數(shù)字圖像處理圖像復(fù)原算法論文-資料下載頁(yè)
2025-06-28 13:36本頁(yè)面
【正文】 v)。則(14)式用下式來(lái)近似: (15) 可以看到，當(dāng)K為。時(shí)，維納濾波器就轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)的逆濾波器，而逆濾波器是嚴(yán)格地從退化模型反推出來(lái)的。所以當(dāng)K不等于0時(shí)，雖然能抑制了噪聲的擴(kuò)大，但復(fù)原的模型沒(méi)有去卷積濾波器精確，造成復(fù)原的失真。K越大，抑制噪聲效果越好，但復(fù)原不準(zhǔn)確，圖像會(huì)比較模糊。K越小，復(fù)原越準(zhǔn)確，然而噪聲抑制效果不好。 約束最小二乘方濾波式從(to)式出發(fā)來(lái)確定變換矩陣Q。為了減小振蕩，可以建立基于平滑測(cè)度的最優(yōu)準(zhǔn)例如，可最小化某些二階微分的函數(shù)，f(x, y)在(x, y)處的二階微分可用下式近似: (16) 上述二階微分可以用f(x, y)與下面的算子卷積得到: 基于這種二階微分的最優(yōu)準(zhǔn)則是:該函數(shù)的約束條件為: (17)這個(gè)最優(yōu)化問(wèn)題的頻域解決辦法由(18)式給 (18) 其中，s是一個(gè)必須加以調(diào)整的參量，以便約束條件得到滿足，p(u, v)是函數(shù)P(x, y)的傅里葉變換。處理結(jié)果如下圖：維納濾波對(duì)高斯白噪聲的圖像濾波效果較好，具有比較好的選擇性，可以更好地保存圖像的邊緣和高頻細(xì)節(jié)信息。所以，維納濾波在大多數(shù)情況下都可以獲得滿意的結(jié)果，尤其對(duì)含有高斯噪聲的圖像。三、結(jié)果及分析高斯噪聲的添加以及濾波處理I=imread(39。C:\Users\Administrator\Desktop\數(shù)字圖像處理論文\,39。jpg39。)。J=imnoise(I,39。gaussian39。,0,)。figure。subplot(1,2,1)。imshow(I)。title(39。源圖像華大圖書館39。)。subplot(1,2,2)。imshow(J)。title(39。加入gaussian噪聲后的華大圖書館39。)。
環(huán)評(píng)公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1