基于malab的圖像噪聲消除方法

圖紙以簡單的方式表達復(fù)雜的信息。它具有自然、直觀、重要性和普遍性，被廣泛使用。特別是隨著計算機的出現(xiàn)，它為設(shè)計和維護工程圖紙?zhí)峁┝擞行У氖侄巍楸阌趯こ虉D紙進行管理,需要將圖紙掃描輸入計算機,然后進行圖形識別和矢量化等處理,最后轉(zhuǎn)換成所需要圖形格式文件。但是圖紙經(jīng)掃描儀掃描輸入轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像后,圖像中往往包含有各種各樣的噪聲,所謂噪聲就是對有用信號進行干擾的不需要信號。例如當(dāng)圖紙保管不善時,圖紙上的圖形有可能有各種干擾點或線,使原始圖像模糊不清,圖紙上的這些干擾點或線稱為圖像噪聲。圖像噪聲一般是隨機產(chǎn)生的,因此具有分布和大小不規(guī)則性的特點。這些噪聲的存在直接影響著后續(xù)的處理過程,使圖像失真,因此,為了使圖像更加真實地展現(xiàn)在人們面前,圖像去噪就顯得尤為重要。目前,常用的圖像噪聲濾波方法有低通濾波法、帶通濾波法、平滑濾波、銳化濾波、均值濾波、中值濾波等方法。作者對含有噪聲的圖像采用上述各種方法進行處理,發(fā)現(xiàn)中值濾波法是消除隨機圖像噪聲的最佳方法,但是理論分析所得的最佳效果和實際顯示圖像的最佳狀態(tài)存在著一定的偏差,最終圖像顯示效果和人眼視覺特性有著密切的關(guān)系,在分析和處理圖像噪聲時,必須結(jié)合人眼的視覺特性。1中值濾波算法介紹中值濾波是基于排序統(tǒng)計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術(shù)。這種濾波器的優(yōu)點是運算簡單而且速度快,在濾除疊加白噪聲和長尾疊加噪聲方面顯示了極好的性能。中值濾波器在濾除噪聲的同時能很好地保護圖像邊緣,使圖像較好地復(fù)原。另外,中值濾波器很容易自適應(yīng)化,從而可以進一步提高其濾波性能。因此,它就非常適應(yīng)于一些線性濾波器無法勝任的數(shù)字圖像處理應(yīng)用場合。中值濾波的基本原理是:首先確定一個以某像素為中心點的鄰域,然后將該鄰域中的各個像素的灰度值進行排序,取其中間值作為中心點像素灰度的新值。這里的鄰域稱為窗口,當(dāng)窗口在圖像中上下左右進行移動后,利用中值濾波算法就可以很好地對圖像進行平滑處理。在一維下的中值濾波算法定義為:當(dāng)n為奇數(shù)時,n個數(shù)χ1,χ2,……,χn的中值就是按數(shù)值大小順序處于中間位置的數(shù);當(dāng)n為偶數(shù)時,定義兩個中間數(shù)的平均值為中值。用符號med(χ1,χ2,……,χn)來表示中值。例如:Med(1,3,4,0,6)=3。在二維下的中值濾波算法定義為:設(shè){xij}表示數(shù)字圖像各點的灰度值,這里(i,j)取遍Z2或Z2的某子集。濾波器窗口為A,其尺寸為N=(2K+1)×(2K+1),yij是窗口A在xij的中值,則:yij=med{xi+r,j+s,(r,s)∈A}中值濾波器是一種鄰域運算,是把鄰域中的像素按灰度級進行排序,然后選擇該組中的中間值作為輸出像素值。具體步驟是:①將模板在圖像中漫游,并將模板中心與圖像中某個像素的位置重合;②讀取模板下個對應(yīng)像素的灰度值;③將這些灰度值從小到大排成一列;④找出這些值里排在中間的一個;⑤將這個中間值賦給對應(yīng)模板中心位置的像素。2中值濾波中圖像的信號圖像最終需要由人來觀察、辨別、理解。圖像與視角之間有著重要的關(guān)系。圖像質(zhì)量的好壞和人眼的感光特性是密切相關(guān)的。由于人眼對圖像的感覺是以亮度感覺為主的,而亮度感覺主要是由人眼的桿狀細胞來完成的,桿狀細胞對顯示圖像的感光是人眼多個細胞的平均光。因此,人眼感受的是若干個桿狀細胞,對平均光的刺激,而中值濾波所取的圖像信號的中值正好適合于人眼桿狀細胞的感光。對圖像進行中值濾波后,可以很好地消除分布在圖像上的各類隨機噪聲,且不影響圖像給人的感覺。在圖像傳輸過程中,外部干擾和系統(tǒng)內(nèi)部干擾會給圖像帶來很多的隨機噪聲干擾,利用中值濾波就能很好地消除這些干擾,而中值濾波對圖像信號的衰減又不影響人眼對圖像的感覺。因此,利用中值濾波法來消除圖像的隨機干擾噪聲是圖像隨機噪聲消除的最佳方法。3matlab中值濾波Matlab是MathWorks公司推出的一個實現(xiàn)工程和科學(xué)運算、建模和仿真,原型開發(fā),數(shù)據(jù)分析及可視化,科學(xué)和工程繪圖,應(yīng)用程序設(shè)計等方面的多功能軟件系統(tǒng)。,它已廣泛應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)工程、圖像信息處理、信號分析、時間序列分析、控制論和系統(tǒng)論等各個領(lǐng)域.作為一種編程語言和可視化工具,Matlab具有使用方便、語法簡單、函數(shù)豐富、界面友好和開放性強等特點。它強大的工具箱中有許多關(guān)于數(shù)字圖像處理的函數(shù),調(diào)用這些函數(shù)給我們提供很大的方便。它是開放式的,可以應(yīng)用,也可以根據(jù)自己的需要進行擴展。為此,Matlab語言已經(jīng)成為目前使用最為廣泛的工程應(yīng)用軟件之一。作者利用Matlab編制了一個方便并且容易操作的可視化界面如圖1所示:單擊“打開圖形”按鈕,可以選擇任意圖形,在左邊方框內(nèi),顯示原始圖形,然后,在對話框內(nèi)加上噪聲以及選擇噪聲類型,單擊“含噪圖像”按鈕,則左邊方框內(nèi)顯示含噪圖像;最后輸入中值濾波參數(shù),則在右邊框內(nèi)顯示濾波后的圖像;若需要保存,則單擊“保存”按鈕。下面將文件名為“l(fā)outi.tif,”的圖像用Matlab進行中值濾波處理I=imread(‘louti.tif’);%讀取原圖像louti.tiffigure;imshow(I);%顯示原圖像louti.tif,如圖2K=imnoise(I,’salt&pepper’,0.05);%加入椒鹽噪聲figure;imshow(K);%顯示加噪圖像,如圖3Z=Zl_medfilt2(K,order,,symmetric);%中值濾波。其中,symmetric是對稱補值;,是濾波窗口,可進行變化,order是排序參數(shù)。figure;imshow(Z);%顯示濾波后的圖像,如圖4由上面的例子可以看出,,應(yīng)用Matlab對圖像進行中值濾波,語句簡單,濾波效果很好,基本上去除了噪聲的影響。4波消除圖像的隨機噪聲效果在圖像的處理過程中,消除圖像的隨機噪聲干擾是