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摘要：圖像增強(qiáng)是數(shù)字圖像處理相對(duì)簡(jiǎn)單卻最具藝術(shù)性的領(lǐng)域之一，其目的是消除噪聲，顯現(xiàn)被模糊的細(xì)節(jié)或突出感興趣區(qū)域。經(jīng)常采用的手段分空域和頻域兩類，其中頻域更是給我們提供了不同的視角，簡(jiǎn)化了許多復(fù)雜的算法。生活中，我們?cè)趫D像獲取過(guò)程中由于電子元件等許多因素而經(jīng)常會(huì)引入了周期性噪聲，它的解決雖然思路簡(jiǎn)單，但涉及的環(huán)節(jié)和細(xì)節(jié)較多，有必要針對(duì)此類問(wèn)題做進(jìn)一步詳細(xì)和深入的研究。 本文就是對(duì)數(shù)字圖像中的周期性噪聲用相關(guān)的方法進(jìn)行處理。既采用了傳統(tǒng)的方法，例如空域?yàn)V波以及頻域?yàn)V波的算法，又采用了這些年來(lái)發(fā)展較好的濾波算法，即小波去噪算法?？沼?yàn)V波算法去噪的關(guān)鍵在于操作模板的選擇，頻域?yàn)V波算法在于截止頻率的選擇。相比于傳統(tǒng)的方法來(lái)說(shuō)，小波算法發(fā)揮了更加好的有優(yōu)勢(shì)。在實(shí)際運(yùn)用中，小波算法與傳統(tǒng)方法聯(lián)合運(yùn)用去噪也是不錯(cuò)的選擇。
關(guān)鍵詞：周期性噪聲 空域?yàn)V波 頻域?yàn)V波 小波去噪算法
目錄 摘要 ABSTRACT 1引言-1 2圖像去除周期性噪聲算法研究-2 2.1 圖像周期性噪聲概念-2 2.2 空域?yàn)V波算法去噪-2 2.2.1平滑濾波器-3 2.2.2 中值濾波器-4 2.3頻域?yàn)V波算法去噪-6 2.3.1 傅立葉變換-6 2.3.2 理想低通濾波器-8 2.3.3巴斯特低通濾波器-8 2.3.4 同態(tài)濾波器-9 2.4小波算法去噪-11 2.4.1小波變換概述-11 2.4.2離散小波變換-11 2.4.3小波去噪方法-14 3基于Matlab去除周期性噪聲算法仿真-16 3.1給彩色圖片中加入周期性噪聲-16 3.2空域?yàn)V波方法仿真-17 3.2.1平滑濾波器方法仿真-17 3.2.2中值濾波器方法仿真-18 3.3頻域?yàn)V波方法仿真-20 3.3.1理想低通濾波方法仿真-20 3.3.2巴斯特低通濾波器方法仿真-21 3.3.3巴斯特濾波器+同態(tài)濾波器方法仿真-23 3.4小波去噪算法仿真-24 3.4.1硬閾值法去噪-24 3.4.2軟閾值法去噪-25 3.4.3獨(dú)立閾值去噪-25 3.4.4硬閾值處理+中值濾波處理-26 4結(jié)論-28 致謝-29 參考文獻(xiàn)-30 |
