数字图像中高斯噪声的消除课程设计


    




    :数字图中高斯噪声消
















    课程设计(文)务书
    院(系): 基层教学单位:
    学 号

    学生姓名

    专业(班级)


    设计题目
    数字图中高斯噪声消







    观(视觉角度)客观方面(峰值信噪等)进行较体会
    种方法优缺点求具良噪声消效果






    选择幅图叠加零均值标准差高斯噪声分利低通滤波器维纳滤波器中值滤波器该噪图进行滤波显示滤波图较滤波器效果积极思考滤方法设计中应具设计思想设计体会





    五天(1219~~1223)




    第天 查找资料学matlab
    第二天 编写程序
    第三天 编写程序
    第四天 调试运行程序
    第五天 完成答辩




    1 数字图处理 电子工业出版社 贾永红 2003
    2 数字图处理(Matlab版) 电子工业出版社 冈萨雷斯 2006
    3 MATLAB65辅助图处理 电子工业出版社 20031
    4 网络资料数字图处理matlab编程相关资料

    指导教师签字

    基层教学单位签字

    说明:表式四份学生指导教师基层教学单位系部份
    年 月 日

    目录

    摘······························································2
    第章 图噪声·················································2
    1 噪声基概念·················································2
    2 常见噪声图影响········································3
    3 含噪模型 ·····················································3
    4 常见滤波器简介···············································3
    5 高斯噪声模型····················································3
    第二章 图质量评价·············································5
    1 观评价························································5
    2 客观评价·························································5
    第三章 图噪方法原理 ···········································6
    1 低通滤波·························································6
    2 维纳滤波·························································7
    3 中值滤波·························································7
    4 均值滤波·························································7
    第三章 图处理Matlab仿真分析····································8
    第四章 课程设计总结················································2
    参考文献 ····························································3








    数字图中高斯噪声消

    文研究图时受高斯噪声滤实际图形成传输程中种干扰素存会受噪声污染时受种噪声干扰脉噪声高斯噪声均匀噪声等噪声理解妨碍视觉器官系统传感器接收图源信息进行理解分析种素噪声认识非常重影响图输入采集处理环节结果输出全程特图输入采集程中输入中含量噪声必然影响处理全程输出结果图传输程中会受高斯噪声影响图模糊
    文概述种空域频域滤波基原理低通滤波维纳滤波中值滤波均值滤波四种噪方法零均值标准差高斯噪声叠加进分析较仿真实现结合理分析实验结果讨完整噪算法中影响噪性种素

    关键字 滤波 MATLAB 高斯噪声 低通滤波 维纳滤波 中值滤波 均值滤波

    第章 噪声图
    1 噪声基概念
    噪声理解 妨碍感觉器官 接收信源信息理解素例幅黑白图片 面亮度分布假定 接收起干扰作亮度分布 称图噪声数字图源图获取传输程图传感器工作情况会受种素影响图获取环境条件器件质量电磁干扰等产生噪声素图传输程中受传输信道干扰受噪声污染

    2 常见噪声图影响
    常见噪声高斯噪声椒盐(脉)噪声均匀分布噪声指数分布噪声瑞丽噪声等量实验研究发现摄机拍摄图受离散脉椒盐噪声零均值高斯噪声影响较严重
    噪声会图变模糊细节丧失改变原图素值甚掩盖原信息图失真退化
    3 含噪模型
    现实中数字图数字化传输程中常受成设备外部环境噪声干扰等影响成含噪图减轻获取数字图中噪声称图噪[12]图噪前先建立含噪图模型简便研究加性噪声模型含噪图仅原始图叠加机噪声形成
    (11)
    表示图噪声含噪图记

    4常见滤波器简介
    常见滤波器均值滤波器中值滤波器值值滤波器维纳滤波器巴特沃斯滤波器等等
    5 高斯噪声模型
    高斯噪声种机噪声选瞬时中取n值n变数高斯概率定律分布正态分布)类噪声概率密度函数 :








    高斯函数密度函数曲线:



    第二章 图质量评价
    评价图噪处理原图质量判断噪方法优劣重意义现评价方法般分观客观两种
    1 观评价
    观评价通常两种[3]种作观察者观评价选定组图直接肉眼进行观察然分出观察图质量作坏评价综合全组意见出综合结种定性方法没定量标准受观察者观素影响评价结果定确定性种着模糊数学发展模糊综合评判方法量减少观素影响实现图质量似定量评价然没完全消观确定性影响定量计算公式中参数赖专家验确定
    2 客观评价
    图质量客观评价着眼点种方法里介绍种常谓逼真度测量彩色图逼真度定量表示十分复杂问题[4]目前应较黑白图逼真度定量表示合理测量方法应观实验结果致求简单易行
    连续图场合设定义矩形区域连续图降质图间逼真度化互相关函数K表示
    (l2)
    数字图场合设原参考图降质图逼真度定义化均方误差值NMSE:
    (13)
    中运算符表示计算逼真度前测量值观评价结果致进行某种预处理数处理幂处理等常

    b均常数 (l4)
    外种常峰值均方误差PMSE
    (l5)
    式中A值实中常采简单形式时8特精度图A255MN图尺寸
    峰值均方误差PMSE表示成等效峰值信噪PSNR
    (16)
    观评价客观评价两种图质量评价标准优缺点眼视觉特性准确模型没完全建立起观评价标准定性描述方法作定量描述反映眼视觉特性峰值信噪够图质量出定量描述种数学统计处理方法缺点总反映眼真实感觉种折衷方法衡量图噪算法优劣时观客观两种标准结合起考虑
    第三章图噪原理
    1低通滤波器
    巴特沃思低通滤波器(BLPF)称作坦滤波器ILPF通带阻带间没明显连续性空域响应没振铃现象发生模糊程度减少n阶巴特沃思低通滤波器传递函数
    (28)
    (29)
    理想低通相保留较高频分量噪声滑效果理想低通滤波器般情况常采降值点低通滤波器截止频率点
    2维纳滤波器

    维纳滤波器数学家维纳(Rorbert Wiener)提出种方优准线性滤波器定约束条件输出定函数(通常称期输出)差方达通数学运算终变托布利兹方程求解问题维纳滤波器称二滤波器方滤波器
    3中值滤波器
    中值滤波法种非线性滑技术象素点灰度值设置该点某 邻域窗口象素点灰度值中值 领域维线形二维圆形十字形正方形等等通常2*23*3模板
    4 均值滤波器
    邻域均法种局部空间域处理算法设幅图阵列处理图素灰度级包含领域素灰度级均值决定式处理图
    (2l)
    式中s点中心邻域集合Ms坐标总数图邻域均法处理效果邻域半径关
    第四章 MATLAB程序处理
    aimread('Miss256Gbmp')
    figureimshow(a)
    title('原始图')
    b1imnoise(a'gaussian'00006)
    b2imnoise(b1'gaussian'00005)
    b3imnoise(b2'gaussian'00003)
    figureimshow(b3)
    title('加高斯噪声图')
    加噪音完成
    fdouble(b3)
    傅里叶变换
    gfft2(f)
    转换数矩阵
    gfftshift(g)
    [N1N2]size(g)
    n2
    d050
    n1fix(N12)
    n2fix(N22)
    for i1N1
    for j1N2
    dsqrt((in1)^2+(jn2)^2)
    计算低通转换函数
    h1(1+0414*(dd0)^(2*n))
    result(ij)h*g(ij)
    end
    end
    resultifftshift(result)
    X2ifft2(result)
    X3uint8(real(X2))
    figureimshow(X3)
    title('低通滤波图')
    低通滤波完成
    Wwiener2(b3 [3 3])
    figureimshow(W)
    title('维纳滤波图')
    维纳滤波完成
    Wdouble(b3)
    [ab]size(W)
    Z1zeros(a+2b+2)
    Z2zeros(ab)
    for n1a
    for m1b
    Z1(n+1m+1)W(nm)
    end
    end

    for n2a
    for m2b
    ZO[Z1(n1m1)Z1(n1m)Z1(n1m+1)Z1(nm1)Z1(nm)Z1(nm+1)Z1(n+1m1)Z1(n+1m)Z1(n+1m+1)]
    ZOsort(ZO)
    Z2(n1m1)ZO(5)
    end
    end
    figureimshow(Z2[])
    title('中值滤波图')
    中值滤波完成

    wdouble(b3)
    [xy]size(w)
    for i12(x1)
    for j12(y1)
    P[w(i11j11)w(i11j1)w(i11j1+1)w(i1j11)w(i1j1)w(i1j1+1)w(i1+1j11)w(i1+1j1)w(i1+1j1+1)]
    ne(i1j1)(19)*sum(P())
    end
    end
    figure imshow(ne[])
    title('均值滤波图')
    均值滤波完成

    adouble(a)

    pdouble(X3)
    MOsum(sum(ap)^2)
    MSEMO(m*n)
    PSNR110*log10((255^2)MSE)

    pdouble(W)
    MOsum(sum(ap)^2)
    MSEMO(m*n)
    PSNR210*log10((255^2)MSE)

    pdouble(Z2)
    MOsum(sum(ap)^2)
    MSEMO(m*n)
    PSNR310*log10((255^2)MSE)

    pdouble(ne)
    MOsum(sum(ap)^2)
    MSEMO(m*n)
    PSNR410*log10((255^2)MSE)
    运行程序图显示效果图


    加高斯噪声图
    原图









    维纳滤波图


    低通滤波图

    滤波类型
    低通滤波
    维纳滤波
    中值滤波
    均值滤波
    信噪
    19979
    19979
    20063
    19957



    均值滤波图片
    中值滤波图片













    出结加高斯噪声图滤波观察维纳滤波均值滤波图噪声效果较次低通滤波较中值滤波效果太理想运行出信噪进行发现低通维纳均值滤波效果较加种方差高斯噪音滤波建议维纳滤波均值滤波





    第五章 课程设计总结

    文图中零均值加标准差高斯噪声图研究象较低通滤波维纳滤波中值滤波均值滤波高斯噪声优缺点通理学Matlab仿真仅更加深刻理解图处理相关概念时学Matlab锻炼编程力感受学理知识实践快乐达课程设计预期目
    通次设计学课堂学知识力查找资料筛选信息信息运实际中锻炼理联系实际具体项目课题相结合开发力时学会样更发现问题解决问题积累解决问题验懂样理应实际懂实践中遇问题样理解决





    参考文献
    1 数字图处理 电子工业出版社 贾永红 2003
    2 数字图处理(Matlab版) 电子工业出版社 冈萨雷斯 2006
    3 MATLAB65辅助图处理 电子工业出版社 20031
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    文档贡献者

    文***享

    贡献于2023-05-07

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