基于MATLAB的圖像信號(hào)頻譜分析與噪聲消除方法設(shè)計(jì).pdf

《基于MATLAB的圖像信號(hào)頻譜分析與噪聲消除方法設(shè)計(jì).pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。

1、信信息管理息管理基基于MATLAB的圖像信號(hào)頻譜分析與噪聲消除方法設(shè)計(jì)于MATLAB的圖像信號(hào)頻譜分析與噪聲消除方法設(shè)計(jì)李李燃燃遼遼寧錦州渤海大學(xué)工學(xué)院寧錦州渤海大學(xué)工學(xué)院摘要：圖像中的噪聲是由于圖像在傳輸過程中產(chǎn)生的，會(huì)對(duì)人的視覺產(chǎn)生很大的影響，因此研究噪聲消除方法很有必要。本文主要闡述了噪聲的消除方法，采用了均值濾波的噪聲消除方法，該方法將圖片中的大量噪聲進(jìn)行了消除。關(guān)鍵字：MATLAB頻譜分析噪聲消除11引言引言在現(xiàn)今的很多工程領(lǐng)域中信號(hào)處理扮演著十分重要的作用，信號(hào)處理所采取的方式通常選擇的是

2、進(jìn)行頻譜的分析，分析信號(hào)的儀器可以通過頻譜分析儀實(shí)現(xiàn)，然而由于頻譜分析儀的價(jià)格比較貴，而且攜帶起來也不容易。采用虛擬頻譜分析儀能夠替代這種硬件，數(shù)據(jù)信息的采集只需要通過電腦就能夠?qū)崿F(xiàn)，由于現(xiàn)實(shí)中的信號(hào)通常存在著很多的噪聲因素存在，所以必須圖1連續(xù)信號(hào)抽樣離散序列對(duì)信號(hào)進(jìn)行去噪處理，將干擾因素去掉。提高信噪比能夠采取多種方式，其中主要的依據(jù)是根據(jù)信號(hào)以及噪聲自身所具有的33噪聲分類噪聲分類特點(diǎn)選擇方法。通常大多數(shù)的信號(hào)去噪方法的核心是圍繞著短在頻域中對(duì)功率譜密度進(jìn)行均勻處理的噪聲就是白噪聲。時(shí)傅立葉變換

3、將噪聲去掉，然而短時(shí)的傅立葉變換不可以在考在一定意義上而言，白噪聲是作為理想化模型中的一種，由于慮時(shí)間分辨率的同時(shí)也考慮頻率分辨率?，F(xiàn)實(shí)中噪聲功率譜密度的帶寬都是受到制約的，如果不對(duì)噪聲隨著社會(huì)的發(fā)展，人們的生活逐漸步入了信息時(shí)代以及數(shù)功率譜密度的帶寬進(jìn)行控制，那么該噪聲的平均功率取值會(huì)趨字世界，數(shù)字信號(hào)處理在很多領(lǐng)域中都得到了廣泛的應(yīng)用，這于無限大，而這從物理上的角度出發(fā)的話是很難做到的。存在些領(lǐng)域主要包括了圖像處理，語音處理以及自動(dòng)控制等。信號(hào)于信道中的噪聲通?？梢詮娜齻€(gè)角度出發(fā)：作為頻譜，其特征

4、是時(shí)域性和頻域性，對(duì)信號(hào)的研究，也就是①人為噪聲：所謂的人為噪聲指的是跟其它的信號(hào)源是沒對(duì)頻譜的研究，而信號(hào)的處理一般是圍繞著頻域分析，頻譜分有關(guān)系的，比如：在開關(guān)進(jìn)行接觸的時(shí)候所產(chǎn)生的噪聲。析在信號(hào)處理中有著重要的意義。②自然噪聲：自然噪聲通常在多種電磁波源中出現(xiàn)，比如平時(shí)常見的打雷聲音，風(fēng)暴聲音，以及來自宇宙的噪聲等。22信號(hào)頻譜分析原理信號(hào)頻譜分析原理③內(nèi)部噪聲：內(nèi)部噪聲的劃分是指來源于系統(tǒng)的設(shè)備中產(chǎn)MATLAB軟件中包括了Simulink仿真軟件和其他的工具箱，生的噪聲，比如：電阻里面的自由電

5、子進(jìn)行熱運(yùn)動(dòng)的時(shí)候會(huì)產(chǎn)這些工具箱中的功能十分詳細(xì)。圖像除噪的運(yùn)用中將矩陣運(yùn)算生噪聲，載流子的相互運(yùn)動(dòng)也會(huì)產(chǎn)生噪聲。有些噪聲的類型是作為基礎(chǔ)，其次還運(yùn)用了可視化編程的程序設(shè)計(jì)，在MATLAB的可以知道的。但是對(duì)這些噪聲進(jìn)行去除處理是很難實(shí)現(xiàn)的，基交互式環(huán)境中進(jìn)行設(shè)計(jì)。基于MATLAB的圖像處理的頻譜分析需于理論上的相關(guān)知識(shí)，是不可能對(duì)噪聲消除的。還有其他的部要一些函數(shù)，比如圖像分割函數(shù)，對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理，以及分噪聲，噪聲的信號(hào)波形是不太容易獲取的。這些噪聲的波形圖像的增強(qiáng)功能的實(shí)現(xiàn)，這些都是通過圖像處

6、理的函數(shù)實(shí)現(xiàn)的，無法進(jìn)行確認(rèn)的噪聲被歸屬為隨機(jī)噪聲。隨機(jī)噪聲是信號(hào)處理而這些函數(shù)都是集成在MATLAB中。的研究中最為常見的。信號(hào)頻譜分析主要是疊加信號(hào)的各個(gè)分量，根據(jù)信號(hào)的分量，從而考慮信號(hào)的特性，比較常見的信號(hào)包括了方波、正弦波、44噪聲去除方法噪聲去除方法三角波等。由于這些信號(hào)的時(shí)域，頻域關(guān)系比較明顯，因此研噪聲的類型不同所采用的去噪方法也就不同。具體描述究其特性容易實(shí)現(xiàn)。如下。頻譜分析中需要進(jìn)行傅立葉變換，對(duì)復(fù)雜信號(hào)拆分成多個(gè)44.1均值濾波去噪方法.1均值濾波去噪方法正弦信號(hào)的和，從而可研究

7、各個(gè)正弦信號(hào)的頻譜，進(jìn)而得出復(fù)通過線性濾波去除圖像中的噪聲，均值濾波所處理的對(duì)象雜信號(hào)的頻譜。連續(xù)信號(hào)抽樣離散序列如圖1所示。是針對(duì)特定的噪聲，當(dāng)處理的圖像中的噪聲是顆粒的時(shí)候，所40...信信息管理息管理選擇的去噪方法是鄰域平均法的均值濾波。鄰域平均法采用的表1中值濾波與均值濾波對(duì)比結(jié)果技術(shù)是所謂的空間域平滑技術(shù)，如圖2所示。Pe噪聲圖像中值濾波均值濾波兩者濾波增益之差0.130.3333.01/2.7630.33/0.222.550.227.1132.33/4.7829.24/2.382.410.

8、424.1129.76/3.9428.11/3.971.660.622.3327.45/5.2326.18/5.030.620.821.1225.77/4.6625.44/5.04-0.3755結(jié)果對(duì)比結(jié)果對(duì)比數(shù)圖像信號(hào)中的噪聲是在圖像獲取與傳輸?shù)臅r(shí)候產(chǎn)生的。(a)4點(diǎn)領(lǐng)域（半徑=?x）根據(jù)噪聲形成的可能性主要包括了熱噪聲、量化噪聲、KTC噪聲、以及信道在傳輸中產(chǎn)生的噪聲等。噪聲的分類可以分為幾種，如果根據(jù)噪聲在空間的坐標(biāo)能夠細(xì)分成加性噪聲以及乘性噪聲。