图像增强算法综合应用课程设计Word格式文档下载.doc
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运用空间域与频率域相结合的算法,去除随机噪声和周期噪声的混合噪声,提高图像质量。
关键词:
随机噪声;
周期噪声;
空间域和频率域去噪
1任务描述
图像增强处理:
设计一套空间域与频率域结合的图像增强算法,处理以下任一组图片中的带噪声图像,去除噪声,提高图像质量。
(1)已知:
噪声为随机噪声和周期噪声混合噪声;
(2)要求:
a)去噪处理后,计算均方误差评估去噪处理后图像的去噪效果
b)撰写完整的科技报告(形式类似科技论文)表述自己的算法设计,算法实现与算法评估过程。
第一组图片:
第二组图片:
2图像增强算法
2.1问题分析
(1)图片中加入了随机噪声和周期噪声混合噪声。
针对不同的噪声,不同的去噪方法效果不同,因此应该采用不同的去噪方法以达到最好的去噪效果。
(2)随机噪声应在空间域去除,而空域去噪方法中,中值滤波法效果最好。
(3)周期噪声应在频域中消去。
(4)去除噪声后的图像仍然可以改善处理。
(5)均方误差评估去噪处理后图像的去噪效果。
2.2算法设计
(1)读入初始图片及加噪图片。
clc;
clear;
f=imread('
D:
\dogOriginal.bmp'
);
g=imread('
\dogDistorted.bmp'
(2)利用空域滤波,去除随机噪声,此时用中值滤波法,并显示它的频谱图。
g3=medfilt2(g,[3,3]);
图1空域滤波后的图像与原图的比较
(3)利用频域滤波,去除周期噪声。
先转化成double型,进行傅里叶变换,再转化成数据矩阵,最后利用低通滤波去除周期噪声。
F=double(g);
%数据类型转换,MATLAB不支持图像的无符号整型的计算
G=fft2(F);
%傅里叶变换
G=fftshift(G);
%转换数据矩阵
[M,N]=size(G);
nn=2;
%二阶巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器
d0=27;
m=fix(M/2);
n=fix(N/2);
fori=1:
M
forj=1:
N
d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);
h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn));
%计算低通滤波器传递函数
result(i,j)=h*G(i,j);
end
end
图2去除混合噪声后的图像与原图的比较
(4)计算均方误差评估去噪效果。
[mn]=size(p);
l=f-p;
he=sum(sum(l));
avg=he/(m*n);
k=l-avg;
result1=(sum(sum(k.^2)))/(m*n);
ifresult1==0
disp('
dog图均方误差'
result2=0
else
disp('
result2=sqrt(result1)
end
3算法实现
代码clc;
subplot(421);
imshow(f),title('
原图'
f1=double(f);
f2=fft2(f1);
%傅立叶变换
f2=fftshift(f2);
subplot(422);
imshow(log(abs(f2)),[]),title('
原图频谱图'
subplot(423);
imshow(g),title('
混合噪声图'
g1=double(g);
g2=fft2(g1);
g2=fftshift(g2);
subplot(424);
imshow(log(abs(g2)),[]),title('
混合噪声频谱图'
%空域滤波,去除随机噪声(中值)
subplot(425);
imshow(g3),title('
去除随机噪声'
g4=double(g3);
F1=fft2(g3);
%对图像进行傅立叶变换
F1=fftshift(F1);
%移频
figure,subplot(426),imshow(log(abs(F1)),[]),title('
去除随机噪声频谱图'
%频域滤波
G=F1;
result=ifftshift(result);
g=ifft2(result);
p=uint8(real(g));
subplot(427);
imshow(p,[]),title('
去噪后的图'
subplot(428);
imshow(log(abs(result)),[]),title('
去噪后的频谱图'
%计算均方误差
4运行结果
图3分步去噪与原图的比较
图4均方误差结果
5程序分析
通过本次设计,我发现去噪后的图不如原图清晰,去噪效果不是很好,可以采用其他算法观察去噪效果,也可以采用锐化函数对图像进一步锐化,提高图像质量。
参考文献:
[1]章毓晋.图像工程(上册):
图像处理(第3版),清华大学出版社,2012
[2]徐炜君、刘国忠.空间域和频域结合的图像增强技术及实现,中国测试,2009,7
[3]余成波.数字图像处理及MATLAB实现,重庆大学,2003