噪聲加入與去噪方法的研究

1、.課 程 設(shè) 計資 料 袋理 學(xué)院系、部 20212021學(xué)年第2學(xué)期 課程名稱數(shù)字圖像處理指導(dǎo)教師職稱講師學(xué)生* 專業(yè)班級信息與計算科學(xué)學(xué)號題 目 噪聲參加與去噪方法的研究 成 績起止日期2021年6月2日2021年6月6 日目 錄 清 單序號材 料 名 稱資料數(shù)量備 注1課程設(shè)計任務(wù)書12課程設(shè)計說明書13課程設(shè)計圖紙0X*工業(yè)大學(xué)課程設(shè)計任務(wù)書20212021學(xué)年第 2 學(xué)期理學(xué)院學(xué)院系、部信息與計算科學(xué)專業(yè)112班級課程名稱： 數(shù)學(xué)圖像處理 設(shè)計題目： 噪聲參加與去噪方法的研究 完成期限：自2021 年6 月 16 日至2021年6 月 20 日共1周內(nèi)容及任務(wù)進(jìn)度安排起止日期工作內(nèi)容

2、2021-6-2至2021-6-3需求分析，查閱資料，收集數(shù)據(jù)2021-6-4至2021-6-4功能實現(xiàn)2021-6-5至2021-6-5程序調(diào)試2021-6-6至2021-6-6提交課程設(shè)計報告、辯論主要參考資料12345678指導(dǎo)教師簽字：年 月 日系教研室主任簽字：年 月 日數(shù)學(xué)圖像處理設(shè)計說明書起止日期： 2021年 6 月16 日 至 2021年6 月20 日學(xué)生*班級信息與計算科學(xué)2021級2班學(xué)號成績指導(dǎo)教師(簽字)理學(xué)院部2021 年 6 月 8 日一、問題和目的剛獲得的圖像有很多的噪聲，這是由平時的工作和環(huán)境引起的，各類圖像處理系統(tǒng)在圖像的采集、獲取、傳送和轉(zhuǎn)換(如成像、復(fù)制

3、掃描、傳輸以及顯示等)過程中，均處在復(fù)雜的環(huán)境中，光照、電磁多變，所有的圖像均不同程度地被可見或不可見的噪聲干擾。噪聲源包括電子噪聲、光子噪聲、斑點噪聲和量化噪聲。如果信噪比低于一定的水平，噪聲逐漸變成可見的顆粒形狀，導(dǎo)致圖像質(zhì)量的下降。除了視覺上質(zhì)量下降，噪聲同樣可能掩蓋重要的圖像細(xì)節(jié)，在對采集到的原始圖像做進(jìn)一步的分割處理時，我們發(fā)現(xiàn)有一些分布不規(guī)律的椒鹽噪聲，為此采取相應(yīng)的對策就是對圖像進(jìn)展必要的濾波降噪處理。濾波的本義是指信號有各種頻率的成分,濾掉不想要的成分,即為濾掉常說的噪聲,留下想要的成分.這即是濾波的過程,也是目的。一般濾波所要到達(dá)的要求有兩個：一是不能損壞圖像的輪廓及邊緣等重

4、要信息；二是使圖像清晰視覺效果好。但是想得到比較干凈、清晰的圖像并不是容易的事情。為到達(dá)這個目的必須選擇一個適合、匹配的濾波手段。本設(shè)計就是從空域和頻率著兩個角度去研究濾波效果和適用范圍，以及對不同圖像，不同要求的濾波的參數(shù)的選擇。2、 總體方案設(shè)計 本設(shè)計從空域和頻率著兩個角度去研究濾波效果和適用范圍。圖像空域的噪聲濾波器有很多種，常用的有線性濾波器，非線性濾波器。采用線性濾波如鄰域平滑濾波，對受到噪聲污染而退化的圖像復(fù)原，在很多情況下是有效的。但大多數(shù)線性濾波器具有低通特性，去除噪聲的同時也使圖像的邊緣變模糊了。平滑濾波器的概念非常直觀。它用濾波掩模確定的鄰域內(nèi)像素的平均灰度值去代替圖像每

5、個像素點的值，這種處理減小了圖像灰度的“鋒利變化。由于典型的隨機(jī)噪聲由灰度級的鋒利變化組成，由此，常見的平滑處理應(yīng)用就是減噪。然而，由于圖像邊緣也是由圖像灰度鋒利變化帶來的特性，所以均值濾波處理還是存在著不希望的邊緣模糊的負(fù)面效應(yīng)。中值濾波器是統(tǒng)計濾波器的一種，屬于非線性的的空間濾波器。正如其名，它是將像素中值計算中包括的原像素值鄰域內(nèi)灰度的中值代替該像素的值。中值濾波器的使用非常普遍，這是因為對于一定類型的隨機(jī)噪聲，它提供了優(yōu)秀的去噪能力，比小尺寸的線性平滑濾波器的模糊程度明顯要低。中值濾波器對處理脈沖噪聲非常有效。而頻率域濾波是將圖像從空間或時間域轉(zhuǎn)換到頻率域，再利用變換系數(shù)反映某些圖像特

6、征的性質(zhì)進(jìn)展圖像濾波的方法。傅立葉變換是一種常用的變換。在傅立葉變換域，頻譜的直流分量正比于圖像的平均亮度，噪聲對應(yīng)于頻率較高的區(qū)域，圖像實體位于頻率較低的區(qū)域。圖像在變換具有的這些內(nèi)在特性可被用于圖像濾波?？梢詷?gòu)造一個低通濾波器，使低頻分量順利通過而有效地阻于高頻分量，即可濾除圖像的噪聲，再經(jīng)過反變換來取得平滑的圖像。 巴特沃斯濾波器的特性巴特沃斯濾波器的特點是通頻帶內(nèi)的頻率響應(yīng)曲線最大限度平坦，沒有起伏，而在阻頻帶那么逐漸下降為零。 在振幅的對數(shù)對角頻率的Bode圖上，從某一邊界角頻率開場，振幅隨著角頻率的增加而逐步減少，趨向負(fù)無窮大。 本設(shè)計采取橫縱向比照的方式進(jìn)展。先選擇一幅圖像，人為

7、的參加噪音，然后從空域和頻域，分別用平滑濾波、中值濾波和理想低通濾波、巴特沃斯低通濾波進(jìn)展除噪，并計算信噪比評鑒畫質(zhì)的客觀量指標(biāo)，進(jìn)展縱向比較。再對于同一種濾波方法，選用不同的圖像，進(jìn)展橫向比較，從而得出每種濾波方法的使用范圍。在該設(shè)計中，所采用的噪聲類型主要有：高斯噪聲，椒鹽噪聲三、具體實驗與分析1、空域1平滑濾波：選擇兩幅風(fēng)格不同的圖片，人為的參加椒鹽噪聲，進(jìn)展濾波處理，計算信噪比，進(jìn)展縱向比照；然后對其中一幅圖片，依次改變?yōu)V波窗口大小，進(jìn)展橫向比照。結(jié)果與分析如下：PSNR1 = 21.8368 ， PSNR2 = 29.9399 PSNR1 = 21.4503 ，PSNR2 = 18.

8、2961，PSNR3 = 17.2732PSNR4 = 17.2732 ，PSNR5 = 17.2732PSNR1 = 21.4441 ， PSNR2 = 16.4985平滑濾波是用領(lǐng)域內(nèi)平均值代替每一點的值，因此，領(lǐng)域內(nèi)差異變小，細(xì)節(jié)被弱化，邊界也變模糊。第一幅圖片細(xì)節(jié)明顯，濾波后，噪聲根本去除，但是細(xì)節(jié)也被弱化，不過信噪比倒是明顯得到改善 PSNR2 >PSNR1；而第二幅圖片輪廓清晰，濾波后，整體給人以弱化的感覺，而且邊界模糊較為嚴(yán)重，信噪比也變差。 通過窗口大小的改變，可以看出，窗口也大，細(xì)節(jié)被弱化的越明顯，邊界也越模糊。使用時應(yīng)注重濾波和模糊的折中，選用適宜的窗口大小。（2）

9、中值濾波：選擇兩幅風(fēng)格不同的圖片，人為的參加椒鹽噪聲，進(jìn)展濾波處理，計算信噪比，并與平滑濾波進(jìn)展比照；結(jié)果與分析如下：PSNR1 = 21.8327，PSNR2 = 29.3810PSNR1 = 21.4381， PSNR2 = 18.8391就實驗結(jié)果來看，對于第一幅圖，兩種濾波效果根本一樣，因為二者的信噪比幾乎相等；對于第二幅圖，中值濾波的效果要比平滑濾波好。另外，就視覺效果而言，中值濾波較平滑濾波細(xì)節(jié)明顯，邊界模糊程度小，但對于一樣的噪聲強(qiáng)度，濾波效果要差于平滑濾波。2、 頻域（1） 理想低通濾波：選擇一幅圖片，改變其中的D0值，即濾波直徑，觀察濾波效果。結(jié)果與分析如下：PSNR1 =

10、21.4649 ，PSNR2 = 14.0528 ，PSNR3 = 13.9883 D0=85PSNR1 = 21.4721PSNR2 = 15.7172PSNR3 = 15.5640 D0=400實驗中，D0依次取了5，25，45，65，85，200，400等值，以上只是取出了85和400的結(jié)果。從結(jié)果可以看出，D0的大小對濾波結(jié)果至關(guān)重要，當(dāng)D0很小時，圖片無法分辨，隨著D0的增大，圖片會慢慢清晰，但同時也可以看到，D0取值再大，總會濾掉一下高頻局部，也就是邊界局部，從而使得圖片較原圖而言總是變得模糊。2巴特沃斯低通濾波：選擇與理想低通濾波一樣的圖片，進(jìn)展巴特沃斯低通濾波，通過改變D0的值

11、，來觀察濾波直接對濾波效果的影響，同時通過與理想低通濾波的結(jié)果比較，分析兩天濾波的優(yōu)缺點。結(jié)果與分析如下：PSNR1 = 21.4344 PSNR2 = 15.0471 d0=20PSNR1 = 21.4424PSNR2 = 17.5351 d0=85 同理想低通低通濾波一樣，D0越大，濾波效果越好，圖片越清晰；通過與理想低通濾波的縱向比較，在一樣的噪聲強(qiáng)度、一樣的D0下，巴特沃斯低通濾波的效果要明顯好與理想低通濾波。四、結(jié)論 1、平滑濾波用于模糊處理和減小噪聲，模糊處理經(jīng)常用于預(yù)處理。例如，在提取大的目標(biāo)之前去除圖像中一些瑣碎的細(xì)節(jié)、橋接直線或曲線的縫隙。2、 中值濾波器對脈沖信號很有效，在

12、一定程度上可以抑制線性濾波器所帶來的圖像模糊問題，在濾除噪聲的同時，較好地保存了圖像的邊緣信息。但是僅采用簡單的中值濾波將不可防止的喪失圖像的細(xì)節(jié)，造成視覺效果的模糊。3、 在一樣的噪聲強(qiáng)度、一樣的D0下，巴特沃斯低通濾波的效果要明顯好與理想低通濾波。五、總結(jié)與體會同組及分工情況：同組人邢杰人負(fù)責(zé)資料的查找及整理以及平滑濾波、中值濾波、巴特沃斯低通濾波實驗結(jié)果的得出、分析和比照。我負(fù)責(zé)理想低通實驗的結(jié)果的得出、分析、比照以及實驗結(jié)果梳理、整理及實驗報告的排版、書寫。通過本次課程設(shè)計，我根本掌握了數(shù)字圖像處理的知識，尤其是對濾波降噪處理有了進(jìn)一步的認(rèn)識：濾波降噪處理是數(shù)字圖像處理中非常重要的一局

13、部，一X高質(zhì)量的圖像離不開濾波降噪處理。濾波降噪處理的方法有很多，通過對報告結(jié)果的分析、比照，我進(jìn)一步的了解到了各種方法之間的差異和聯(lián)系，各種方法的應(yīng)用范圍。另外，文字編排能力也有所提高。參考文獻(xiàn)1、 數(shù)字圖像處理第二版中文版岡薩雷斯)；2、 生物電子與影像技術(shù)課程課件馬立勇；附錄主要程序代碼：1計算性噪比的程序：. v.M,N=size(I);k=8;fmax=2k-1;d=0;for i=1:M for j=1:N y=double(I(i,j)-double(J(i,j); d=d+double(y2); endendPSNR=10*log10(N*M*fmax2/d);. v.（2） 進(jìn)展平滑濾波的程序：模板平滑濾波I=imread('FigMark.tif');J=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);k=filter2(fspecial('average',7),J);subplot(331),imshow(I,),subplot(332),imshow(J,),subplot(333),imshow(k,)3進(jìn)展中值濾波的程序：模板中值濾波I=imread('FigMark.tif');J=imnoise(I,