数字图像处理实验——图像恢复.doc
《数字图像处理实验——图像恢复.doc》由会员分享,可在线阅读,更多相关《数字图像处理实验——图像恢复.doc(10页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、(完整word版)数字图像处理实验图像恢复数字图像处理实验 图像恢复 班级:信息101姓名: 张慧 学号: 36 实验四、图像复原一、实验目的1了解图像退化原因与复原技术分类化的数学模型;2熟悉图像复原的经典与现代方法;3热练掌握图像复原的应用;4、通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的图像复原。二、实验原理:图像复原处理是建立在图像退化的数学模型基础上的,这个退化数学模型能够反映图像退化的原因。图像的退化过程可以理解为施加于原图像上的运算和噪声两者联合作用的结果,图像退化模型如图1所示,可以表示为: g ( x, y) = H f ( x, y) + n( x, y) = f (
2、x, y) *h( x, y) + n( x, y) (1) 图1 图像退化模型(1) 在测试图像上产生高斯噪声lena图-需能指定均值和方差;并用滤波器(自选)恢复图像;噪声是最常见的退化因素之一,也是图像恢复中重点研究的内容,图像中的噪声可定义为图像中不希望有的部分。噪声是一种随机过程,它的波形和瞬时振幅以及相位都随时间无规则变化,因此无法精确测量,所以不能当做具体的处理对象,而只能用概率统计的理论和方法进行分析和处理。本文中研究高斯噪声对图像的影响及其去噪过程。高斯噪声的产生:所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。一个高斯随机变量z的PDF可表示为:P(z
3、)= (2)其中z代表灰度,u是z的均值,是z的标准差。高斯噪声的灰度值多集中在均值附近。图2 高斯函数可以通过不同的算法用matlab来产生高斯噪声。高斯噪声对信号的影响噪声影响图像处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出结果的全过程,在图像中加高斯噪声通常会使图像变得模糊并且会出现细小的斑点,使图像变得不清晰。去除高斯噪声的一些方法去除高斯噪声的方法有直方图变换,低通滤波,高通滤波,逆滤波,维纳滤波,中值滤波等。本文应用高斯平滑滤波进行去噪处理。维纳滤波对高斯白噪声的图像滤波效果较好,具有比较好的选择性,可以更好地保存图像的边缘和高频细节信息。所以,维纳滤波在大多数情况下都可以获得满意的结
4、果,尤其对含有高斯噪声的图像。三、实验仪器1计算机;2 MATLAB程序;3移动式存储器(软盘、U盘等)。4记录用的笔、纸。3利用MATLAB软件实现数字图像傅立叶变换的程序:四、实验步骤 1打开计算机,安装和启动MATLAB程序;程序组中“work”文件夹中应有待处理的图像文件;2利用MatLab工具箱中的函数编制图像复原的函数;3 在测试图像上产生高斯噪声lena图-需能指定均值和方差;并用滤波器(自选)恢复图像;4 推导维纳滤波器并实现下边要求;维纳滤波综合了退化函数和噪声统计特性两个方面进行复原处理,其目标是寻找一个滤波器,使得复原后图像 与原始图像 的均方误差最小:因此维纳滤波器又称
5、为最小均方误差滤波器。在频率中用下式表达:其中,是退化图像的傅立叶变换,是退化函数。,是的复共轭。,为噪声的功率谱。,为未退化图像的功率谱。维纳滤波器的推导: 合理假设要估计的信号f(x,y)为0均值平稳随机过程,噪声为0均值平稳随机过程。g ( x, y) = h( x, y) * f ( x, y) + ( x, y)根据已退化图像g(x,y),利用线性估计器来估计原始图像。先证: g ( x, y) = f ( x, y) + ( x, y),最小化均方误差:=, e(x,y)=f(x,y) f(x,y), f(x,y)=w(x,y)*g(x,y)最小化均方误差可以由正交原则求解,即最优
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 数字图像 处理 实验 图像 恢复
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【精***】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【精***】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。