1. 如何用MATLAB給圖片加椒鹽雜訊和濾噪
1、打開Matlab,點擊「新建腳本」,如下圖所示。
2. 濾除圖像中的椒鹽雜訊採用中值濾波還是鄰域均值濾波,為什麼
均值濾波器是一種最常用的線性低通平滑濾波器,可抑制圖像中的加性雜訊,但同時也使圖像變得模糊;中值濾波器是一種最常用的非線性平滑濾波器,可消除圖像中孤立的雜訊點,又可產生較少的模糊。一般情況下中值濾波的效果要比鄰域平均處理的低通濾波效果好,主要特點是濾波後圖像中的輪廓比較清晰。因此,濾除圖像中的椒鹽雜訊採用中值濾波。
3. 圖像處理中常用的降噪濾波器有哪些 它們分別適用於哪些場合
圖像處理中常用的降噪濾波器有:
(1):電感濾波器;
(2):電容濾波器;
(3):L型即電感與電容組成的濾波器;
(4)π型:LCπ型濾波器,RCπ型濾波
其中可適用於:
(1):由光和電的基本性質所引起的雜訊。如電流的產生是由電子或空穴粒子的集合,定向運動所形成。因這些粒子運動的隨機性而形成的散粒雜訊;導體中自由電子的無規則熱運動所形成的熱雜訊;根據光的粒子性,圖像是由光量子所傳輸,而光量子密度隨時間和空間變化所形成的光量子雜訊等。
(2):電器的機械運動產生的雜訊。如各種接頭因抖動引起電流變化所產生的雜訊;磁頭、磁帶等抖動或一起的抖動等。
(3):器材材料本身引起的雜訊。如正片和負片的表面顆粒性和磁帶磁碟表面缺陷所產生的雜訊。隨著材料科學的發展,這些雜訊有望不斷減少,但在目前來講,還是不可避免的。
(4):系統內部設備電路所引起的雜訊。如電源引入的交流雜訊;偏轉系統和箝位電路所引起的雜訊等。
4. 請問脈沖雜訊和椒鹽雜訊的區別是什麼啊謝謝
一.雜訊的空間和頻率特性
相關的討論是定義雜訊空間特性的參數和這些雜訊是否與圖象相關。頻率特性是指雜訊在傅里葉域的頻率內容(即,相對於電磁波譜),例如,當雜訊的傅里葉譜是常量時,雜訊通常稱為白雜訊。這個術語是從白光的物理特性派生出來的,它將以相等的比例包含可見光譜中所有的頻率。從第4章的討論中不難看出,以等比例包含所有頻率的函數的傅里葉譜是一個常量。由於空間的周期雜訊的異常(5.2.3節),在本章中假設雜訊獨立於空間坐標,並且它與圖象本身無關聯(簡言之,雜訊分量值和象素值之間不相關)。這些假設至少在某些應用中(有限量子成像,例如X光和核醫學成像就是一個很好的例子)是無效的,但復雜的處理空間非獨立和相關雜訊的情況不在我們所討論的范圍。二.一些重要雜訊的概率密度和函數
基於前面章節的假設,所關心的空間雜訊描述符是5.1節中所提及模型的雜訊分量灰度值的統計特性。它們可以被認為是由概率密度函數(PDF)表示的隨機變數,下面是在圖象處理應用中最常見的PDF。高斯雜訊由於高斯雜訊在空間和頻域中數學上的易處理性,這種雜訊(也稱為正態雜訊)模型經常被用於實踐中。事實上,這種易處理性非常方便,使高斯模型經常用於臨界情況下 。高斯隨機變數z的PDF由下式給出: (5.2.1)其中z表示灰度值,μ表示z的平均值或期望值,σ表示z的標准差。標准差的平方σ2稱為z的方差。高斯函數的曲線如圖5.2(a)所示。當z服從式(5.2.1)的分布時候,其值有70%落在[(μ-σ),(μ+σ)]內,且有95%落在[(μ-2σ),( μ+2σ)]范圍內。 瑞利雜訊瑞利雜訊的概率密度函數由下式給出:(5.2.2)概率密度的均值和方差由下式給出:(5.2.3)和(5.2.4)圖5.2(b)顯示了瑞利密度的曲線。注意,距原點的位移和其密度圖形的基本形狀向右變形的事實.瑞利密度對於近似偏移的直方圖十分適用.伽馬(愛爾蘭)雜訊伽馬雜訊的PDF由下式給出:(5.2.5)其中,a>0,b為正整數且"!"表示階乘。其密度的均值和方差由下式給出:(5.2.6)和(5.2.7)圖5.2(c)顯示了伽馬密度的曲線,盡管式(5.2.5)經常被用來表示伽馬密度,嚴格地說,只有當分母為伽馬函數Г(b)時才是正確的。當分母如表達式所示時,該密度近似稱為愛爾蘭密度。
5. 用中值濾波器對椒鹽雜訊的消除@matlab。。說說具體步驟例子,,,,謝謝@各路大神
圖像降噪是圖像處理中的專業術語。在現實生活中,我們看到的數字圖像,在數字化和傳輸過程中由於常受到成像設備與外部環境雜訊干擾等影響,把這些圖像稱為含噪圖像或者叫雜訊圖像。減少數字圖像中雜訊的過程稱為圖像降噪,有時候又稱為圖像去噪。
圖像濾波就是在盡量保留圖像細節特徵的條件下,對目標圖像的雜訊進行抑制,是圖像預處理中不可缺少的操作,其處理效果的好壞將直接影響到後續圖像處理和分析的有效性和可靠性。
圖像濾波是圖像降噪的方法,圖像降噪有很多方法,主要有:
1、均值濾波器
此法適用於去除通過掃描得到的圖象中的顆粒雜訊。
領域平均法能夠有力地抑制雜訊,同時也由於平均而引起了模糊現象,模糊程度與鄰域半徑成正比。幾何均值濾波器所達到的平滑度可以與算術均值濾波器相比,但在濾波過程中會丟失更少的圖象細節。諧波均值濾波器對「鹽」雜訊效果更好,但是不適用於「胡椒」雜訊。它善於處理像高斯雜訊那樣的其他雜訊。逆諧波均值濾波器更適合於處理脈沖雜訊,但它有個缺點,就是必須要知道雜訊是暗雜訊還是亮雜訊,以便於選擇合適的濾波器階數符號,如果階數的符號選擇錯了可能會引起災難性的後果。
2、自適應維納濾波器
它能根據圖象的局部方差來調整濾波器的輸出,局部方差越大,濾波器的平滑作用越強。它的最終目標是使恢復圖像f^(x,y)與原始圖像f(x,y)的均方誤差e2=E[(f(x,y)-f^(x,y)2]最小。該方法的濾波效果比均值濾波器效果要好,對保留圖像的邊緣和其他高頻部分很有用,不過計算量較大。維納濾波器對具有白雜訊的圖象濾波效果最佳。
3、中值濾波器
它是一種常用的非線性平滑濾波器,其基本原理是把數字圖像或數字序列中一點的值用該點的一個領域中各點值的中值代換。其主要功能是讓周圍象素灰度值的差比較大的像素改取與周圍的像素值接近的值,從而可以消除孤立的雜訊點。所以中值濾波對於濾除圖像的椒鹽雜訊非常有效。
4、形態學雜訊濾除器
此方法適用的圖像類型是圖象中的對象尺寸都比較大,且沒有細小的細節。它將開啟和閉合結合起來來濾除雜訊,先對有雜訊圖象進行開啟操作,可選擇結構要素矩陣比雜訊的尺寸大,因而開啟的結果是將背景上的雜訊去除。最後是對前一步得到的圖象進行閉合操作,將圖象上的雜訊去掉。
5、小波去噪
這種方法保留了大部分包含信號的小波系數,因此可以較好地保持圖象細節。小波分析進行圖像去噪主要有3個步驟:(1)對圖象信號進行小波分解。(2)對經過層次分解後的高頻系數進行閾值量化。(3)利用二維小波重構圖象信號。
6. 對於椒鹽雜訊,為什麼中值濾波效果比均值濾波效果好
在去除椒鹽雜訊方面均值濾波會模糊圖像,並且去除效果較差。相比之下,中值濾波能夠較好地去除椒鹽雜訊。
中值濾波器在圖像上,對待處理的像素給定一個模板,該模板包括了其周圍的鄰近像素。取模板中排在中間位置上的像素的灰度值替代待處理像素的值,就可以達到濾除雜訊的目的。中值濾波器對椒鹽雜訊的濾波效果較好。
(6)椒鹽濾波最常用方法擴展閱讀:
注意事項:
雜訊類型是『salt & pepper』 一定注意空格的位置 這里比較嚴格。
當雜訊類型是』salt & pepper』的時候,第三個參數的意思是雜訊密度,比如0.1,那麼總像素個數的10%為黑白點,當然是黑點還是白點都是隨機的。
在圖像處理領域,影響圖像質量的雜訊主要有指數雜訊、均勻雜訊、椒鹽雜訊等。其中椒鹽雜訊的去除是圖像處理裡面一個研究很久的課題,出現最早的有效方法是中值濾波,是一種非線性濾波方法,對圖像的所有像素點均進行處理,改變了圖像中真實的像素點,這是傳統中值濾波的一個重大缺點。
7. 圖像處理中常用的降噪濾波器有哪些它們分別適用於哪些場合
圖像處理中常用的降噪濾波器有:
(1):電感濾波器;
(2):電容濾波器;
(3):L型即電感與電容組成的濾波器;
(4)π型:LCπ型濾波器,RCπ型濾波
其中可適用於:
(1):由光和電的基本性質所引起的雜訊。如電流的產生是由電子或空穴粒子的集合,定向運動所形成。因這些粒子運動的隨機性而形成的散粒雜訊;導體中自由電子的無規則熱運動所形成的熱雜訊;根據光的粒子性,圖像是由光量子所傳輸,而光量子密度隨時間和空間變化所形成的光量子雜訊等。
(2):電器的機械運動產生的雜訊。如各種接頭因抖動引起電流變化所產生的雜訊;磁頭、磁帶等抖動或一起的抖動等。
(3):器材材料本身引起的雜訊。如正片和負片的表面顆粒性和磁帶磁碟表面缺陷所產生的雜訊。隨著材料科學的發展,這些雜訊有望不斷減少,但在目前來講,還是不可避免的。
(4):系統內部設備電路所引起的雜訊。如電源引入的交流雜訊;偏轉系統和箝位電路所引起的雜訊等。
8. 椒鹽雜訊是怎麼來的
椒鹽雜訊是由圖像感測器,傳輸信道,解碼處理等產生的黑白相間的亮暗點雜訊。椒鹽雜訊往往由圖像切割引起。
去除脈沖干擾級椒鹽雜訊最常用的演算法是中值濾波。
9. 標題為什麼有效去除椒鹽雜訊
可以在圖像中隨機選取像素點賦值為0或者255去除。
因為椒雜訊表現為黑色屬於低灰度圖像。鹽雜訊表現為白色屬於高灰度圖像。利用這種特性,可以在圖像中隨機選取像素點賦值為0或者255即可。
椒鹽雜訊的成因可能是影像訊號受到突如其來的強烈干擾而產生類比數位轉換器或位元傳輸錯誤等。失效的感應器導致像素值為最小值,飽和的感應器導致像素值為最大值。處理方式常用的去除這種雜訊的有效手段是使用中值濾波器。
10. 濾波常用方法有哪三種
濾波的常用方法:
一,單獨電容濾波。常用在功率大的電路中;
二,電感電容濾波。用電感與電容組合濾波,這種濾波效果最好。但如果用於大功率電路,電感體積大,線圈粗,不好安裝。所以常用於小電流濾波;
三。電阻電容濾波。效果比第一種好,差於第二種。也常用於小電流濾波。