資源描述：
《基于matlab的彩色圖像平滑處理1》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、目錄第一章、概述21.1圖像平滑概述21.2圖像平滑應用2第二章、圖像平滑方法52.1空域低通濾波52.1.1均值濾波器52.1.2中值濾波器62.2頻域低通濾波7第三章、圖像平滑處理與調試103.1模擬噪聲圖像103.2均值濾波法123.3中值濾波法153.4頻域低通濾波法17第四章、總結與體會20參考文獻21第一章、概述221.1圖像平滑概述圖像平滑（Smoothing）的主要目的是減少圖像噪聲。圖像噪聲來自于多方面，有來自于系統(tǒng)外部的干擾（如電磁波或經電源竄進系統(tǒng)內部的外部噪聲），也有來自于系統(tǒng)內
2、部的干擾（如攝像機的熱噪聲，電器機械運動而產生的抖動噪聲內部噪聲）。實際獲得的圖像都因受到干擾而有噪聲，噪聲產生的原因決定了噪聲分布的特性及與圖像信號的關系。減少噪聲的方法可以在空間域或在頻率域處理。在空間域中進行時，基本方法就是求像素的平均值或中值；在頻域中則運用低通濾波技術。圖像中的噪聲往往是和信號交織在一起的，尤其是乘性噪聲，如果平滑不當，就會使圖像本身的細節(jié)如邊緣輪廓，線條等模糊不清，從而使圖像降質。圖像平滑總是要以一定的細節(jié)模糊為代價的，因此如何盡量平滑掉圖像的噪聲，又盡量保持圖像的細節(jié)，是圖
3、像平滑研究的主要問題之一。1.2圖像平滑應用圖像平滑主要是為了消除被污染圖像中的噪聲,這是遙感圖像處理研究的最基本內容之一,被廣泛應用于圖像顯示、傳輸、分析、動畫制作、媒體合成等多個方面。該技術是出于人類視覺系統(tǒng)的生理接受特點而設計的一種改善圖像質量的方法。處理對象是在圖像生成、傳輸、處理、顯示等過程中受到多種因素擾動形成的加噪圖像。在圖像處理體系中,圖像平滑是圖像復原技術針對“一幅圖像中唯一存在的退化是噪聲”時的特例。1.3噪聲模型1.3.1噪聲來源一幅圖像可能會受到各種噪聲的干擾，而數字圖像的實質就
4、是光電信息，因此圖像噪聲主要可能來源于以下幾個方面：光電傳感器噪聲、大氣層電磁暴、閃電等引起的強脈沖干擾、相片顆粒噪聲和信道傳輸誤差引起的噪聲等。噪聲的存在惡化圖像質量，使圖像模糊，更嚴重的甚至是圖像的特征完全被淹沒，以至于給圖像識別和分析帶來了困難。22目前比較經典的去噪聲的方法都或多或少給圖像帶來模糊，因此，探求一種既能去除噪聲又不至于使圖像模糊的方法，一直是圖像增強處理中的難題，至今尚在不斷地探索。2.1.1噪聲的分類所謂噪聲，就是妨礙人的視覺器官或系統(tǒng)傳感器對所接收的圖像信息進行理解或分析的各種
5、因素。一般噪聲是不可預測的隨機信號，它只能用概率統(tǒng)計的方法去認識。依據噪聲產生的原因，我們可將經常影響圖像質量的噪聲源分為三類：2.1.1阻性元器件內部產生的高斯噪聲，這類噪聲是由于元器件中的電子隨機熱運動而造成的，很早就被人們成功的建模并研究，一般常用零均值高斯白噪聲作為其模型。2.1.2光電轉換過程中的泊松噪聲,這類噪聲是由光的統(tǒng)計本質和圖像傳感器中光電轉換過程引起的。在弱光情況下，影響更為嚴重，常用具有泊松密度分布的隨機變量作為這類噪聲的模型。2.1.3感光過程中產生的顆粒噪聲，在顯微鏡下檢查可發(fā)
6、現，照片上光滑細致的影調在微觀上其實呈現一個隨機的顆粒性質。此外顆粒本身大小的不同以及每一顆粒暴光所需光子數目的不同，都會引入隨機性。這些因素的外觀表現稱為顆粒性。對于多數應用，顆粒噪聲可用高斯過程(白噪聲)作為有效模型。根據噪聲和信號的關系可以將其分為兩種形式：(1)加性噪聲：有的噪聲與圖像信號g(x,y)無關，在這種情況下，含噪圖像f(x,y)可表示為：f(x,y)=g(x,y)+n(x,y)信道噪聲及掃描圖像時產生的噪聲都屬于加性噪聲。(2)乘性噪聲：有的噪聲與圖像信號有關，這可以分為兩種情況：一
7、種是某像素點的噪聲只與該像素點的圖像信號有關，另一種是某像素點的噪聲與該點及其鄰域的圖像信號有關。如果噪聲和信號成正比，則含噪圖像f(x,y)可以表示為：f(x,y)=g(x,y)+n(x,y)g(x,y)圖加乘性噪聲圖22另外，還可以根據噪聲服從的分布對其進行分類，這時可以分為高斯噪聲、泊松噪聲和顆粒噪聲等。泊松分布噪聲一般出現在照度非常小及用高倍電子線路放大的情況下，泊松噪聲可以認為是椒鹽噪聲。其他的情況通常為加性高斯噪聲。顆粒噪聲可以認為是一種白噪聲過程，在密度域中是高斯分布加性噪聲，而在強度域中
8、為乘性噪聲。1.3.2 高斯噪聲數字圖像的噪聲主要來源于圖像的獲取和傳輸過程。按其產生的原因可分為:光電子噪聲、熱噪聲、KTC噪聲、量化噪聲和信道傳輸噪聲等。按其是否獨立于空間坐標以及和圖像是否關聯(lián)可分為加性噪聲和乘性噪聲。為了最大限度地減少噪聲對圖像的影響,人們從改善硬件質量和對受污圖像進行處理兩個方面做了許多的工作,文中主要考慮對受污圖像進行處理的算法研究。為了對受污圖像進行處理,人們對噪聲進行了研究并建立了相應的數學模型。對噪聲表述的
