圖像處理中消除噪聲的方法研究——學士學位畢業(yè)論文-在線瀏覽
2024-08-02 20:50本頁面
【正文】 光學測量條紋圖像的相位分析處理方法中有特殊作用，但在條紋中心分析方法中作用不大。 均值濾波均值濾波是典型的線性濾波算法，它是指在圖像上對目標像素給一個模板，該模板包括了其周圍的臨近像素。均值濾波器是一種典型的線性去噪方法，因為其運算簡單快速，同時又能夠較為有效地去除高斯噪聲。線性濾波的基本原理是用均值代替原圖像中的各個像素值，即對待處理的當前像素點（x，y），選擇一個模板，該模板由其近鄰的若干像素組成，求模板中所有像素的均值，再把該均值賦予當前像素點（x，y），作為處理后圖像在該點上的灰度值u（x，y），即 u（x，y）=1/m ∑f（x，y） ①m為該模板中包含當前像素在內(nèi)的像素總個數(shù)。設輸入圖像信號為f(x,y),去噪處理后的輸出圖像為g(x,y),則有g(x,y)= | f(x,y) u (x,y)| ② 通過上式可以達到消除信號噪聲的目的，但對于其中的每一個灰度值來說，都需要按照式①求取以該點中心的鄰域窗口內(nèi)所有像素的平均值，對長度為(2n+1)的信號來說，需要進行(2n+1)次加法、一次乘法、一次除法。 小波變換 小波變換的基本原理小波變換具有很強的去數(shù)據(jù)相關性,它能夠使信號的能量在小波域集中在一些大的小波系數(shù)中。由于小波系數(shù)的稀疏分布，使得圖像經(jīng)小波變換后的熵明顯降低，多分辨率特性。2）去相關特性。3）選基靈活性。所謂高斯噪聲是指它的概率密度函數(shù)服從高斯分布的一類噪聲。本章利用Matlab軟件對含噪圖像的去噪算法進行仿真，將應用中值濾波法、均值濾波法和小波變換法對含有高斯噪聲和椒鹽噪聲圖像的去噪效果進行比較，從而得到相應結論。1）給圖像加入均值為0，分別選擇33模板、55模板和77模板進行去噪Matlab部分代碼：j=imnoise(I,39。,0,)。subplot(221)。title(39。)。k2=medfilt2(x,[5 5])。仿真結果如圖1所示:圖1 中值濾波法對高斯噪聲去噪的仿真結果2），分別選擇33模板、55模板和77模板進行去噪。39。j=imnoise(I,39。 pepper39。x=j(:,:,1)。imshow(x)。椒鹽噪聲圖片39。k1=medfilt2(x,[3 3])。k3=medfilt2(x,[7 7])。而對于高斯噪聲來說，如圖1所示，雖然也有一些去噪效果，但效果不佳。并且采用窗口的大小對濾波效果影響很大，窗口越大，圖像去噪效果越好，但代價是模糊的程度越大。gaussian39。h=ones(3,3)。k=conv2(j,h)。salt amp。,)。h=h/9。仿真結果如圖4所示：圖4 均值濾波對椒鹽噪聲去噪的仿真結果從仿真結果可以看出：均值濾波實現(xiàn)起來很方便，適用于消除圖像中的顆粒噪聲，但需要指出這種方法既平滑了圖像信號，同時使圖像的細節(jié)部分變得模糊。如圖3所示，均值濾波對高斯噪聲的抑制是比較好的，但對椒鹽噪聲的抑制作用不好，如圖4所示，椒鹽噪聲仍然存在，只不過被削弱了而已。 基于小波變換法的仿真本節(jié)選用模糊小波變換法對含有高斯噪聲和椒鹽噪聲的圖像進行去噪，并用Matlab軟件仿真。 x12=double(x11)。[c,s]=wavedec2(x12,3,39。)。 p4=*(sqrt(2*log(a*b)))。h39。 size(detcoef2(39。,c,s,1))。d39。p1(1)=detcoef2(39。,c,s,1)。v39。p3(1)=detcoef2(39。,c,s,1)。h39。 p2(2)=detcoef2(39。,c,s,2)。d39。for i=1:1:2 p1(i)=1/((p1(i)p4)^2+1)。elsep1(i)=0。elsep2(i)=0。elsep3(i)=0。 x12=double(x11)。[c,s]=wavedec2(x12,3,39。)。 p4=*(sqrt(2*log(a*b)))。h39。 size(detcoef2(39。,c,s,1))。d39。p1(1)=detcoef2(39。,c,s,1)。v39。p3(1)=detcoef2(39。,c,s,1)。h39。 p2(2)=detcoef2(39。,c,s,2)。d39。for i=1:1:2 p1(i)=1/((p1(i)p4)^2+1)。elsep1(i)=0。elsep2(i)=0。elsep3(i)=0。從視覺來看，自適應模糊小波變換算法在保持細節(jié)和去噪兩方面效果最好。本算法相對于其它幾種算法其效果都有明顯的改進，既能夠很好地消除噪聲，又能夠較好地保
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