圖像平滑地matlab實現(xiàn)

《圖像平滑地matlab實現(xiàn)》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。

1、實用標準文案圖像平滑的MATLAB實現(xiàn)摘要：圖像平滑技術(shù)用于平滑圖像的噪聲，本文對均值濾波、中值濾波、維納濾波等三種平滑濾波器進行理論學習，并通過MATLAB對濾波效果進行仿真。關(guān)鍵詞：圖像平滑均值濾波中值濾波維納濾波實際獲得的圖像一般都因受到某種干擾而含有噪聲。引起噪聲的原因有敏感元器件的內(nèi)部噪聲、照相底片上感光材料的顆粒、傳輸通道的干擾及量化噪聲等。噪聲產(chǎn)生的原因決定了噪聲的分布特性及它和圖像信號的關(guān)系。根據(jù)噪聲服從的分布，可以分為高斯噪聲、泊松噪聲和顆粒噪聲等。平滑技術(shù)用于平滑圖像的噪聲，平滑噪聲可以在空間域中進行，基本方法是求像素灰度的平均值或中值。為了既平滑噪聲又保護圖像信號

2、，也有一些改進的技術(shù)，比如在頻域中運用低通濾波器。MATLAB圖像處理工具箱提供了模擬噪聲生成的函數(shù)imnoise和去除噪聲的方法。函數(shù)imnoise可以對圖像添加一些典型的噪聲。由于噪聲的隨機性，它們對某一像點的影響使其灰度和鄰點的灰度顯著不同，因此可以利用這種不同來消除噪聲。去除噪聲的方法有線性濾波、中值濾波、自適應濾波。本文就針對上述三種平滑濾波進行MATLAB仿真。1圖像平滑的MATLAB實現(xiàn)1.1均值濾波［1］1.1.1理論基礎(chǔ)鄰域平均法是空間域平滑噪聲技術(shù)，其均值濾波器對于掃描得到的圖像中的顆粒噪聲非常適用，理論依據(jù)如下：對于給定的圖像f(i,j)中的每個像點（m,n），取

3、其鄰域S。設(shè)S含有M個像素，取其平均值作為處理后所得圖像像點（m,n）處的灰度。用一像素鄰域內(nèi)各像素灰度平均值來代替該像素原來的灰度，即是鄰域平均技術(shù)。鄰域S的形狀和大小根據(jù)圖像特點確定。一般取的形狀是正方形、矩形及十字形等，S的形狀和大小可以在全圖處理過程中保持不變，也可根據(jù)圖像的局部統(tǒng)計特性而變化，點（m,n）一般位于S的中心。如S為3×3鄰域，點（m,n）位于S中心，則：精彩文檔實用標準文案假設(shè)噪聲n是加性噪聲，在空間各點互不相關(guān)，且期望為0，方差δ2，g是未受污染的圖像，含有噪聲的圖像f經(jīng)過鄰域平均后為由上式可知，經(jīng)鄰域平均后，噪聲的均值不變，方差，即噪聲方差變小，說明噪聲強度

4、減弱了，即抑制了噪聲。同時，鄰域平均法也平滑了圖像信號，特別是可能使圖像目標區(qū)域的邊界變得模糊?？梢宰C明，對圖像進行鄰域平均處理相當于圖像信號通過一低通濾波器。1.1.2均值濾波的MATLAB程序I=imread('E:/flower.jpg');I=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%添加均值為0，方差為0.02的高斯噪聲。imshow(I);h=[111111111];%產(chǎn)生濾波模板。h=h/9;%對濾波模板進行歸一化。J=conv2(I,h);%用均值模板對圖像濾波。figure,imshow(J,[])1.1.3均值濾波結(jié)果Fig1對圖像進行均值濾波的結(jié)

5、果1.2中值濾波1.2.1理論基礎(chǔ)中值濾波是抑制噪聲的非線性處理方法。對于給定的n個數(shù)值｛a1,a2…a精彩文檔實用標準文案n｝，將它們按大小有序排列。當n為奇數(shù)時，位于中間位置的那個數(shù)值稱為這n個數(shù)值的中值。當n為偶數(shù)時，位于中間位置的兩個數(shù)值的平均值稱為這n個數(shù)值的中值，記作med（a1,a2…an）。中值濾波就是這樣的一個變換，圖像中濾波后某像素的輸出等于該像素鄰域中各像素灰度的中值。中值濾波的方法運算簡單，易于實現(xiàn)，而且能較好地保護邊界，但有時會失掉圖像的細線和小塊的目標區(qū)域。鄰域的大小決定在多少個數(shù)值中求中值，窗口的形狀決定在什么樣的幾何空間中取元素計算中值。對二維圖像，窗口

6、A的形狀可以使矩形、圓形及十字形等，它的中心一般位于被處理點上。窗口的大小及形狀有時對濾波效果影響很大。在MATLAB圖像處理工具箱中，提供了medfilt2函數(shù)用于實現(xiàn)中值濾波。1.2.2中值濾波的MATLAB程序I=imread('F:/man.jpg');K=medfilt2(I);subplot(1,2,1),imshow(I)subplot(1,2,2),imshow(K)1.2.3中值濾波結(jié)果Fig2對圖像進行中值濾波的結(jié)果3維納濾波器1.3維納濾波器［2］1.3.1理論基礎(chǔ)精彩文檔實用標準文案維納濾波器也是經(jīng)典的線性降噪濾波器，維納濾波是一種在平穩(wěn)條件下采用最小均誤差準則

7、得出的最佳濾波器，使得方均誤差最小。其實質(zhì)是解維納-霍夫方程。維納濾波器首先估計出像素的局部矩陣均值和方差：η是圖像中每個像素N×M的領(lǐng)域，利用維納濾波器估計出其灰度值：式中，v2是整幅圖像的方差。它根據(jù)圖像的局部方差來調(diào)整濾波器的輸出，當局部方差大時，濾波器的效果較弱，反之濾波器的效果較強，是一種自適應濾波器。1.3.2維納濾波的MATLAB程序代碼I=imread(‘F:man.jpg’);Figure,imshow(I);K1=wiene