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    圖像的混合噪聲消除系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)

    2018-04-27 12:27:22鄭瑞麗吳雅欣李朋明
    無(wú)線互聯(lián)科技 2018年8期
    關(guān)鍵詞:維納濾波椒鹽空域

    鄭瑞麗,李 鈺,吳雅欣,李朋明

    (河南師范大學(xué),河南 新鄉(xiāng) 453007)

    圖像是人類(lèi)感知外部世界的視覺(jué)基礎(chǔ),也是獲取、表達(dá)、傳遞信息的重要途徑。研究調(diào)查表明,人類(lèi)接收的信息中圖像信息高達(dá)75%。由于在圖像的傳送和轉(zhuǎn)換過(guò)程中,會(huì)造成圖像的模糊、失真、有噪聲等情況,但在許多領(lǐng)域又要求清晰度較高的圖像,因此圖像去噪具有重要的意義。去噪是圖像處理領(lǐng)域重要的課題,由于科學(xué)技術(shù)的蓬勃發(fā)展,圖像去噪技術(shù)日益得到完善[1]。本系統(tǒng)主要為了觀察圖像在添加椒鹽和高斯噪聲之后,運(yùn)用五大類(lèi)方法,13種具體算法進(jìn)行相應(yīng)的去噪處理。

    本系統(tǒng)主要模塊包括空域?yàn)V波方法、頻域?yàn)V波方法、維納濾波、均值算法以及優(yōu)化算法。

    其中,空域?yàn)V波方法和頻域?yàn)V波方法的去噪處理都比較普遍,對(duì)于每一種算法又細(xì)分為添加高斯噪聲、椒鹽噪聲、高斯椒鹽混合噪聲3個(gè)方面,更加細(xì)致條理地對(duì)圖像進(jìn)行處理,方便用戶(hù)對(duì)比觀察。

    對(duì)于觀察細(xì)微的部分,人眼一般無(wú)法識(shí)別圖像的區(qū)別。于是對(duì)某些處理結(jié)果添加數(shù)值分析,根據(jù)數(shù)值分析的大小可以直觀了解到去噪的效果,使用戶(hù)觀察研究更加快捷簡(jiǎn)便。

    1 運(yùn)行軟件和運(yùn)行環(huán)境

    運(yùn)行軟件:圖像的混合噪聲消除系統(tǒng)采用Matlab7.0或其以上版本,多平臺(tái)支持并且具有較低的硬件要求,因此可以確保實(shí)現(xiàn)該系統(tǒng)的功能。

    運(yùn)行環(huán)境:可運(yùn)行于Windows98,Windows2000,Windows XP,Windows7,Window8 等操作系統(tǒng)。

    2 系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

    根據(jù)圖像的混合噪聲消除系統(tǒng)的特點(diǎn),將系統(tǒng)分成6個(gè)重要部分,即空域?yàn)V波、頻域?yàn)V波、維納濾波、均值算法、優(yōu)化算法。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    該系統(tǒng)提供簡(jiǎn)潔明了的用戶(hù)界面,給用戶(hù)良好的使用視覺(jué)環(huán)境,操作流程簡(jiǎn)單易懂,為使用者提供了便利,提高并改善了工作效率。用戶(hù)界面如圖2所示。

    3 核心算法分析

    3.1 空域?yàn)V波

    空域?yàn)V波[2]方法去噪處理比較普遍,對(duì)于每一種算法又細(xì)分為添加高斯噪聲、椒鹽噪聲、高斯椒鹽混合噪聲3個(gè)方面,更加細(xì)致條理地對(duì)圖像進(jìn)行處理,方便用戶(hù)對(duì)比觀察。包含3種算法:“平滑濾波器”“中值濾波去噪”和“自適應(yīng)濾波去噪”。

    空域?yàn)V波是基于鄰域處理的實(shí)現(xiàn)濾波的方法,模板運(yùn)算為最常見(jiàn)的運(yùn)算:把某個(gè)像素的灰度值和相鄰像素灰度值的函數(shù),通過(guò)不同的模板,能夠?qū)崿F(xiàn)圖像平滑、銳化的功能。圖像平滑又分為線性平滑和非線性平滑。

    3.2 頻域?yàn)V波

    圖1 系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)

    圖2 用戶(hù)界面

    頻域?yàn)V波方法的去噪處理也比較普遍。為了使圖像的頻率分布發(fā)生改變從而實(shí)現(xiàn)濾波,頻域?yàn)V波在不影響其他分量的基礎(chǔ)上抑制某個(gè)范圍內(nèi)的分量。步驟為:(1)對(duì)一幅圖像進(jìn)行傅里葉變換,圖像中低頻和高頻部分分別對(duì)應(yīng)平滑的灰度分量和有灰度級(jí)的突發(fā)改變標(biāo)志的分量。(2)與轉(zhuǎn)移函數(shù)相乘,利用低通、高通濾波器進(jìn)行濾波處理。(3)對(duì)結(jié)果進(jìn)行傅里葉變換得到輸出圖像。如圖3所示。

    頻分濾波器的表達(dá)式為:

    其中G(u,v)是輸出圖像的傅里葉變換;F(u,v)是輸入圖像的傅里葉變換;H(u,v)是轉(zhuǎn)移函數(shù)。

    4 創(chuàng)新點(diǎn)

    該系統(tǒng)綜合了五大類(lèi)方法:空域?yàn)V波方法、頻域?yàn)V波方法、維納濾波[3]、均值算法以及優(yōu)化算法。囊括了13種不同的去噪算法,對(duì)圖像添加椒鹽噪聲[4]、高斯噪聲、混合噪聲3種情況進(jìn)行了去噪處理,并數(shù)值化地體現(xiàn)出去噪效果的強(qiáng)弱。相對(duì)于普通的圖像處理軟件,本系統(tǒng)更注重于科學(xué)地對(duì)比和研究數(shù)字圖像處理方法,覆蓋面廣,處理方法多樣,觀察簡(jiǎn)單方便,處理細(xì)致入微,數(shù)值表達(dá)精確可靠。

    5 結(jié)語(yǔ)

    本系統(tǒng)系統(tǒng)綜合了五大類(lèi)方法:空域?yàn)V波方法、頻域?yàn)V波方法、維納濾波、均值算法以及優(yōu)化算法,設(shè)計(jì)出了這一圖像的混合噪聲消除系統(tǒng)。經(jīng)過(guò)多次測(cè)驗(yàn),系統(tǒng)處理圖像方便快捷、準(zhǔn)確率高,實(shí)驗(yàn)結(jié)果達(dá)到預(yù)期效果。

    圖3 頻率濾波流程

    [參考文獻(xiàn)]

    [1]王英,曾光宇.圖像去噪算法研究[J].電腦與信息技術(shù),2011(4):8-12.

    [2]劉建峰,陳麗亞,戚飛虎.用小波變換進(jìn)行圖像的空域?yàn)V波─邊緣檢測(cè)與去噪[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào),1995(6):132-136.

    [3]張小波.基于維納濾波的圖像去噪算法研究[D].西安:西安電子科技大學(xué),2014.

    [4]孫海英.圖像高斯噪聲及椒鹽噪聲去噪算法研究[D].上海:復(fù)旦大學(xué),2012.

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