图像噪声的空频域处理设计

图像噪声的空频域处理设计
图像噪声的空频域处理设计

界面的设计以中值滤波和低通滤波为例,界面设计如图,代码如下:

function uipanel5_SelectionChangeFcn(hObject, eventdata, handles) %图像滤波% hObject handle to uipanel5 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

x=imread('hua.jpg','jpg');

subimage(x);

title('原始图像');

j=imnoise(x,'salt & pepper',0.04);

subimage(j);

title('加入椒盐噪声');

p=medfilt2(j,[2 2]);

subimage(p);

title('2x2中值滤波');

a=medfilt2(j,[3 3]);

subimage(a);

title('3x3中值滤波');

b=medfilt2(j,[4 4]);

subimage(b);

title('4x4中值滤波');

d=medfilt2(j,[5 5]);

subimage(d);

title('5x5中值滤波');

% --- Executes on button press in pushbutton14.

function pushbutton14_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to pushbutton14 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

axes(handles.axes2);

y1=handles.img;

f=double(y1); % 数据类型转换,matlab不支持图像的无符号整型的计算g=fft2(f); % 傅里叶变换

g=fftshift(g); % 转换数据矩阵

[M,N]=size(g);

nn=2; %二阶巴特沃斯低通滤波器

d0=50; %截止频率50

m=fix(M/2); n=fix(N/2);

for i=1:M

for j=1:N

d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);

h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn)); % 计算低通滤波器传递函数

result(i,j)=h*g(i,j);

end

end

result=ifftshift(result);

y2=ifft2(result);

y3=uint8(real(y2));

imshow(y3); % 显示处理后的图像

1.给图像加噪

i=imread('hua.jpg','jpg'); subplot(311);

subimage(i);

title('原始图像');

j1=imnoise(i,'gaussian',0,0.04); subplot(312);

subimage(j1);

imwrite(j1,'高斯噪声.jpg')

title('加入高斯噪声');

j2=imnoise(i,'salt & pepper',0.04); subplot(333);

subimage(j2);

imwrite(j1,'椒盐噪声.jpg')

title('加入椒盐噪声');

2.加噪前后的频谱图

i=imread('hua.jpg','jpg');

j1=imnoise(i,'gaussian',0,0.04);

j2=imnoise(i,'salt & pepper',0.04); F=fft2(i);

F1=fftshift(F);

subplot(311);

imshow(log(abs(F1)),[8,10]);

title('原始图像频谱');

F2=fft2(j1);

F3=fftshift(F2);

subplot(312);

imshow(log(abs(F3)),[8,10]);

title('加入高斯噪声频谱');

F4=fft2(j2);

F5=fftshift(F4);

subplot(313);

imshow(log(abs(F5)),[8,10]);

title('加入椒盐噪声频谱');

图像加噪加噪前后频谱图

3.中值滤波

x=imread('hua.jpg','jpg'); subplot(2,3,1);

subimage(x);

title('原始图像');

j=imnoise(x,'salt & pepper',0.04); subplot(2,3,2);

subimage(j);

title('加入椒盐噪声');

p=medfilt2(j,[2 2]);

subplot(2,3,3);

subimage(p);

title('2x2中值滤波');

a=medfilt2(j,[3 3]);

subplot(2,3,4);

subimage(a);

title('3x3中值滤波');

b=medfilt2(j,[4 4]);

subplot(2,3,5);

subimage(b);

title('4x4中值滤波');

d=medfilt2(j,[5 5]);

subplot(2,3,6);

subimage(d);

title('5x5中值滤波')

4.中值滤波后频谱

x=imread('hua.jpg','jpg');

j=imnoise(x,'salt & pepper',0.04); a=medfilt2(j,[3 3]);

F=fft2(x);F1=fftshift(F); subplot(131);

imshow(log(abs(F1)),[8,10]); title('原始图像频谱');

F2=fft2(j);F3=fftshift(F2); subplot(132);

imshow(log(abs(F3)),[8,10]); title('加入椒盐噪声频谱'); F4=fft2(a);F5=fftshift(F4); subplot(133);

imshow(log(abs(F5)),[8,10]); title('3x3中值滤波频谱');

中值滤波

中值滤波频谱

5、低通滤波器滤波前后

x=imread('hua.jpg','jpg');

subplot(131);

subimage(x);

title('原始图像');

j1=imnoise(x,'salt & pepper',0.04);

imwrite(j1,'jy.jpg')

subplot(132);

subimage(j1);

title('加入椒盐噪声');

f=double(j1); % 数据类型转换,matlab不支持图像的无符号整型的计算g=fft2(f); % 傅里叶变换

g=fftshift(g); % 转换数据矩阵

[M,N]=size(g);

nn=2; %二阶巴特沃斯低通滤波器

d0=40; %截止频率50

m=fix(M/2); n=fix(N/2);

for i=1:M

for j=1:N

d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);

h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn)); % 计算低通滤波器传递函数

result(i,j)=h*g(i,j);

end

end

result=ifftshift(result);

y2=ifft2(result);

y3=uint8(real(y2));% 显示处理后的图像

imwrite(y3,'ditong.jpg')

subplot(133);

subimage(y3);

title('低通滤波器滤波后图像');

6、低通滤波后频谱图

x=imread('hua.jpg','jpg');

j=imread('jy.jpg','jpg');

a=imread('ditong.jpg','jpg');

F=fft2(x);

F1=fftshift(F);

subplot(131);

imshow(log(abs(F1)),[8,10]);

title('原始图像频谱');

F2=fft2(j);

F3=fftshift(F2);

subplot(132);

imshow(log(abs(F3)),[8,10]);

title('加入椒盐噪声频谱');

F4=fft2(a);

F5=fftshift(F4);

subplot(133);

imshow(log(abs(F5)),[8,10]);

title('低通滤波频谱');

二阶巴特沃斯低通滤波

低通滤波频谱

图像去噪方法

图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染,一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生)、椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等; 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波,主要思想为邻域平均法,即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声(一般指热噪声、散弹噪声等,它们与信号的关系是相加,不管有没有信号,噪声都存在),但容易引起图像模糊,可以对其进行改进,主要避开对景物边缘的平滑处理。 中值滤波:基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域,一般为方形邻域,也可以为圆形、十字形等等,然后将邻域中各像素的灰度值排序,取其中间值作为中心像素灰度的新值,这里领域被称为窗口,当窗口移动时,利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单,时间复杂度低,但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波:使原始图像和其恢复图像之间的均方误差(在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量,例如在同样的条件下,用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次,这就是等精度测量。对于等精度测量来说,还有一种更好的表示误差的方法,就是标准误差。标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根,故又称为均方误差。)最小的复原方法,是一种自适应滤波器,根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。

图像噪声的空频域处理设计

界面的设计以中值滤波和低通滤波为例,界面设计如图,代码如下: function uipanel5_SelectionChangeFcn(hObject, eventdata, handles) %图像滤波% hObject handle to uipanel5 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) x=imread('hua.jpg','jpg'); subimage(x); title('原始图像'); j=imnoise(x,'salt & pepper',0.04); subimage(j); title('加入椒盐噪声');

p=medfilt2(j,[2 2]); subimage(p); title('2x2中值滤波'); a=medfilt2(j,[3 3]); subimage(a); title('3x3中值滤波'); b=medfilt2(j,[4 4]); subimage(b); title('4x4中值滤波'); d=medfilt2(j,[5 5]); subimage(d); title('5x5中值滤波'); % --- Executes on button press in pushbutton14. function pushbutton14_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton14 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) axes(handles.axes2); y1=handles.img; f=double(y1); % 数据类型转换,matlab不支持图像的无符号整型的计算g=fft2(f); % 傅里叶变换 g=fftshift(g); % 转换数据矩阵 [M,N]=size(g); nn=2; %二阶巴特沃斯低通滤波器 d0=50; %截止频率50 m=fix(M/2); n=fix(N/2); for i=1:M for j=1:N d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2); h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn)); % 计算低通滤波器传递函数 result(i,j)=h*g(i,j); end end result=ifftshift(result); y2=ifft2(result); y3=uint8(real(y2)); imshow(y3); % 显示处理后的图像

数字图像处理之频率滤波

实验四、频域滤波 一、实验目的 1.了解频域滤波的方法; 2.掌握频域滤波的基本步骤。 二、实验内容 1.使用二维快速傅立叶变换函数fft2( )及其反变换函数ifft2( )对图象进行变换; 2.自己编写函数生成各种频域滤波器; 3.比较各种滤波器的特点。 三、实验步骤 1.图象的傅立叶变换 a.对图象1.bmp 做傅立叶变换。 >> x=imread(‘1.bmp’); f=fft2(x); imshow(real(f)) %显示变换后的实部图像 figure f1=fftshift(f); imshow(real(f1))

变换后的实部图像 中心平移后图像 b.对图象cameraman.tif 进行傅立叶变换,分别显示变换后的实部和虚 部图象。 思考:

对图象cameraman.tif 进行傅立叶变换,并显示其幅度谱|F(U,V)|。结果类似下图。 显示结果命令imshow(uint8(y/256)) 程序如下: x=imread('cameraman.tif'); f=fft2(x); f1=fftshift(f); y0=abs(f); y1=abs(f1); subplot(1,3,1),imshow(x) title('sourceimage') subplot(1,3,2),imshow(uint8(y0/256)) title('F|(u,v)|') subplot(1,3,3),imshow(uint8(y1/256)) title('中心平移')

2.频域滤波的步骤 a.求图象的傅立叶变换得F=fft2(x) b.用函数F=fftshit(F) 进行移位 c.生成一个和F 一样大小的滤波矩阵H . d.用F和H相乘得到G , G=F.*H e.求G的反傅立叶变换得到g 就是我们经过处理的图象。 这其中的关键就是如何得到H 。 3.理想低通滤波器 a.函数dftuv( )在文件夹中,它用生成二维变量空间 如:[U V]=dftuv(11,11) b.生成理想低通滤波器 >>[U V]=dftuv(51,51); D=sqrt(U.^2+V.^2); H=double(D<=15); Mesh(U,V,H) c.应用以上方法,对图象cameraman.tif进行低通滤波;

数字图像处理(频域增强)

数字图像处理(频域增强)

数字图像处理图像频域增强方法的研究 姓名: 班级: 学号:

目录一.频域增强的原理 二.频域增强的定义及步骤三.高通滤波 四. MATLAB程序实现 五.程序代码 六.小结

一.频域图像的原理 在进行图像处理的过程中,获取原始图像后,首先需要对图像进行预处理,因为在获取图像的过程中,往往会发生图像失真,使所得图像与原图像有某种程度上的差别。在许多情况下,人们难以确切了解引起图像降质的具体物理过程及 其数学模型,但却能估计出使图像降质的一些可能原因,针对这些原因采取简单易行的方法,改善图像质量。图像增强一般不能增加原图像信息,只能针对一些成像条件,把弱信号突出出来,使一些信息更容易分辨。图像增强的方法分为频域法和空域法,空域法主要是对图像中的各像素点进行操作;而频域法是在图像的某个变换域内,修改变换后的系数,例如傅立叶变换、DCT 变换等的系数,对 图像进行操作,然后再进行反变换得到处理后的图像。 MATLAB矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称,具有方便的数据可视化功能,可用于科学计算和工程绘图。它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能方面更加完善,而且对于一些其他软件所没有的功能(例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等),MATLAB同样表现了出色的处理能力。它具有功能丰富的工具箱,不但能够进行信号处理、语音处理、数值运算,而且能够完成各种图像处理功能。本文利用MATLAB工具来研究图像频域增强技术。图像增强是为了获得更好质量的图像,通过各种方法对图像进行处理,例如图像边缘检测、分割以及特征提取等技术。图像增强的方法有频域处理法与空域处理法,本文主要研究了频域处理方法中的滤波技术。从低通滤波、高通滤波、同态滤波三个方面比较了图像增强的效果。文章首先分析了它们的原理,然后通过MATLAB软件分别用这三种方法对图像进行处理,处理后使图像的对比度得到了明显的改善,增强了图像的视觉效果。

常用图像去噪方法比较及其性能分析

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/0c1302610.html, 常用图像去噪方法比较及其性能分析 作者:孟靖童王靖元 来源:《信息技术时代·下旬刊》2018年第02期 摘要:本文介绍了噪声的分类模型,之后又分别介绍了空间域去噪、傅里叶去噪算法以及小波去噪中的部分算法,并分别对相似算法进行了分析比较。同时为了更好的比较出各算法之间的去噪差别针对其中部分去噪算法进行了用matlab的实现,比较了去噪的效果。 关键词:数字图像;噪声;滤波 一、引言 随着当今社会数字化的普及,人们传递图像信息的方式已经从之前单纯的实物传递变为当今的数字图像的传递。然而由于各种原因会导致数字图像真实性减弱。针对这种问题,数字图像处理技术应运而生。数字图像处理技术的产生,不仅满足了人们的视觉,同时经过处理的图像还可以更好的应用于图像加密,图像识别等领域。 二、空间域去噪算法 (一)均值滤波去噪 通过计算某一滤波目标区域内的算数平均值来替代目标区域中心所对应的像素值的方法来达到去除噪声的目的。而加权均值滤波则是在原有均值滤波的基础上,通过对某些更趋进于真实像素的点进行加权的方法来达到更好的去噪效果,使最终区域中心像素更加趋近于真实像素。 利用均值滤波可以很好的去除由高斯噪声带来的对于图像的影响,然而对于由于椒盐噪声带来的对于图像的影响,均值滤波去除的效果并不很好。同时,由于均值滤波的算法是通过取目标范围内一小区域中点灰度值的平均值,来决定区域中心点灰度值的,所以不可避免的造成图像经过均值滤波后会导致图像部分原始真实细节被滤掉,造成视觉上细节不清楚的情况。并且所取范围越大,图像中细节部分越不清晰,图像越平滑。 (二)中值滤波去噪 通过求区域中心点及其周围点灰度值的中值,来代替该中心点的灰度值。因此利用中值去噪的方法可以较好的弥补均值滤波对于图像边缘不清晰处理的缺点。然而由于中值滤波对于所选滤波区域的选择要求较高,因此对于滤波区域大小形状的选择需要根据具体图像来确定。此外,与均值滤波相比,中值滤波对于椒盐噪声的处理比对于高斯噪声的处理更好。 (三)维纳滤波去噪

图像处理综述.

图像噪声分类及去噪方法综述 2013552070 王跃洋数字图像中,噪声主要来源于图像的获取或传输过程。成像传感器的性能受各种因素的影响,如图像获取过程中的环境条件和传感元器件自身的质量。例如,在使用CCD摄像机获取图像时,光照水平和传感器温度是影响结果图像中噪声数量的主要因素。图像在传输中被污染主要是由于传输信道中的干扰。例如,使用无线网络传输的图像可能会因为光照或其他大气因素而污染。 图像噪声的分类 图像噪声是图像在摄取或传输时所受的随机信号干扰,是图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素。很多时候将图像噪声看成是多维随机过程,因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述,即用其概率分布函数和概率密度分布函数。图像噪声是多种多样的,其性质也千差万别,所以了解噪声的分类是很有必要的。 一.按产生的原因分类 1.外部噪声, 即指系统外部干扰以电磁波或经电源串进系统内部而引起的噪声。如电气设备,天体放电现象等引起的噪声。 2.内部噪声,一般有四个源头: a)由光和电的基本性质所引起的噪声。如电流的产生是由电子或空穴粒子的集合,定向运动所形成。因这些粒子运动的随机性而形成的散粒噪声;导体中自由电子的无规则热运动所形成的热噪声;根据光的粒子性,图像是由光量子所传输,而光量子密度随时间和空间变化所形成的光量子噪声等。 b)电器的机械运动产生的噪声。如各种接头因抖动引起电流变化所产生的噪声;磁头、磁带等抖动或一起的抖动等。 c)器材材料本身引起的噪声。如正片和负片的表面颗粒性和磁带磁盘表面缺陷所产生的噪声。随着材料科学的发展,这些噪声有望不断减少,但在目前来讲,还是不可避免的。

d)系统内部设备电路所引起的噪声。如电源引入的交流噪声;偏转系统和箝位电路所引起的噪声等。 这种分类方法有助于理解噪声产生的源头,有助于对噪声位置定位,对于降噪算法只能起到原理上的帮助。 二.按噪声频谱分类 频谱均匀分布的噪声称为白噪声; 频谱与频率成反比的称为1/f噪声;而与频率平方成正比的称为三角噪声等等。 三.按噪声与信号的关系分类 1.加性噪声:加性嗓声和图像信号强度是不相关的,如运算放大器, 信道噪声电视摄像机扫描图像的噪声的,这类带有噪声的图像g可看成为理想无噪声图像f与噪声n之和; 2.乘性噪声: 乘性嗓声和图像信号是相关的,往往随图像信号的变化而变化,如飞点扫描图像中的嗓声、电视扫描光栅、胶片颗粒造成等,由于载送每一个象素信息的载体的变化而产生的噪声受信息本身调制。在某些情况下,如信号变化很小,噪声也不大。 为了分析处理方便,常常将乘性噪声近似认为是加性噪声,而且总是假定信号和噪声是互相统计独立。 四.按概率密度函数(PDF)分类 1.高斯噪声:在空间域和频域中,由于高斯噪声(也称为正态噪声)在数学上的易处理性,这种噪声模型经常被用于实践中。 高斯随机变量z 的PDF有下式给出: 其中,z表示灰度值,表示z的均值,σ表示z的标准差。标准差的平方成为z的方差。 2.瑞利噪声:瑞利密度对于近似偏移的直方图十分适用。 瑞利噪声的PDF由下式给出:

空域和频域图像处理增强

实验目的: 1.熟悉Matlab处理图像的基本原理,并熟练地运用进行一些基本的图像操作; 2.能够用Matlab来进行亮度变换,直方图处理以及一些简单的空间滤波; 实验内容: 去噪,灰度变换,直方图处理,空域和频域平滑锐化,同态滤波;结果分析: 1.直方图处理: ⑴显示原图直方图以及原图: 代码: >> imread(''); >> imshow(f); >> imhist(f); 原图以及原图直方图为:

⑵直方图均衡化: 代码: >> f=imread(''); >> n=imnoise(f); >> imwrite(n,''); >> [thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',im2double(n)); >> r=wdencmp('gbl',im2double(Noise),'sym2',2,thr,sorh,keepapp); >> r=wdencmp('gbl',im2double(n),'sym2',2,thr,sorh,keepapp); >> imwrite(r,''); >> imshow(f); 现在的图片以及直方图为: 结论: 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度,尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法,亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度,直方图均衡化通过有效

地扩展常用的亮度来实现这种功能。 2.灰度变换: 代码: >> f=imread(''); >> n=imnoise(f); >> imwrite(n,''); >> [thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',im2double(n)); >> r=wdencmp('gbl',im2double(Noise),'sym2',2,thr,sorh,keepapp); >> r=wdencmp('gbl',im2double(n),'sym2',2,thr,sorh,keepapp); >> imwrite(r,''); >> imshow(f); 变换的图像(f为图a,a1为图b,a2为图c,a3为图d): (图a)(图b)

数字图像处理实验三:图像的频域处理

数字图像处理实验报告 实验三、图像的频域处理 一、实验类型:综合性实验 二、实验目的 1. 掌握二维傅里叶变换的原理。 2. 掌握二维傅里叶变换的性质。 三、实验设备:安装有MATLAB 软件的计算机 四、实验原理 傅里叶变换在图像增强、图像分析、图像恢复和图像压缩等方面扮演 着重要的角色。在计算机上使用傅里叶变换常常涉及到该变换的另一种形 式——离散傅里叶变换(DFT )。使用这种形式的傅里叶变换主要有以下两 方面的理由: ·DFT 的输入和输出都是离散的,这使得计算机处理更加方便; ·求解DFT 问题有快速算法,即快速傅里叶变换(FFT )。 MATLAB 函数fft,fft2 和fftn 可以实现傅里叶变换算法,分别用来计算 1 维DFT、 2 维DFT 和n 维DFT。函数ifft,ifft2 和ifftn 用来计算逆DFT。 下面结合一个例子进行演示。 (1)创建一个矩阵f,代表一个二值图像。 f=zeros(30,30); f(5:24,13:17)=1; imshow(f,’notruesize’) (2 )用以下命令计算f 的DFT 并可视化。 F=fft2(f); F2=log(abs(F)); imshow(F2,[-1 5],’notruesize’);colormap(jet);colorbar (3)为了获取傅里叶变换的更佳的取样数据,计算F 的DFT 时给它进行0 填充。0 填充和DFT 计算可以用下面的命令一步完成。 F=fft2(f,256,256); 上面的命令在计算DFT 之前将F 的大小填充为256 ×256。 imshow(log(abs(F)),[-1 5]);colormap(jet);colorbar (4 )但是,0 频率系数仍然显示在左上角而不是中心位置。可以用 fftshift 函数解决这个问题,该函数交换F 的象限,使得0 频率系数位于中 心位置上。 F=fft2(f,256,256) F2=fftshift(F); imshow(log(abs(F2)),[-1 5]);colormap(jet);colorbar 五、实验内容 选择一幅图像,对其进行离散傅立叶变换,观察离散傅立叶频谱,并 演示二维离散傅立叶变换的主要性质(如平移性、旋转性)。 六、实验步骤与结果

图像噪声的概念与分类

1.1图像噪声的概念与分类 图像噪声是图像在摄取或传输时所受的随机信号干扰,是图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素。很多时候将图像噪声看成是多维随机过程,因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述,即用其概率分布函数和概率密度分布函数。 图像噪声是多种多样的,其性质也千差万别,所以了解噪声的分类是很有必要的。 一.按产生的原因分类 1.外部噪声,即指系统外部干扰以电磁波或经电源串进系统内部而引起的噪声。如电气设备,天体放电现象等引起的噪声。 2.内部噪声,一般有四个源头:a)由光和电的基本性质所引起的噪声。如电流的产生是由电子或空穴粒子的集合,定向运动所形成。因这些粒子运动的随机性而形成的散粒噪声;导体中自由电子的无规则热运动所形成的热噪声;根据光的粒子性,图像是由光量子所传输,而光量子密度随时间和空间变化所形成的光量子噪声等。b)电器的机械运动产生的噪声。如各种接头因抖动引起电流变化所产生的噪声;磁头、磁带等抖动或一起的抖动等。c)器材材料本身引起的噪声。如正片和负片的表面颗粒性和磁带磁盘表面缺陷所产生的噪声。随着材料科学的发展,这些噪声有望不断减少,但在目前来讲,还是不可避免的。d)系统内部设备电路所引起的噪声。如电源引入的交流噪声;偏转系统和箝位电路所引起的噪声等。 这种分类方法有助于理解噪声产生的源头,有助于对噪声位置定位,对于降噪算法只能起到原理上的帮助。 二.按噪声频谱分类 频谱均匀分布的噪声称为白噪声;频谱与频率成反比的称为1/f噪声;而与频率平方成正比的称为三角噪声等等。 三.按噪声与信号的关系分类 1.加性噪声:加性嗓声和图像信号强度是不相关的,如运算放大器,又如图像在传输过程中引进的“信道噪声”电视摄像机扫描图像的噪声的,这类带有噪声的图像g可看成为理想无噪声图像f与噪声n之和;

数字图像处理-图像去噪方法

图像去噪方法 一、引言 图像信号在产生、传输和记录的过程中,经常会受到各种噪声的干扰,噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像源信 息进行理解或分析的各种元素。噪声对图像的输入、采集、处理的各个环节以及最终输出结果都会产生一定影响。图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生)、椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等。我们平常使用的滤波方法一般有均值滤波、中值滤波和小波滤波,他们分别对某种噪声的滤除有较好的效果。对图像进行去噪已成为图像处理中极其重要的内容。 二、常见的噪声 1、高斯噪声:主要有阻性元器件内部产生。 2、椒盐噪声:主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生泊松噪声。 3、量化噪声:此类噪声与输入图像信号无关,是量化过程存在量化误差,再反映到接收端而产生,其大小显示出数字图像和原始图像差异。 一般数字图像系统中的常见噪声主要有高斯噪声和椒盐噪声等,减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像频率域完成。在空间域对图像处理主要有均值滤波算法和中值滤波算法.图像频率域去噪方法

是对图像进行某种变换,将图像从空间域转换到频率域,对频率域中的变换系数进行处理,再进行反变换将图像从频率域转换到空间域来达到去除图像噪声的目的。将图像从空间转换到变换域的变换方法很多,常用的有傅立叶变换、小波变换等。 三、去噪常用的方法 1、均值滤波 均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。其基本原理是用均值替代原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点(x,y),选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在 f?sf(x,y),其中,s为模板,M为该点上的灰度g(x,y),即g x,y=1 M 该模板中包含当前像素在内的像素总个数。这种算法简单,处理速度快,但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊,特别是在边缘和细节处。而且邻域越大,在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。

图像去噪原理

图像去噪 甘俊霖 噪声是图像干扰的重要原因。一副图像在实际应用中可能存在各种各样的噪声,这些噪声可能在传输中产生,也可能在量化等处理中产生。因此,正是为了处理这种问题,是有噪声的图片变得更加清晰,人们研究出各种各样的方式去除图像中的噪声。 首先,为了让本报告易懂,我先解释几个名词的含义。 线性滤波算法:利用图像原始的像素点通过某种算术运算得到结果像素点的滤波算法,如均值滤波、高斯滤波,由于线性滤波是算术运算,有固定的模板,因此滤波器的算法函数是确定并且唯一的。 非线性滤波算法:原始数据域处理结果数据之间存在的是一种逻辑关系,即采用逻辑运算实现的,如最大值滤波器、最小值滤波器、中值滤波器,通过比较领域内灰度值大小来实现的,它没有固定的模板和特定的转移函数。 高斯噪声:噪声服从高斯分布,即某个强度的噪声点个数最多,离这个强度越远噪声点越少,且这个规律服从高斯分布。高斯噪声是一种加性噪声,即噪声直接加到原图像上,因此可以采用线性滤波器滤除掉。 椒盐噪声:类似把胡椒和盐撒到图像上,因此得名,是一种在图像上出现很多白点或黑点的噪声。椒盐噪声可以认为是一种逻辑噪声,采用线性滤波器滤除的结果不好,一般采用中值滤波器滤波可以得到较好的结果。 白噪声:指在较宽的频率范围内,各等带宽的频带所含的噪声能量相等。由于白光是各个频率的单色光混合的,因此我们把这种性质叫做“白色的”,就把这种噪声称作白噪声。 现在介绍,我采用的去噪算法。 (1)均值滤波:均值滤波是典型的线性滤波算法。其采用的主要方法为领域平均法,即对待处理的某个像素点(x,y),选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,

数字图像处理图像变换与频域处理

南京信息工程大学 计算机图像处理 实验(实习)报告 实验(实习)名称 图像变换与频域处理 实验(实习)日期 得分 指导老师 系 专业 班级 姓名 学号 一、 实验目的 1.了解离散傅里叶变换的基本性质; 2.熟练掌握图像傅里叶变换的方法及应用; 3.通过实验了解二维频谱的分布特点; 4.熟悉图像频域处理的意义和手段; 5.通过本实验掌握利用MATLAB 的工具箱实现数字图像的频域处理。 二、 实验原理 (一)傅立叶变换 傅立叶变换是数字图像处理中应用最广的一种变换,其中图像增强、图像复原 和图像分析与描述等,每一类处理方法都要用到图像变换,尤其是图像的傅立 叶变换。 离散傅立叶(Fourier )变换的定义: 二维离散傅立叶变换(DFT )为: 逆变换为: 式中, 在DFT 变换对中, 称为离散信号 的频谱,而 称为幅度谱, 为相位角,功率谱为频谱的平方,它们之间的关系为: 图像的傅立叶变换有快速算法。 (二)图像的频域增强 常用的图像增强技术可分为基于空域和基于变换域的两类方法。最常用的变换域是频域空间。在频域空间,图像的信息表现为不同频率分量的组合。如果能让某个范围内的分量或某些频率的分量受到抑制而让其他分量不受影响,就可以改变输出图像的频率分布,达到不同的增强目的。 频域增强的工作流程: 频域空间的增强方法对应的三个步骤: (1) 将图像f(x,y)从图像空间转换到频域空间,得到F(u,v); (2) 在频域空间中通过不同的滤波函数H(u,v)对图像进行不同的增强,得到G(u,v)(注:傅立叶变换 滤波器 傅立叶反变换 ),(v u H ),(v u F ),(v u G ) ,(y x g ),(y x f ∑∑-=-=-=101 0)(2exp ),(1),(M x N y N vy M ux j y x f MN v u F π∑∑ -=-=+=101 0)(2ex p ),(1),(M u N v N vy M ux j v u F MN y x f π}1,,1,0{,-∈M x u }1,,1,0{,-∈N y v ),(v u F ),(y x f ),(v u F ) ,(v u ?),(),()],(exp[),(),(v u jI v u R v u j v u F v u F +==?

浅议人工智能与图像噪声处理

浅议人工智能与图像噪声处理 (四川大学四川成都610207) 摘要:随着2016年AlphaGo与李世石的围棋大战以4比1告终,人工智能开始走入大众的视野。但人工智能并不只局限于围棋,它拥有非常广泛的应用方向,例如机器人、智能家具、指纹识别和图像?理等,都将影响人类的生活。本文结合图像处理方向的基于EPOS的边缘保护噪声处理技术深入的探讨了人工智能的具体应用情况及未来的发展方向。 关键词:人工智能图像处理EPOS 边缘保护噪声处理 1 前言 在第一次工业革命中,机器的出现极大地促进了社会的发展。在计算机飞速发展的今天,人类又将面临一场崭新的工业革命。[1]所谓人工智能,就是指可以用某种智能化的机器来实现人类的各种脑力劳动或者智能行动,诸如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。现在,人们对人工智能的关注度非常之高,尤其是2016年3月韩国围棋大师李世石输给计算机之后,更是轰动一时。人工智能已经进入了一个快速

发展的新阶段,它对人类社会、经济、科技、文化都产生了巨大的影响,并将继续发挥着重要作用。 2 基于EPOS的边缘保护噪声处理技术 人工智能在图像处理领域也有着一定的贡献,其中对图像的噪声处理尤为突出[2]。 在日常生活中,我们看到的很多图片中都蕴含着椒盐噪声,即在图片中混杂着黑色和白色的随机斑点。而这种椒盐噪声是由图像传感器,传输信道,解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。所以我们在对于图像处理的时候首先需要做的就是把这些不规则的噪点去除掉。比较常规的方法是利用中值滤波,但中值滤波的缺点即为不能很好的保护边缘[3]。于是我们采取这种新的方式来对于图像进行保护边缘的处理。在传统处理椒盐噪声方式的中值滤波中,将所有的像素完全遍历,然后对于其邻域(即为该像素点的周围区域,四邻域代表上下左右四个点,八邻域则加上左上右上左下右下,以此类推)作为滤波窗口进行排序,对于排序的数值取其中位数。例如一个点其像素值为5,那么滤波窗口从左到右、 自上而下为4、8、3、2、5、2、7、8、2。那么除去这个点 本身5之后,排序结果为2、2、2、3、4、7、8、8,我们会选择其中值4作为滤波后的结果替换5像素。这样做之后,图像中由于椒盐噪声点或大或小,所以这些点就会被旁边的中间值替换点,于是起到了降噪的作用。但是传统的中值滤

数字图像处理matlab代码

一、编写程序完成不同滤波器的图像频域降噪和边缘增强的算法并进行比较,得出结论。 1、不同滤波器的频域降噪 1.1 理想低通滤波器(ILPF) I1=imread('eight.tif'); %读取图像 I2=im2double(I1); I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01); I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01); figure,subplot(1,3,1); imshow(I2) %显示灰度图像 title('原始图像'); %为图像添加标题 subplot(1,3,2); imshow(I4) %加入混合躁声后显示图像 title('加噪后的图像'); s=fftshift(fft2(I4)); %将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分 移到频谱的中心 [M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中,列数到N中n1=floor(M/2); %对M/2进行取整 n2=floor(N/2); %对N/2进行取整 d0=40; %初始化d0 for i=1:M for j=1:N d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); %点(i,j)到傅立叶变换中心的距离 if d<=d0 %点(i,j)在通带内的情况 h=1; %通带变换函数 else %点(i,j)在阻带内的情况 h=0; %阻带变换函数 end s(i,j)=h*s(i,j); %ILPF滤波后的频域表示

end end s=ifftshift(s); %对s进行反FFT移动 s=im2uint8(real(ifft2(s))); %对s进行二维反离散的Fourier变换后,取复 数的实部转化为无符号8位整数 subplot(1,3,3); %创建图形图像对象 imshow(s); %显示ILPF滤波后的图像 title('ILPF滤波后的图像(d=40)'); 运行结果: 1.2 二阶巴特沃斯低通滤波器(BLPF) I1=imread('eight.tif'); %读取图像 I2=im2double(I1); I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01); I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01); figure,subplot(1,3,1); imshow(I2) %显示灰度图像 title('原始图像'); %为图像添加标题 subplot(1,3,2); imshow(I4) %加入混合躁声后显示图像 title('加噪后的图像'); s=fftshift(fft2(I4));%将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分 移到频谱的中心 [M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中,列数到N中n=2; %对n赋初值

数字图像处理_图像的频域变换处理

图像的频域变换处理 1 实验目的 1. 掌握Fourier ,DCT 和Radon 变换与反变换的原理及算法实现,并初步理解Fourier 、Radon 和DCT 变换的物理意义。 2、 利用傅里叶变换、离散余弦变换等处理图像,理解图像变换系数的特点。 3、 掌握图像的频谱分析方法。 4、 掌握图像频域压缩的方法。 5、 掌握二维数字滤波器处理图像的方法。 2 实验原理 1、傅里叶变换 fft2函数:F=fft2(A); fftshift 函数:F1=fftshift(F); ifft2函数:M=ifft2(F); 2、离散余弦变换: dct2函数 :F=dct2(f2); idct2函数:M=idct2(F); 3、 小波变换 对静态二维数字图像,可先对其进行若干次二维DWT 变换, 将图像信息分解为高频成分H 、V 和D 和低频成分A 。对低频部分A ,由于它对压缩的结果影响很大,因此可采用无损编码方法, 如Huffman 、 DPCM 等;对H 、V 和D 部分,可对不同的层次采用不同策略的向量量化编码方法,这样便可大大减少数据量,而图像的解码过程刚好相反。 (1)dwt2 [CA,CH,CV,CD]=dwt2(X,’wname’) [CA,CH,CV,CD]=dwt2(X,LO_D,HI_D’) ()()???????-ψ=dt a b t t Rf a 1 b ,a W *()??? ??-ψ=ψa b t a 1t b ,a 112()00(,)[(,)](,)ux vy M N j M N x y f x y e F f x y F u v π---+==== ∑∑1100(21)(21)(,)(,)()()cos cos 22M N x y x u y v F u v f x y C u C v M N ππ--==++=∑∑

实验四图像变换及图象的频域处理

实验四 图像变换及图象的频域处理 一、实验目的 1、了解离散傅立叶变换和离散余弦变换的基本原理; 2、掌握应用MATLAB 语言进行离散傅立叶变换和离散余弦变换的方法; 3、了解图象在频域中处理方法,应用MATLAB 语言作简单的低通滤波器。 二、实验原理 1、傅立叶变换的基本知识。 在图象处理的广泛应用领域中,傅立叶变换起着非常重要的作用,具体表现在包括图象分析、图象增强及图象压缩等方面。 假设f (x,y )是一个离散空间中的二维函数,则该函数的二维傅立叶变换的定义如下: u=0,1…M -1 v=0,1…N -1 (1) 离散傅立叶反变换的定义如下: x=0,1…M -1 y=0,1…N -1(3) F (u,v )称为f (x,y )的离散傅立叶变换系数。这个式子表明,函数f (x,y )可以用无数个不同频率的复指数信号和表示,而在频率(w1,w2)处的复指数信号的幅度和相位是F (w1,w2)。 例如,函数f (x,y )在一个矩形区域内函数值为1,而在其他区域为0. 假设f (x,y )为一个连续函数,则f (x,y )的傅立叶变换的幅度值(即)显示为网格图。 将傅立叶变换的结果进行可视化的另一种方法是用图象的方式显示变换结果的对数幅值。 2、MATLAB 提供的快速傅立叶变换函数 (1)fft2 fft2函数用于计算二维快速傅立叶变换,其语法格式为: B = fft2(I) B = fft2(I)返回图象I 的二维fft 变换矩阵,输入图象I 和输出图象B 大小相同。 (2)fftshift MATLAB 提供的fftshift 函数用于将变换后的图象频谱中心从矩阵的原点移到矩阵的中心,其语法格式为: B = fftshift(I) 对于矩阵I ,B = fftshift(I)将I 的一、三象限和二、四象限进行互换。 (3)ifft2 ifft2函数用于计算图象的二维傅立叶反变换,其语法格式为: B = ifft2(I) B = ifft2(I)返回图象I 的二维傅立叶反变换矩阵,输入图象I 和输出图象B 大小相同。其语法)(21010),(),(N vy M ux j M x N y e y x f v u F +--=-=∑∑=π)(21010),(1),(N vy M ux j M u N v e v u F MN y x f +-=-=∑∑=π

图像去噪理论基础.doc

一,背景 随着各种数字仪器和数码产品的普及,图像和视频已成为人类活动中最常用的信息载体,它们包含着物体的大量信息,成为人们获取外界原始信息的主要途径。然而在图像的获取、传输和存贮过程中常常会受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质,并且图像预处理算法的好坏又直接关系到后续图像处理的效果,如图像分割、目标识别、边缘提取等,所以为了获取高质量数字图像,很有必要对图像进行降噪处理,尽可能的保持原始信息完整性(即主要特征)的同时,又能够去除信号中无用的信息。所以,降噪处理一直是图像处理和计算机视觉研究的热点。 图像视频去噪的最终目的是改善给定的图像,解决实际图像由于噪声干扰而导致图像质量下降的问题。通过去噪技术可以有效地提高图像质量,增大信噪比,更好的体现原来图像所携带的信息,作为一种重要的预处理手段,人们对图像去噪算法进行了广泛的研究。在现有的去噪算法中,有的去噪算法在低维信号图像处理中取得较好的效果,却不适用于高维信号图像处理;或者去噪效果较好,却丢失部分图像边缘信息,或者致力于研究检测图像边缘信息,保留图像细节。如何在抵制噪音和保留细节上找到一个较好的平衡点,成为近年来研究的重点。 二,图像去噪理论基础 2.1 图像噪声概念 噪声可以理解为“妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息理解的因素”。例如,一幅黑白图片,其平面亮度分布假定为f(x,y),那么对其接收起干扰作用的亮度分布R(x,y),即可称为图像噪声。但是,噪声在理论上可以定义为“不可预测,只能用概率统计方法来认识的随机误差”。因此将图像噪声看成是多维随机过程是合适的,因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述,即用其概率分布函数和概率密度分布函数。但在很多情况下,这样的描述方法是很复杂的,甚至是不可能的。而实际应用往往也不必要。通常是用其数字特征,即均值方差,相关函数等。因为这些数字特征都可以从某些方面反映出噪声的特征。 2.2 常见的图像噪声 在我们的图像中常见的噪声主要有以下几种: (1),加性噪声 加性嗓声和图像信号强度是不相关的,如图像在传输过程中引进的“信道噪声”电视摄像机扫描图像的噪声的。这类带有噪声的图像g可看成为理想无噪声图像f与噪声n之和,即: (2),乘性噪声 乘性嗓声和图像信号是相关的,往往随图像信号的变化而变化,如飞点扫描图像中的嗓声、电视扫描光栅、胶片颗粒造成等,这类噪声和图像的关系是: (3),量化噪声 量化嗓声是数字图像的主要噪声源,其大小显示出数字图像和原始图像的差异,减少这种嗓声的最好办法就是采用按灰度级概率密度函数选择化级的最优化措施。 (4),“椒盐”噪声 此类嗓声如图像切割引起的即黑图像上的白点,白图像上的黑点噪声,在变换域引入的误差,使图像反变换后造成的变换噪声等。

图像去噪方法

图像去噪方法 图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染,一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生)、椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等; 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波,主要思想为邻域平均法,即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声(一般指热噪声、散弹噪声等,它们与信号的关系是相加,不管有没有信号,噪声都存在),但容易引起图像模糊,可以对其进行改进,主要避开对景物边缘的平滑处理。中值滤波:基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域,一般为方形邻域,也可以为圆形、十字形等等,然后将邻域中各像素的灰度值排序,取其中间值作为中心像素灰度的新值,这里领域被称为窗口,当窗口移动时,利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单,时间复杂度低,但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波:使原始图像和其恢复图像之间的均方误差(在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量,例如在同样的条件下,用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次,这就是等精度测量。对于等精度测量来说,还有一种更好的表示误差的方法,就是标准误差。标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根,故又称为均方误差。)最小的复原方法,是一种自适应滤波器,根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。

数字图像处理频域增强

中国地质大学(武汉) 数字图像处理上机实习 (第三专题) 学生姓名: 班级: 学号: 指导老师:

实验内容 一图计算图象的傅氏变换频谱函数 要求(1-6):设计图象f6(x,y) 为3*30*30/256*256,居中垂直排列,选用Matlab函数直接调用实现,重点观察空域图象和频域频谱的对应关系; 补充完成:设计120*30/256*256,观察空域图象和频域频谱的对应关系。 1.算法设计 2.程序代码 %观察空域图象和频域频谱的对应关系 %设计图象f6(x,y) 为3*30*30/256*256 f=zeros(256,256); f([30:60],[113:143])=1; f([90:120],[113:143])=1; f([150:180],[113:143])=1; subplot(221);imshow(f); % 设计图象f2(x,y)为120*30/256*256,并作fft变换 f2 = zeros(256,256); f2(114:143,69:188) = ones(30,120); subplot(223);imshow(f2); %二维傅里叶变换 F=fft2(f); F2 = fft2(f2); %绘制fft图 subplot(222);imshow(fftshift(log(abs(F)))); %title('频谱图') subplot(224);imshow(fftshift(log(abs(F2)))); %title('频谱图(量化)') figure subplot(121);mesh(fftshift(abs(F))); subplot(122);mesh(fftshift(abs(F2))); 3.结果分析 (1)空域图象和频域频谱对比 (2)频谱图(量化)对比 二计算显示图象的频谱函数 要求(2-6):对f6(x,y)的离散余弦变换,显示其频谱函数 补充完成:实现离散傅立叶变换、离散余弦变换、Walsh变换和Hadamard变换,比较四种变换所得到的频谱。 1.程序代码 clc; clear; f=zeros(256,256); f([30:60],[113:143])=1;

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