圖像去噪處理的研究與MATLAB仿真畢業(yè)論文

1、 目 錄引言11圖像去噪的研究意義與背景 21.1數(shù)字圖像去噪研究意義與背景 2 1.2 數(shù)字圖像去噪技術(shù)的研究現(xiàn)狀32 鄰域平均法理論基礎(chǔ)3 2.1 鄰域平均法概念33 中值濾波法理論基礎(chǔ)33.1中值濾波法概念 3 3.2中值濾波法的實(shí)現(xiàn) 44中值濾波法去噪技術(shù)MATLAB仿真實(shí)現(xiàn)44.1Matlab仿真軟件 4 4.2中值濾波法的MATLAB實(shí)現(xiàn)54.3鄰域平均法的MATLAB實(shí)現(xiàn)6總結(jié)8全文工作總結(jié)8工作展望8參考文獻(xiàn)9英文摘要 10致語 11圖像去噪處理的研究與MATLAB仿真電本1102班 姓 名： 韜 指導(dǎo)老師：明軍摘要:圖像是生活中一種重要的信息來源，通過對圖像的處理可以幫助我們

2、了解信息的在信息。數(shù)字圖像去噪聲涉與光學(xué)系統(tǒng)、微電子技術(shù)、計算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)分析等領(lǐng)域，是一門綜合性很強(qiáng)的邊緣科學(xué)，如今其理論體系非常完善，且其應(yīng)用很廣泛，在醫(yī)學(xué)、軍事、藝術(shù)、農(nóng)業(yè)等都有廣泛且充分的應(yīng)用。MATLAB是一種高效的工程計算語言，在數(shù)值計算、數(shù)據(jù)處理、圖像處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析等方面都有廣泛的應(yīng)用。MATLAB是一種向量語言，它非常適合于進(jìn)行圖像處理。本文概述了鄰域平均法與中值濾波法去噪的基本原理。對這兩種常用的去噪方法進(jìn)行了分析比較和仿真實(shí)現(xiàn)。最后根據(jù)理論分析和實(shí)驗結(jié)果，討論了一個完整去噪算法中影響去噪性能的各種因素。為實(shí)際工作中的圖像處理，去噪方法的選擇和改進(jìn)提供了數(shù)據(jù)參考和依

3、據(jù)。關(guān)鍵字：鄰域平均法;中值濾波法;MATLAB引言圖像因為一些原因總會被外界干擾，所以圖像質(zhì)量往往不是很好,而質(zhì)量不好的圖片又不容易進(jìn)行進(jìn)一步的處理。在對圖像的地處理過程中，圖像去噪是很重要的一個環(huán)節(jié)，所以想對圖像進(jìn)行進(jìn)一步的處理,對圖像的去噪就變得重要起來,所以很多研究人員對這一課題進(jìn)行了比較全面的研究,圖像的處理最傳統(tǒng)的方法是在空域中的處理，也就是說在圖像的空間疇對圖像質(zhì)量進(jìn)行改善。也可以對圖像進(jìn)行平滑處理等，這屬于第一類圖像處理方法。中值濾波法與鄰域平均法是出現(xiàn)最早的去噪手段，而且由于其具備良好的空頻特性，實(shí)際應(yīng)用也非常廣泛。其中圖像的鄰域平均去噪方法是眾多空域圖像去噪方法中效果最好的

4、去噪方法?；舅枷刖褪怯绵徑南袼仄骄祦泶嬖肼暤南袼?，且圖像尺寸越大，去噪效果越好，從而達(dá)到較好的去噪目的。而且，鄰域平均法本身是一種非線性變換，而國外的研究大多集中在如何選取一個合適的相鄰點(diǎn)，通過選取一個最為適合的鄰域點(diǎn)使得去噪效果更加明顯，傳統(tǒng)的方法對于類似于高斯噪聲的效果較好，所以此方法多用于去除高斯噪聲。本文以圖像去噪方法為研究對象，以鄰域平均法與中值濾波法為研究方向，對比了這兩種傳統(tǒng)去噪方法，比較深入地研究了基于MATLAB鄰域平均法圖像去噪，對其在圖像去噪中的應(yīng)用做了進(jìn)一步研究。21 / 161 圖像去噪背景與意義人的主要接受信息的手段就是視覺，雖然人類也有其他感官但是絕大部分

5、(約80%)還是依靠眼睛看到外界的情況來進(jìn)行信息接受的。我們對圖像進(jìn)行的各種加工就是為了滿足我們的眼睛對圖像清晰度的要求的。因此，圖像處理技術(shù)的廣泛研究和應(yīng)用是必然的趨勢。在分析和使用圖像之前，需要對圖像信號進(jìn)行一系列處理。比如調(diào)整圖像存儲的格式，對圖像進(jìn)行去噪等等，對圖像的處理因為所涉與的目的不同、所以也要求采用與所要達(dá)到的目的相對應(yīng)的處理方法。而其所使用的方法常常涉與到現(xiàn)代最前衛(wèi)的現(xiàn)代科學(xué)，如數(shù)學(xué)、物理學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、通信、信號分析等。在這篇論文中因為理論知識有限，所以只研究幾種傳統(tǒng)的去噪方法。在圖像的產(chǎn)生和在信道中傳播時，信號必定會因為某些原因摻入雜質(zhì)信號。所以，為了提高圖像的質(zhì)量而尋求

6、一種行之有效的去噪方法也是人們一直在進(jìn)行的工作。1.1數(shù)字圖像去噪研究意義與背景1.1.1圖像去噪的研究意義現(xiàn)實(shí)中的所用信號在傳輸和產(chǎn)生過程中不可避免的會夾雜一些噪聲，這一點(diǎn)是無法避免的，所以怎么除掉或減少在接受圖像信號時的噪聲就成為了唯一的去噪方法我們把它稱之為圖像去噪,在圖像去噪之前我們先要建立一個含噪圖像的模型，為了簡便，我們以下面的式子為例:（1-1）表示圖像，為噪聲，含噪圖像記為。因為噪聲的產(chǎn)生是無法避免的，而想對圖像進(jìn)行進(jìn)一步的處理加工又需要不摻雜噪聲的圖像信息，去噪就成為了唯一的解決辦法，這也是圖像去噪這一課題的研究意義。1.1.2圖像去噪的研究背景在21世紀(jì)，信息化高度發(fā)展，人

7、類接觸的信息不再是單純的語音信號，更多的接觸的是圖像信號，因為人接受信息的主要來源是眼睛接觸的圖像信息，視覺也是人類最主要的接受外界信息的信息源，所以對圖像質(zhì)量的要求就變得越來越嚴(yán)格，這就成了圖像去噪發(fā)展的契機(jī)，隨著人們的研究的不斷深入，很多種方法漸漸被研究人員發(fā)現(xiàn)，圖像去噪技術(shù)也越來越完善?，F(xiàn)今圖像去噪已經(jīng)是一個研究比較深入的科目，涉與的圍也非常廣泛，包括在軍事，醫(yī)療等各個方面都有很大的幫助。1.2數(shù)字圖像去噪技術(shù)的研究現(xiàn)狀現(xiàn)實(shí)生活中的圖像信號都會或多或少帶有一些噪聲信號這是無法避免的，所以消除噪聲的唯一辦法就是去噪，根據(jù)圖像、噪聲的特點(diǎn)，科學(xué)家們已經(jīng)提出了多種去噪的方法，隨著現(xiàn)代科學(xué)的發(fā)展

8、與進(jìn)步與人們的研究又有一些新的方法被提出，例如利用模糊指標(biāo)的概念所提出的一種自適應(yīng)中值濾波法以與采用模糊加權(quán)法對均值濾波法進(jìn)行了改進(jìn)。以上提出的去噪法自身也都存在一些缺點(diǎn)，例如對多種噪聲同時對圖像信號干擾的情況，上述兩種方法的結(jié)果就不是很理想，因為在去除噪聲的同時也平滑的圖像的細(xì)節(jié)，使圖像細(xì)節(jié)變得模糊，圖像質(zhì)量下降，因此圖像去噪這一課題還有非常大的研究價值。2鄰域平均法理論基礎(chǔ)2.1鄰域平均法概念鄰域平均法是一種局部的空間域處理辦法。通?？梢杂孟率降玫教幚砗蟮膱D像: (2-l)式中；s是以點(diǎn)為中心的鄰域的集合，M是s坐標(biāo)總數(shù)。鄰域平均法去噪后得到的圖像其清晰度和所用的鄰域的半徑密切相關(guān)，其圖像

9、的迷糊程度與半徑成正比。另外，鄰域平均法去噪計算簡單，快捷。但是此方法也存在缺點(diǎn)，那就是在去除噪聲的同時圖像也變得模糊，尤其是邊緣和細(xì)節(jié)，鄰域與模糊程度也是呈正比的。3中值濾波法理論基礎(chǔ)3.1中值濾波法概念中值濾波法是一種非線性的去噪方法，它是把原來圖像的信息點(diǎn)的灰度用這個點(diǎn)某個鄰域所有點(diǎn)的中值代替。在實(shí)際應(yīng)用中，隨著所選用窗口長度的增加，濾波的計算量將會迅速增加。因此，尋求中值濾波的快速算法，是中值濾波理論的一個重要研究容。中值濾波的快速算法，一般采用下述三種方式：直方圖數(shù)據(jù)修正法；樣本值二進(jìn)制表示邏輯判斷法；數(shù)字和模擬的選擇網(wǎng)絡(luò)法。對中值濾波的理論研究，還集中于統(tǒng)計特性分析和根序列的描述方

10、面。當(dāng)一個信號序列經(jīng)一特定窗口長度的中值濾波反復(fù)處理后，它會收斂于某一個不再變化的序列，這個序列稱為中值濾波的根序列。根序列是描述中值濾波特性的一個重要概念。通過對根序列結(jié)構(gòu)的研究，可以確定原信號序列中，哪些成分可以經(jīng)中值濾波后保留下來，哪些成分將被抑制。這對確定中值濾波器的窗口長度，提供了重要依據(jù)。用VLSI實(shí)現(xiàn)的中值濾波器芯片，可供實(shí)時處理中應(yīng)用3.2中值濾波法的實(shí)現(xiàn)中值濾波法是一種能抑制噪聲信號的非線性信號處理技術(shù)，其理論基礎(chǔ)是排序統(tǒng)計學(xué)，它的基本原理是把數(shù)字圖像信號的一點(diǎn)值用其鄰域中每個點(diǎn)的中值代替掉，讓周圍的像素?zé)o限的逼近真實(shí)值，來達(dá)到去除噪聲點(diǎn)的目的。其實(shí)現(xiàn)方法為：1：可以從圖像中

11、某一個采樣窗口提取出奇數(shù)個數(shù)據(jù)樣點(diǎn)，再進(jìn)行排序。2：用排序好的中值替代掉要進(jìn)行處理的數(shù)據(jù)點(diǎn)。 鄰域平均濾波法和中值濾波都是對圖像的灰度進(jìn)行處理，以達(dá)到平滑信號的目的。而平均濾波是用鄰域灰度平均值代替原來的點(diǎn)的灰度，而中值濾波則是永鄰域灰度代替該點(diǎn)灰度，所以，中值濾波器對噪聲的抑制作用要比均值濾波器差。但對于來自脈沖信號的干擾作用來說，中值濾波卻很管用。不過，這兩中去噪手段在平滑圖像的同時也會使原來圖像的輪廓變得有些模糊，而且窗口寬度越寬，噪音平滑效果越好，相應(yīng)的圖像就越模糊，也是均值濾波和中值濾波的缺點(diǎn)所在。4 傳統(tǒng)方法去噪與MATLAB仿真4.1Matlab仿真軟件 MATLAB這

12、一軟件是由美國著名軟件公司MathWorks開發(fā)的主要用于概念仿真,算法開發(fā),建模仿真,實(shí)時實(shí)現(xiàn)的理想的集成環(huán)境。因為這一軟件擁有非常專業(yè)的體系和現(xiàn)今的開發(fā)與設(shè)計思路，使得 MATLAB這一軟件在現(xiàn)在高科技領(lǐng)域里擁有非常大的作用，特別是在 MATLAB的主要應(yīng)用方向：科學(xué)計算、建模仿真以與信息工程系統(tǒng)的設(shè)計開發(fā)上已經(jīng)成為行業(yè)的首選設(shè)計工具，該軟件在航空航天，金融財務(wù)，機(jī)械化工，電信，教育等各個行業(yè)得到廣泛的應(yīng)用。4.2中值濾波法的MATLAB實(shí)現(xiàn)源程序：M=imread('2.jpg')       

13、0;   %打開圖像“csu.jpg”subplot(3,2,1) imshow(M)             %在一行一列顯示原始圖像title('原始圖像')P1=imnoise(M,'gaussian',0.02)        %加入高斯躁聲subplot(3,2,2) imshow(P1)

14、0;      %在一行二列顯示加入高斯躁聲后的圖像title('加入高斯躁聲');P2=imnoise（M，'salt & pepper',0.02)    %加入椒鹽躁聲subplot(2,3,3)imshow(P2)       %在一行三列顯示加入椒鹽躁聲后的圖像title('加入椒鹽躁聲');P12=im2bw(P1,0.5) &#

15、160;               P22=im2bw(P2,0.5)      %將添加噪音后的圖像轉(zhuǎn)為二進(jìn)制P01=im2bw(M,0.5)subplot(2,3,4)imshow(P01)title(原圖像轉(zhuǎn)為二進(jìn)制')%將原圖像轉(zhuǎn)為二進(jìn)制并于二行一列顯示P3=medfilt2(P12)       &

16、#160;    %對高斯躁聲中值濾波subplot(2,3,5)imshow(P3)     %在二行二列顯示高斯躁聲中值濾波后的圖像title('對高斯躁聲中值濾波')P4=medfilt2(P22)            %對椒鹽躁聲中值濾波subplot(2,3,6)imshow(P4)title('對椒鹽躁聲中值濾波'%在二行三列顯示對椒鹽躁聲中

17、值濾波)運(yùn)行程序后得到的結(jié)果：4.3鄰域平均法MATLAB實(shí)現(xiàn)源程序：A=imread('1.jpg'); B=rgb2gray(A); figure;    imshow(B);    title('原始圖象');H=imnoise(B,'gaussian'); figure;  imshow(H); title('高斯噪聲'); Q=imnoise(B,'salt

18、0;& pepper'); figure;   imshow(Q); title('椒鹽噪聲'); M=fspecial('average',3*3); E=imfilter(Q,M); figure;  imshow(E); title('3*3平均模板'); N=fspecial('average',5*5); K=imfilter(Q,N); figure;&#

19、160; imshow(K); title('5*5平均模板'); Z=fspecial('average',7*7); J=imfilter(Q,Z); figure;  imshow(J); title('7*7平均模板');運(yùn)行后的得到的結(jié)果：(去噪前后對比)總結(jié)與展望現(xiàn)實(shí)中的圖像多為含噪圖像，當(dāng)噪聲較嚴(yán)重時，會影響圖像的分割、識別和理解。傳統(tǒng)的去噪方法在去噪的同時使圖像的細(xì)節(jié)變得模糊。本文對中值濾波去噪進(jìn)行了深入的研究，取得了一定的效果。與此同時，本論文在的研

20、究工作仍然存在著許多缺陷有待進(jìn)一步的完善。1 全文工作總結(jié)中值濾波有好的空頻局域特性和多分辨率特性，使得它在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。本論文針對中值濾波在圖像去噪方面的應(yīng)用進(jìn)行了研究。具體歸納如下:本文首先總結(jié)了各種圖像去噪方法，并對其進(jìn)行了總結(jié)與對比，提出了各自的優(yōu)缺點(diǎn)，引出了中值濾波圖像去噪方法，闡述了中值濾波的基礎(chǔ)理論，給出了中值濾波的基本概念、基本思想、發(fā)展歷程和中值濾波去噪的基本方法。2 工作展望中值濾波法在圖像去噪應(yīng)用已取得了很好的成果，但還是存大著一些不足。本論文對中值濾波在圖像去噪中的應(yīng)用進(jìn)行研究，但工作還不夠完善。針對本論文的研究容和中值濾波去噪的發(fā)展趨勢提出一些改

21、進(jìn)的思路與想法，以供以后工作借鑒:（1）：檢驗后得到的為噪聲點(diǎn)應(yīng)該進(jìn)行再一次的檢測，對其是真正的噪聲點(diǎn)與否進(jìn)行確定。（2）：如果得到真正的噪聲點(diǎn)，用信息點(diǎn)的中值而不能用包括噪聲點(diǎn)的中值。參考文獻(xiàn):1王英，曾光宇.圖像去噪算法研究J.電腦與信息技術(shù)，2011，04：8-10.2樊昌信，麗娜.通信原理M.：國防工業(yè)，2011：153-221.3君里，為理.信號與系統(tǒng)M.：高等教育，2010：215-267.4萬小紅.常用圖像去噪方法探析與比較J.學(xué)院學(xué)報，2011，05：89-92.5 寧媛，皖.圖像去噪的幾種方法分析比較J.工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2005，04：105-107.6 吳儲彬.均值加速中值濾

22、波算法J.技術(shù)師學(xué)院學(xué)報.2006，12（6）：47-49.7袁思霞，岳建華.Matlab在中值濾波改進(jìn)算法中的應(yīng)用M.工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2002：23-42.8丁永勝，朝紅，水勝.基于Matlab的數(shù)字圖像典型去噪算法J.高師理科學(xué)刊，2006：14-17.9仲崇麗.數(shù)字圖像去噪方法的比較與研究J.中國新技術(shù)新產(chǎn)品，2010，15：15-17.10 岡薩雷斯.數(shù)字圖像處理（第二版）M.電子工業(yè)，2003：79-103.。Research on image denoisingDepartment of Electronics 1102 Name Yang Tao Tutor Liu Mi

23、ng JunAbstract:Image is life an important source of information, through the image processing can help us to understand the information of internal information. Digital image denoising, which relates to the field of optical system, microelectronic technology, computer science, mathematical anal

24、ysis, is a highly integrated frontier science, now its theoretical system is perfect and its application is widely, in medical, military, art, agriculture and so on are widely and fully used.Matlab is a kind of highly effective engineering calculation language, in the numerical calculation, data pro

25、cessing, image processing, neural network and wavelet analysis is widely used. MATLAB is a vector of language, it is very suitable for image processing. This paper describes the basic principle of neighborhood averaging method and median filtering de

26、noising method. Of the two commonly used denoising methods are analyzed and compared and simulation. According to the theoretical analysis and experimental results, a complete discussion of various factors to influence the performance of de

27、-noising algorithm innoise. For the image processing in the practical work, provides data reference and basis and improve the denoising method selection.Keyword：Neighborhood average method The median filtering method MATLAB致語這篇論文實(shí)在我的指導(dǎo)老師明軍老師的指導(dǎo)、幫助下完成的，題目的選擇，開題

28、報告的完成，以與正文的研究老師都進(jìn)行了全方位的指導(dǎo)與幫助。老師認(rèn)真負(fù)責(zé)，認(rèn)真仔細(xì)，而且非常有耐心，我的很多錯誤都細(xì)心的給我改正，而且對論文的容提出了很多非常有意義的建議，使得文章更加完善。使得我不僅完成了畢業(yè)論文，而且學(xué)到了很到新的知識，不僅對我工作學(xué)習(xí)有很大幫助而且在我為人方面也受益匪淺，而且老師從我開始上他的第一節(jié)課開始就對我有很大影響，也給了我很多幫助。他那平易近人的學(xué)者風(fēng)、正派的為人作風(fēng)，必將成為我今后學(xué)習(xí)和工作的楷模，他的關(guān)懷和幫助我將終生銘記。最后我要我的父母，我可以上大學(xué)都是在他們的幫助下才能完成的，是他們的努力工作才給了我學(xué)習(xí)的機(jī)會，在此我感他們對我的鼓舞和幫助。畢業(yè)設(shè)計（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說明原創(chuàng)性聲明本人重承諾：所呈交的畢業(yè)設(shè)計（論文），是我個人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作與取得的成果。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得與其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。對本研究提供過幫助和做出過貢獻(xiàn)的個人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了意。作 者 簽 名：日 期：指導(dǎo)教師簽名： 日期：使用授權(quán)說明本人完全了解大