matlab图像噪声处理,基于matlab图像处理的去噪处理.doc
基于matlab的图像处理
基于matlab图像处理的去噪处理
——解图像的运动模糊 一( 问题提出:
影响图像质量的因素有很多,如亮度,对比度,和噪声等。而其中的噪
声又有椒盐噪声,高斯噪声等几种。人们在摄影照相过程中,如果相机与
被照对象之间有相对运动发生,则所得图片会产生运动模糊,直观上看就
是图像不清晰,有拖影,这也是图像噪声的一种。为提高图像质量解决这
样的模糊问题需对图像进行相关的去早处理。本文选择的是一张汽车车轮
的图片如图1所示,很明显图像产生运动模糊,因而要进行去噪处理,要
求能较为清晰观察到车轮的形态和螺丝的个数。
图1 汽车车轮
二( 噪声分析:
图1所示为明显的图像退化,而这种退化的典型的表现为模糊,失真和有噪声,造成过这种退化的原因有很多,具体分析有如下几点:
1. 成像系统的像差,畸变和有限带宽造成图像退化;
2. 拍摄时,相机与景物之间的相对运动产生的运动模糊;
3. 镜头聚焦不准产生的散焦模糊;
4. 成像系统中存在的噪声干扰。
可以看出,造成图1图像退化的主要原因是第二点——运动模糊。
三( 选用算法:
对运动模糊的噪声处理算法有很多,本文选择维纳滤波法进行去噪。在使用维纳滤波前首先介绍一个重要概念即PSF,PSF也称为点扩展函数。在空间领域,PSF描述了光学系统使一个点光源扩散的程度;PSF使光学转换函数OTF的傅里叶逆变换。在频域里,OTF描述了一个线性,位置不变的系统对脉冲的相应。对产生运动模糊图像的处理的实质是用可以描述失真的PSF对模糊图像进行去卷积运算,即卷积的逆运算。Matlab中通常使用fspecial()函数来创建一个确定类型的PSF即
PSF=fspecial('motion',LEN,THETA)
其中motion是表示摄像头近似线性移动即选用的滤波器或算子;LEN是移动像素的个数,THETA是移动的角度。然后用这个PSF对模糊图像进行维纳滤波的处理。
维纳滤波,在matlab中可以调用deconvwnr()函数来实现,是对解运动模糊效果较好的一种去噪方法。具体格式如下:
J=deconvwnr(I,PSF)
其中,J代表处理后的图片,I为模糊图片,PSF是点扩散函数。但是在实际处理过程中发现,使用维纳滤波会给图片带来一些其它的噪声,因而在解运动模糊后需要再对图像进行去噪,本文采用中值滤波。
中值滤波器也叫最大滤波器和最小滤波器。其实现的滤波原理是通过预设一个窗口矩阵对数字图像进行扫描,在窗口矩阵范围内,某一点的值用该点邻域中各点的中值替换。其实现格式如下:
K=medfilt2(I,[x,y]) 其中K为处理后的图片,I为被处理图片,[x,y]为窗口矩阵。
四( 图像处理:
1. 读入图片
读入图片并转为灰度图像运行指令
i=imread('d:/03.jpg')
I0=rgb2gray(i);
figure;
imshow(I0);
结果如下:
图2
2. 设置生成PSF
PSF=fspecial('motion',LEN,THETA)
为了确定LEN和,,,,,根据观察模糊图像用试代法,先取值为LEN=30,THETA=30
即PSF=fspecial('motion',30,30)
3. 用维纳滤波处理
运行指令
wnrl=deconvwnr(I0,PSF);
figure;
imshow(wnrl);
结果如下:
图3 调整PSF中的参数得
PSF=fspecial('motion',35,35),运行如下:
图4
SF=fspecial('motion',25,25),运行如下:
图5
显然,真实值小于30,30.
F=fspecial('motion',20,20),运行如下:
图6
继续不断地试值,逐渐逼近真实值,最后得到处理效果较好一组数据
F=fspecial('motion',26,15)
图7
4. 中值滤波
运行指令
K=medfilt2(wnrl,[3,3]);
figure;
imshow(K)
结果如下:
图8
五( 调试程序出现的错误:
在调试程序时出现如下错误提示:
??? Error using ==> images\private\checkinput>check_attributes Function ORDFILT2 expected its first input argument, A, to be two-dimensional.
Error in ==> images\private\checkinput at 37
check_attributes(A, attributes, function_n
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