matlab怎么添加条纹噪声,基于频域的图像条纹噪声消除方法
基于频域的图像条纹噪声消除方法 徐花艳 孙瑞宁 (长安大学 陕西 西安 710064) 摘 要： 主要以图像去噪为主的研究对象，利用图像的频谱图对图像中的条纹噪声的频率分布进行分析，并使用巴特沃斯带阻滤波器对条纹噪声进行消除。 实验结果表明，该方法能够有效地滤除图像中存在的条纹噪声，且不会丢失原图像的有用信息，能够恢复出不含噪声的原始图像。 关键词： Matlab；图像处理；巴特沃斯带阻滤波器；条纹噪声 中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1671－7597(2012)0320194－01 0 引言 息中含有图像的边缘信息，从而使得得到的去噪图像边缘比较模糊。 为了达到理想的去噪效果，同时将去噪带来的图像信息损失降到最对于一个图像处理系统，包括图像的获取、处理、传输、接收、输出小，在频域中只需要将代表噪声的频域分量去除，其他部分保持不变。因等环节，都会存在不同程度的噪声，噪声恶化了图像质量，使图像变的模此决定采用带阻滤波器对条纹噪声的频率点进行局部的频域带阻滤波。糊，甚至淹没图像特征，影响人们对其的认知程度，同时给后面的图像区 常用的频域滤波器有理想带阻滤波器，巴特沃斯带阻滤波器等，但是域分割，分析判断等工作带来了困难。因此，如何对这些已“降质”的图理想的带阻滤波器很难实现，而巴特沃斯滤波器被称为最大平坦滤波器，像进行处理，即抑制噪声从而提取有用的信号，以满足图像处理的要求，因此本文中采用巴特沃斯带阻滤波器。在这种滤波过程中，选取合适的截一直是图像预处理的热点问题。 止频率尤为重要，它决定着去噪的效果。1 图像中的噪声及图像去噪 通常对一n阶巴特沃斯带阻滤波器，D0为截止频率，它的变换函数如图像在采集的过程、传输等过程中，不可避免地会存在一些噪声。而下式：图像中各种妨碍人们对其信息接收的因素即可称为图像噪声。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和图像恢复。 改善降质图像的方法有两类：一类是不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的部分加以处理或者突出有用图像的特征，故改善后的图像并 4 用巴特沃斯带阻滤波器去除条纹噪声不一定要去逼近原始图像。这一类图像的改善方法称为图像增强，主要目 由于条纹噪声分布具有准周期性，根据前面的分析，用巴特沃斯带阻的是改善图像的可懂度。另一类是针对图像降质的具体原因，设法补偿降滤波器进行处理，即将图像的时域信息转换到频域中进行处理，这样降低质因素，使其改善后的质量尽可能的逼近原始图像，这类方法称为图像恢了程序的复杂度。将图像变换到傅里叶频域空间后，其每个区域都代表着复或者图像复原技术。 时域中得某一特定成分，即在频域空间消除条纹噪声成分。本文采用巴特本文用到频域滤波的方法对集料采集系统中CCD获取的图像的条纹噪沃斯带阻滤波器在频域内对图像进行滤波，在通过反傅里叶变换得到去噪声进行处理，并对其分布进行分析，最终要恢复不含噪声的图像，属于上图像，达到抑制条纹噪声的效果。述中的第二种方法。下图为带有条纹噪声的原始图像。 基于傅里叶正反变换去除条纹噪声的处理过程如下：1)将含有条纹噪声的原始图像进行二维快速傅里叶变换，得到频域能量分布；2)用巴特沃斯带阻滤波器对图像处理，即用巴特沃斯带阻滤波器的传递函数乘以上一步骤的频域能量，滤除频域中得条纹噪声成分；3)对由步骤2得到的滤除条纹噪声后的图像进行傅里叶逆变换，得到滤除条纹后的时域中的图像信息。 5 处理结果 经过巴特沃斯带阻滤波器滤波后，只滤除了图像中的条纹噪声，保留 了图像的原始信息，进而对图像进行反傅里叶变换可以得到滤除
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