基于MATLAB的圖像信號頻譜分析與噪聲消除方法設(shè)計.pdf

《基于MATLAB的圖像信號頻譜分析與噪聲消除方法設(shè)計.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，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的圖像信號頻譜分析與噪聲消除方法設(shè)計于MATLAB的圖像信號頻譜分析與噪聲消除方法設(shè)計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，會對人的視覺產(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)域中信號處理扮演著十分重要的作用，信號處理所采取的方式通常選擇的是

2、進行頻譜的分析，分析信號的儀器可以通過頻譜分析儀實現(xiàn)，然而由于頻譜分析儀的價格比較貴，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)實中的信號通常存在著很多的噪聲因素存在，所以必須圖1連續(xù)信號抽樣離散序列對信號進行去噪處理，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)信號以及噪聲自身所具有的33噪聲分類噪聲分類特點選擇方法。通常大多數(shù)的信號去噪方法的核心是圍繞著短在頻域中對功率譜密度進行均勻處理的噪聲就是白噪聲。時傅立葉變換

3、將噪聲去掉，然而短時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，由于慮時間分辨率的同時也考慮頻率分辨率?，F(xiàn)實中噪聲功率譜密度的帶寬都是受到制約的，如果不對噪聲隨著社會的發(fā)展，人們的生活逐漸步入了信息時代以及數(shù)功率譜密度的帶寬進行控制，那么該噪聲的平均功率取值會趨字世界，數(shù)字信號處理在很多領(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，語音處理以及自動控制等。信號于信道中的噪聲通?？梢詮娜齻€角度出發(fā)：作為頻譜，其特征

4、是時域性和頻域性，對信號的研究，也就是①人為噪聲：所謂的人為噪聲指的是跟其它的信號源是沒對頻譜的研究，而信號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)進行接觸的時候所產(chǎn)生的噪聲。析在信號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信號頻譜分析原理信號頻譜分析原理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、子進行熱運動的時候會產(chǎn)這些工具箱中的功能十分詳細。圖像除噪的運用中將矩陣運算生噪聲，載流子的相互運動也會產(chǎn)生噪聲。有些噪聲的類型是作為基礎(chǔ)，其次還運用了可視化編程的程序設(shè)計，在MATLAB的可以知道的。但是對這些噪聲進行去除處理是很難實現(xiàn)的，基交互式環(huán)境中進行設(shè)計?；贛ATLAB的圖像處理的頻譜分析需于理論上的相關(guān)知識，是不可能對噪聲消除的。還有其他的部要一些函數(shù)，比如圖像分割函數(shù)，對圖像進行濾波處理，以及分噪聲，噪聲的信號波形是不太容易獲取的。這些噪聲的波形圖像的增強功能的實現(xiàn)，這些都是通過圖像處

6、理的函數(shù)實現(xiàn)的，無法進行確認(rèn)的噪聲被歸屬為隨機噪聲。隨機噪聲是信號處理而這些函數(shù)都是集成在MATLAB中。的研究中最為常見的。信號頻譜分析主要是疊加信號的各個分量，根據(jù)信號的分量，從而考慮信號的特性，比較常見的信號包括了方波、正弦波、44噪聲去除方法噪聲去除方法三角波等。由于這些信號的時域，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現(xiàn)。如下。頻譜分析中需要進行傅立葉變換，對復(fù)雜信號拆分成多個44.1均值濾波去噪方法.1均值濾波去噪方法正弦信號的和，從而可研究

7、各個正弦信號的頻譜，進而得出復(fù)通過線性濾波去除圖像中的噪聲，均值濾波所處理的對象雜信號的頻譜。連續(xù)信號抽樣離散序列如圖1所示。是針對特定的噪聲，當(dāng)處理的圖像中的噪聲是顆粒的時候，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)果對比結(jié)果對比數(shù)圖像信號中的噪聲是在圖像獲取與傳輸?shù)臅r候產(chǎn)生的。(a)4點領(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)能夠細分成加性噪聲以及乘性噪聲。