数字图像处理实验八、图像复原Ⅰ.ppt

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1、实验八、图像复原Ⅰ实验目的:掌握噪声引起图像退化的类型和复原方法实验内容:一、掌握噪声的类型和基本特点二、掌握白噪声引起退化图像复原的基本方法三、掌握周期噪声引起退化图像复原的基本方法一、噪声的类型和基本特点噪声随机噪声周期噪声高斯噪声瑞利噪声伽马噪声指数噪声均匀噪声脉冲噪声椒盐噪声盐噪声胡椒噪声以高斯噪声为例灰度概率分布函数:μ=120,σ=30时:μ灰度概率分布频谱MATLAB中叠加噪声的函数:输出图像名=imnoise(输入图像名,‘噪声类型’,噪声参数);加高斯噪声:fxynoise1=imnoise(fxy,'gaussian',0,0.001);加椒盐噪声:fxynoise2=im

2、noise(fxy,'salt&pepper',0.4);加均匀噪声:fxynoise3=imnoise(fxy,'speckle',0.03);周期噪声实例二、白噪声引起退化图像复原的基本方法w1w2w3w4w5w6w7w8w91.均值滤波:111111111%本例演示算术均值滤波器a=imread('circuit.bmp');a=a(:,:,3);subplot(1,3,1),imshow(a,[]),title('原始图像'),[ra,ca]=size(a);a1=double(imnoise(a,'gaussian',0,0.01));%叠加严重的高斯噪声%选定滤波器的大小为st×s

3、t,st可调st=3,h=ones(st,st);g=filter2(h,a1)./sum(sum(h));subplot(1,3,2),imshow(a1,[]),title('有高斯噪声的输入图像'),subplot(1,3,3),imshow(g,[]),title('算术均值滤波后的图像,用3×3掩模')2.自适应中值滤波器:输入待处理图像给出Smax的大小设定St起始大小给出Sxy区域计算Zmin、Zmax、Zmed和A1=Zmed-Zmin,A2=Zmed-ZmaxA1>0A2<0Sxy≥Smaxg(x,y)=Zxyg(x,y)=Zmedg(x,y)=ZxyB1>0B2<0B1=Z

4、xy-Zmin,B2=Zxy-Zmax增大Sxy是否是是否否检查Zmed是否是冲击噪声检查Zxy是否是冲击噪声a=imread('circuit.bmp');a=a(:,:,3);[ra,ca]=size(a);a1=imnoise(a,'salt&pepper',0.25);a1=double(a1);%选定最小滤波器的大小为st×st,st可调,但取奇数st=3,Sxymin=zeros(st,st);%预先留出邻域%选定第二滤波器的大小为(st+2)×(st+2)Sxymed=zeros(st+2,st+2);%预先留出邻域%选定第二滤波器的大小为(st+4)×(st+4)Sxymax=

5、zeros(st+4,st+4);%预先留出邻域a=zeros(ra+2.*st,ca+2.*st);%预先留出一个图像a(st+1:ra+st,st+1:ca+st)=a1;%将输入图像放大到(ra+2.*st)×(ca+2.*st)g=zeros(ra+2.*st,ca+2.*st);%预先留出输出图像subplot(1,3,1),imshow(a,[]),title('有严重椒盐噪声的输入')forn=st+1:ra+stform=st+1:ca+stfornn=1:st+4formm=1:st+4Sxymax(nn,mm)=a(n+nn-st-1,m+mm-st-1);%赋掩模内的值e

6、ndendzxy=a(n,m);Sxymin=Sxymax(3:st+2,3:st+2);Sxymed=Sxymax(2:st+3,2:st+3);sortSxymin=sort(Sxymin(:));%将像素按升序排列sortSxymed=sort(Sxymed(:));%将像素按升序排列sortSxymax=sort(Sxymax(:));%将像素按升序排列zminmin=sortSxymin(1,1);%排序后的最小像素的值为灰度的最小值zminminzmedmin=sortSxymed(1,1);%排序后的最小像素的值为灰度的最小值zmedminzmaxmin=sortSxymax(1

7、,1);%排序后的最小像素的值为灰度的最小值zmaxminzminmed=sortSxymin(st+2);%排序后的第st+2个像素的值是中值zminmedzmedmed=sortSxymed(st.*4+1);%排序后的第st.*4+1个像素的值是中值zmedmedzmaxmed=sortSxymax(st.*8+1);%排序后的第st.*8+1个像素的值是中值zmaxmedzminmax=s

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