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基于matlab的数字图像增强算法研究与实现讲解.pdf
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基于matlab的数字图像增强算法研究与实现
摘要
图 像
种 噪
对 分
一 直
重 要
的 各
关 键
理
在 获 取 和 传 输 过 程 中 ,会 受 到
声 的 干 扰 ,使 图 像 退 化 质 量 下
析 图 像 不 利 。图 像 的 平 滑 或 去
是 数 字 图 像 处 理 技 术 中 的 一
工 作 。为 此 ,论 述 了 在 空 间 域
种 数 字 图 像 平 滑 技 术 方 法 。
字 :数 字 图 像 ;图 像 增 强 ;平 滑
1
各
,
噪
项
中
处
降
目录
第一章、概述 ............................................ 2
1.1 图像平滑意义 ..................................... 2
1.2 图像平滑应用 ...................................... 3
1.3 噪声模型…………………………………………………………3
第二章 、图像平滑方法.................................... 5
2.1 空域低通滤波 ..................................... 5
2.1.1 均值滤波器................................... 6
2.1.2 中值滤波器................................... 6
2.2 频域低通滤波 ..................................... 7
第三章、图像平滑处理与调试............................... 9
3.1 模拟噪声图像 ........................................ 9
3.2 均值滤波法 ....................................... 11
3.3 中值滤波法 ...................................... 15
3.4 频域低通滤波法................................... 18
第四章、总结与体会 ..................................... 19
参考文献 ............................................... 20
2
第一章、概述
1. 1 图 像 平 滑 意 义
图 像 平 滑 ( S m o o t h i n g ) 的 主 要 目 的 是 减 少 图 像 噪 声 。 图
像 噪 声 来 自 于 多 方 面 , 有 来 自 于 系 统 外 部 的 干 扰 ( 如 电 磁 波
或 经 电 源 窜 进 系 统 内 部 的 外 部 噪 声 ), 也 有 来 自 于 系 统 内 部
的 干 扰 ( 如 摄 像 机 的 热 噪 声 , 电 器 机 械 运 动 而 产 生 的 抖 动 噪
声 内 部 噪 声 )。 实 际 获 得 的 图 像 都 因 受 到 干 扰 而 有 噪 声 , 噪
声 产 生 的 原 因 决 定 了 噪 声 分 布 的 特 性 及 与 图 像 信 号 的 关 系 。
减 少 噪 声 的 方 法 可 以 在 空 间 域 或 在 频 率 域 处 理 。 在 空 间 域 中
进 行 时 , 基 本 方 法 就 是 求 像 素 的 平 均 值 或 中 值 ; 在 频 域 中 则
运 用 低 通 滤 波 技 术 。
图 像 中 的 噪 声 往 往 是 和 信 号 交 织 在 一 起 的 , 尤 其 是 乘 性
噪 声 , 如 果 平 滑 不 当 , 就 会 使 图 像 本 身 的 细 节 如 边 缘 轮 廓 ,
线 条 等 模 糊 不 清 , 从 而 使 图 像 降 质 。 图 像 平 滑 总 是 要 以 一
定 的 细 节 模 糊 为 代 价 的 , 因 此 如 何 尽 量 平 滑 掉 图 像 的 噪 声 ,
又 尽 量 保 持 图 像 的 细 节 , 是 图 像 平 滑 研 究 的 主 要 问 题 之 一 。
1. 2 图 像 平 滑 应 用
图 像 平 滑 主 要 是 为 了 消 除 被 污 染 图 像 中 的 噪 声 , 这 是
遥 感 图 像 处 理 研 究 的 最 基 本 内 容 之 一 , 被 广 泛 应 用 于 图 像 显
示 、 传 输 、 分 析 、 动 画 制 作 、 媒 体 合 成 等 多 个 方 面 。 该 技 术
是 出 于 人 类 视 觉 系 统 的 生 理 接 受 特 点 而 设 计 的 一 种 改 善 图
像 质 量 的 方 法 。 处 理 对 象 是 在 图 像 生 成 、 传 输 、 处 理 、 显 示
等 过 程 中 受 到 多 种 因 素 扰 动 形 成 的 加 噪 图 像 。 在 图 像 处 理 体
系 中 , 图 像 平 滑 是 图 像 复 原 技 术 针 对 “ 一 幅 图 像 中 唯 一 存 在
的 退 化 是 噪 声 ” 时 的 特 例 。
3
1.3噪声模型
1.3.1噪声来源
一幅图像可能会受到各种噪声的干扰,而数字图像的实质就是光电信息,因
此图像噪声主要可能来源于以下几个方面:光电传感器噪声、大气层电磁暴、闪
电等引起的强脉冲干扰、
相片颗粒噪声和信道传输误差引起的噪声等。噪声的存在恶化图像质量,使图像
模糊,更严重的甚至是图像的特征完全被淹没,以至于给图像识别和分析带来了
困难。
目前比较经典的去噪声的方法都或多或少给图像带来模糊,因此,探求一种
既能去除噪声又不至于使图像模糊的方法,一直是图像增强处理中的难题,至今
尚在不断地探索。
1.3.2 高斯噪声
数字图像的噪声主要来源于图像的获取和传输过程。按其产生的原因可分
为:光电子噪声、热噪声、KTC 噪声、量化噪声和信道传输噪声等。按其是否独
立于空间坐标以及和图像是否关联可分为加性噪声和乘性噪声。为了最大限度地
减少噪声对图像的影响,人们从改善硬件质量和对受污图像进行处理两个方面做
了许多的工作,文中主要考虑对受污图像进行处理的算法研究。为了对受污图像
进行处理,人们对噪声进行了研究并建立了相应的数学模型。对噪声表述的数学
建模主要考虑噪声的成因和分析受污图像上噪声的统计特性两个因素,这种噪声
主要来源于电子电路噪声和低照明度或高温带来的传感器噪声,也称为正态噪
声,是在实践中经常用到的噪声模型。
1.3.3椒盐噪声
主要来源于成像过程中的短暂停留和数据传输中产生的错误。其 PDF 为
如果 b > a,灰度值 b 在图像中显示为一亮点,a 值显示为一暗点。如果 Pa 和 Pb
均不为零,在图像上的表现类似于随机分布图像上的胡椒和盐粉微粒,因此称为
椒盐噪声。当 Pa 为零时,表现为“盐”噪声;当 Pb 为零时,表现为“胡椒”噪声。
MATLAB图像处理工具箱提供的噪声添加函数 imnoise,它可以对图像添加一些典
型的噪声。其语法:
J=imnoise(I,type)
4
J=imnoise(I,type,parameters)
其功能是:返回对原图像I添加典型噪声的图像J,参数type和parameters用
于确定噪声的类型和相应的参数。
三种典型的噪声:
type=’gaussian’时,为 高 斯 噪 声;
type=’salt&pepper’时为椒盐噪声;
type=’speckle’时为乘法噪声;
图像数据读取函数 imread从图像文件中读取图像数据。其基本调用格式如
下:
I=imread(文件名,’图像文件格式’)
其功能是:将文件名指定的图像文件读入I中。
I=imshow(A)
其功能是显示图像A。
如下程序就实现了3种噪声污染了的图像:
I=imread('lena.bmp'); %读取图像
I1=imnoise(I,'gaussian'); %加高斯噪声
I2=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %加椒盐噪声
I3=imnoise(I,'speckle'); %加乘性噪声
subplot(221),imshow(I); %显示图像I
subplot(222),imshow(I1);
subplot(223),imshow(I2);
subplot(224),imshow(I3);
运行结果如下:
5
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- Boringづ2024-03-16感谢资源主的分享,很值得参考学习,资源价值较高,支持!
xxpr_ybgg
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