同時(shí)含有椒鹽噪聲和高斯噪聲的圖像消噪處理

1、同時(shí)含有椒鹽噪聲和高斯噪聲的圖像消噪處理引言所謂噪聲是電路或系統(tǒng)中不含信息量的電壓或電流。在工業(yè)與自然界中，存在著各種干擾源(噪聲源)，如大功率電力電子器件的接入、大功率用電設(shè)備的開啟與斷開、雷擊閃電等都會(huì)使空間電場和磁場產(chǎn)生有序或無序的變化，這些都是干擾源(或噪聲源)。這些源產(chǎn)生的電磁波或尖峰脈沖通過磁、電耦合或是通過電源線等路徑進(jìn)入放大電路，各種電氣設(shè)備，形成各種形式的干擾。高斯噪聲是指噪聲的概率密度函數(shù)服從高斯分布(即正態(tài)分布)的一類噪聲。如果一個(gè)噪聲，它的幅度分布服從高斯分布，而它的功率譜密度又是均勻分布的，則稱它為高斯白噪聲。高斯白噪聲的二階矩不相關(guān)，一階矩為常數(shù)，是指先后信號(hào)在時(shí)間

2、上的相關(guān)性。高斯白噪聲包括熱噪聲和散粒噪聲。而椒鹽噪聲是指椒鹽噪聲是由圖像傳感器，傳輸信道，解碼處理等產(chǎn)生的黑白相間的亮暗點(diǎn)噪聲。椒鹽噪聲往往由圖像切割引起。本文將采用中值濾波和維納濾波對(duì)含有高斯噪聲和椒鹽噪聲的圖像進(jìn)行處理，通過比較兩種濾波技術(shù)對(duì)圖像處理的效果，可以看出哪種濾波技術(shù)對(duì)椒鹽噪聲更起作用，哪種濾波技術(shù)對(duì)高斯噪聲更有效果，再根據(jù)同一種濾波技術(shù)對(duì)不同窗口尺寸的圖像進(jìn)行濾波，比較處理效果，最終將選出對(duì)圖像采用哪種濾波技術(shù)或者對(duì)同一種濾波技術(shù)哪種窗口尺寸濾波效果更好。中值濾波：是一種非線性平滑技術(shù)，它將每一象素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為該點(diǎn)某鄰域窗口內(nèi)的所有象素點(diǎn)灰度值的中值實(shí)現(xiàn)方法：1:通過從圖

3、像中的某個(gè)采樣窗口取出奇數(shù)個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序2:用排序后的中值取代要處理的數(shù)據(jù)即可中值濾波在圖像處理中，常用于用來保護(hù)邊緣信息，是經(jīng)典的平滑噪聲的方法。中值濾波原理中值濾波是基于排序統(tǒng)計(jì)理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號(hào)處理技術(shù)，中值濾波的基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)鄰域中各點(diǎn)值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實(shí)值，從而消除孤立的噪聲點(diǎn)。方法是去某種結(jié)構(gòu)的二維滑動(dòng)模板，將板內(nèi)像素按照像素值的大小進(jìn)行排序，生成單調(diào)上升(或下降)的為二維數(shù)據(jù)序列。二維中值濾波輸出為g(x,y)二medf(x-k,y-l),(k,lWW),其中，f(x,y),g(x,y)分別為原始圖像和處理

4、后圖像。W為二維模板，通常為2*2,3*3區(qū)域，也可以是不同的的形狀，如線狀，圓形，十字形，圓環(huán)形等。中值濾波用3*3的濾波窗口進(jìn)行中值濾波處理：程序如下：i=imread(Winter.jpg);%讀入圖像subplot(2，2，1);imshow(i);%顯示原始圖像title(original);%設(shè)置圖像標(biāo)題j=imnoise(i，salt&pepper，0.02);%加均值為0，方差為0.02的椒鹽噪聲%顯示處理后的圖像subplot(2，2，2);imshow(j);%加均值為0，方差為0.02的加入高斯噪聲%加均值為0，方差為0.02的椒鹽噪聲title(加入椒鹽噪聲)；k=im

5、noise(i,gaussian,0.02);l=imnoise(k,salt&pepper,0.02)；subplot(2,2,3)；imshow(l)；title(加入椒鹽噪聲和高斯噪聲);r=l(:,:,1)；g=l(:,:,2);b=l(:,:,3);m,n=size(r);fori=1:mforj=1:nif(i=1|i=m|j=1|j=n)G(i,j)=r(i,j);elsehao(1)=r(i-1,j-1);hao(2)=r(i-1,j);hao(3)=r(i-1,j+1);hao(4)=r(i,j-1);hao(5)=r(i,j);hao(6)=r(i,j+1);hao(7)=

6、r(i+1,j-1);hao(8)=r(i+1,j);hao(9)=r(i+1,j+1);hao=sort(hao);G(i,j)=hao(5);endendendfori=1:mforj=1:nif(i=1|i=m|j=1|j=n)K(i,j)=g(i,j);elsehao(1)=g(i-1,j-1);hao(2)=g(i-1,j);hao(3)=g(i-1,j+1);hao(4)=g(i,j-1);hao(5)=g(i,j);thao(6)=g(i,j+1);hao(7)=g(i+1,j-1);hao(8)=g(i+1,j);hao(9)=g(i+1,j+1);hao=sort(hao);

7、K(i,j)=hao(5);endendendfori=1:mforj=1:nif(i=1|i=m|j=1|j=n)L(i,j)=b(i,j);elsehao(1)=b(i-1,j-1);hao(2)=b(i-1,j);hao(3)=b(i-1,j+1);hao(4)=b(i,j-1);hao(5)=b(i,j);hao(6)=b(i,j+1);hao(7)=b(i+1,j-1);hao(8)=b(i+1,j);hao(9)=b(i+1,j+1);hao=sort(hao);L(i,j)=hao(5);endendendl(:,:,1)=G;l(:,:,2)=K;l(:,:,3)=L;subp

8、lot(2,2,4);imshow(l);original加入椒鹽噪聲加入椒鹽噪聲和高斯噪聲圖一3*3的濾波窗口的中值濾波J結(jié)論：可以看出中值濾波對(duì)椒鹽噪聲的消噪處理效果比較好，但是對(duì)高斯噪聲的消噪處理效果不是很理想。用5*5的濾波窗口進(jìn)行中值濾波處理：程序如下:i=imread(Winter.jpg);%讀入圖像subplot(2,2,1);imshow(i);%顯示原始圖像title(original);j=imnoise(i,salt&pepper,0.02);%加均值為0，方差為0.02的椒鹽噪聲。subplot(2,2,2);imshow(j);%顯示處理后的圖像title（加入椒鹽

9、噪聲）；k=imnoise(i,gaussian,0.02);%加均值為0，方差為0.02的加入高斯噪聲l=imnoise(k,salt&pepper,0.02)；%加均值為0，方差為0.02的椒鹽噪聲subplot(2,2,3)；imshow(l)；title（加入椒鹽噪聲和高斯噪聲）；r=l(:,:,1)；g=l(:,:,2)；b=l(:,:,3)；a,b=size(r)；fori=1:aforj=1:bif(i=1|i=2|i=a-1|i=a|j=1|j=2|j=b-1|j=b)P(i,j)=r(i,j);elsehao(1)=r(i-2,j-2);hao(2)=r(i-2,j-1);h

10、ao(3)=r(i-2,j);thao(4)=r(i-2,j+1);hao(5)=r(i-2,j+2);hao(6)=r(i-1,j-2);hao(7)=r(i-1,j-1);hao(8)=r(i-1,j);hao(9)=r(i-1,j+1);hao(10)=r(i-1,j+2);hao(11)=r(i,j-2);hao(12)=r(i,j-1);hao(13)=r(i,j);hao(14)=r(i,j+1);hao(15)=r(i,j+2);hao(16)=r(i+1,j-2);hao(17)=r(i+1,j-1);hao(18)=r(i+1,j);hao(19)=r(i+1,j+1);ha

11、o(20)=r(i+1,j+2);hao(21)=r(i+2,j-2);hao(22)=r(i+2,j-1);hao(23)=r(i+2,j);hao(24)=r(i+2,j+1);hao(25)=r(i+2,j+2);hao=sort(hao);P(i,j)=hao(13);endendendfori=1:aforj=1:bif(i=1|i=2|i=a-1|i=a|j=1|j=2|j=b-1|j=b)Q(i,j)=g(i,j);elsehao(1)=g(i-2,j-2);hao(2)=g(i-2,j-1);hao(3)=g(i-2,j);hao(4)=g(i-2,j+1);hao(5)=g(

12、i-2,j+2);hao(6)=g(i-1,j-2);hao(7)=g(i-1,j-1);hao(8)=g(i-1,j);hao(9)=g(i-1,j+1);hao(10)=g(i-1,j+2);hao(11)=g(i,j-2);hao(12)=g(i,j-1);hao(13)=g(i,j);hao(14)=g(i,j+1);hao(15)=g(i,j+2);hao(16)=g(i+1,j-2);hao(17)=g(i+1,j-1);hao(18)=g(i+1,j);hao(19)=g(i+1,j+1);hao(20)=g(i+1,j+2);hao(21)=g(i+2,j-2);hao(22)

13、=g(i+2,j-1);hao(23)=g(i+2,j);hao(24)=g(i+2,j+1);hao(25)=g(i+2,j+2);hao=sort(hao);Q(i,j)=hao(13);endendendfori=1:aforj=1:bif(i=1|i=2|i=a-1|i=a|j=1|j=2|j=b-1|j=b)W(i,j)=b(i,j);elsehao(1)=b(i-2,j-2);hao(2)=b(i-2,j-1);hao(3)=b(i-2,j);hao(4)=b(i-2,j+1);hao(5)=b(i-2,j+2);hao(6)=b(i-1,j-2);hao(7)=b(i-1,j-1

14、);hao(8)=b(i-1,j);hao(9)=b(i-1,j+1);hao(10)=b(i-1,j+2);hao(11)=b(i,j-2);hao(12)=b(i,j-1);hao(13)=b(i,j);hao(14)=b(i,j+1);hao(15)=b(i,j+2);hao(16)=b(i+1,j-2);hao(17)=b(i+1,j-1);hao(18)=b(i+1,j);hao(19)=b(i+1,j+1);hao(20)=b(i+1,j+2);hao(21)=b(i+2,j-2);hao(22)=b(i+2,j-1);hao(23)=b(i+2,j);hao(24)=b(i+2,j+1);