月四川大学计算机学院计算机科学与技术专业研究生毕业，获得工学博士学位，第十二批四川省学术和技术带头人后备人选，乐山师范学院学术带头人，乐山市专家委员会评审专家，武汉大学和西华大学兼职硕士生导师，中国自动化学会分数阶系统与自动控制专委会委员，四川省人工智能学会理事，四川省计算机学会大数据专委会委员，乐山师范学院程序设计教学团队负责人。研究方向为智能信息处理，具体为从事分数阶微积分理论在数字信号处理中的应用研究。成功申报并主持了国家自然科学基金青年基金项目1项，四川省科技厅项目5项，四川省教育厅项目2项；获得四川省计算机科学技术三等奖和乐山市优秀论文一等奖；在核心期刊上发表论文30多篇，其中20多篇被 SCI 、 EI 检索。

主办单位：              

互联网自然语言智能处理四川省高学校重点实验室

乐山人工智能现代产业学院

电子信息与人工智能学院

2024年12月6日