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  • 图像中周期噪声去除

    千次阅读 2015-07-03 12:56:00
    周期噪声一般产生于图像采集过程中的电气或电机的干扰,表现为图像中周期性的冲击,如下图 噪声的频率通过截取过频率零点的横截线来确定。下图为上一幅图的x方向的横截线, 从图中可以看出,在x=113和145处有明显的...

    在路上走的时候,突然想到前面发布的微博忘了考虑y方向的频谱,特此更正。

    周期噪声一般产生于图像采集过程中的电气或电机的干扰,表现为图像中周期性的冲击,如下图
    012302377819512.gif

    噪声的频率通过截取过频率零点的横截线来确定。下图为上一幅图的x方向的横截线,012305125313369.png
    从图中可以看出,在x=113和145处有明显的频率增强,这就是周期噪声的频率。

    周期噪声的去除一般通过频域滤波实现,如构建一个巴特沃兹陷波器进行频域滤波。构建的巴特沃兹陷波器如下
    031250507318554.png

    图中最黑处为零,最白处为1。

    频域滤波后,把图像从频域转换到空域即可,下图就是滤波后图像。
    012308305156751.png

    整个Matlab代码如下:

    
    [M,N,~] = size(f); %f为含噪图像
    F = fftshift(fft2(f)); % 图像频域
    figure;plot(abs(F(M/2+1,:))); % x方向横截线
    % 构造n阶巴特沃兹陷波器,可以修改D0和n获得更好的效果。
    u = 0:(M-1);
    v = 0:(N-1);
    [V,U] = meshgrid(v,u);
    D0 = 10;
    n = 2;
    v0 = 113;
    u0 = 127;  %这张图y方向没有周期噪声
    v1 = 145;
    u1 = 127;  
    D1 = sqrt((V-v0).^2+(U-u0).^2);
    D2 = sqrt((V-v1).^2+(U-u1).^2);
    H = 1./(1+(D0^2./(D1.*D2)).^n); 
    figure;imshow(H,[])
    % 滤波
    G = fftshift(F.*H);
    g = real(ifft2(G));
    
    figure;
    imshow(g,[]);
    

    更多知识可以参考冈萨雷斯的数字图像处理(matlab版)

    转载于:https://www.cnblogs.com/civftor/p/4614823.html

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  • 去除图像周期性线状噪声

    千次阅读 2019-11-03 18:34:20
    本文主要讲述的是如何去除图像中周期性的线性噪声,尝试过的方法从空域的开关中值滤波到频域的陷波滤波等,在此做个总结

    本文主要讲述的是如何去除图像中周期性的线性噪声,尝试过的方法从空域开关中值滤波频域陷波滤波等,在此做个总结,其中陷波滤波的尝试失败,效果并不理想,而开关中止滤波的效果很好。

    在这里插入图片描述
    图1:带周期性线条噪声的图片

    1.实验过程

    首先我是想用openCV自带的cv2.medianBlur()来去除噪声,但是在测试过几组kernel过后发现:随着线条的消除,图片也会越来越模糊,小的kernel并不能很好的消除噪声,而大的kernel会让图片失真。然后我并没有很聪明的想到我最终的解决方案:开关中值滤波,而是转变了另一个方向:陷波滤波。

    2.陷波滤波

    先来说说陷波滤波吧。

    陷波滤波是一种频域滤波,频域滤波的过程是先对图像进行正交变换(常用的是傅里叶变换),再对正交变换得到的正交变换域系数阵列进行滤波处理,然后逆变换到空域,得到处理结果图像。

    傅里叶变换是把图像从空域变换到频域,图像的背景区域和缓慢变化部分对应频谱中的低频部分,而边
    缘、细节、跳跃部分以及噪声则对应高频部分。线状和网格状噪声具有准周期性,噪声频谱与图像的频谱是可分离的,因此对于带有此类噪声的图像,可以通过频域滤波的方法来去除噪声。

    理想陷波滤波器的传递函数:
    H(u,v)={0D1(u,v)<=D00D2(u,v)<=D01elseH(u,v)= \begin {cases} 0&D_1(u,v)<=D_0 \\0&D_2(u,v)<=D_0\\1&else \end {cases}

    采用陷波滤波器去除线状和网格状噪声的关键在于如何准确地定位噪声对应的亮点确定陷波滤波器参数

    对图1所示的叠加了水平线状噪声的图像进行傅里叶变换后,得到如图2所示的傅立叶频谱。

    在这里插入图片描述
    图2:傅里叶频谱

    以其纵轴上各点的位置为横坐标(自上而下),以各点的频谱值为纵坐标,绘制的频谱曲线如图3所示。

    在这里插入图片描述
    图3: 纵轴频谱值

    图5中的中心点及其附近点均是亮点,但不是噪声所对应的。这是因为中心点表示图像的平均亮度。因此,将检测范围限制在不包含中心点附近部分的区域。

    寻找各点(不包含中心点及其附近)频谱值的最小值和最大值,分别记为kmink_{min}kmaxk_{max},令T=Tmin+3(TmaxTmin/4)T=T_{min}+3*(T_{max}-T_{min}/4), 如果某点的频谱值是局部最大值(即大于与它相邻点 的频谱值)且其值大于等于TT,那么该点的位置就是亮
    点中心。计算每个亮点中心与其左侧第一个谷底(局部最小值所对应的点)之间的距离,记为D1D_1;与其右侧第一个谷底(局部最小值所对应的点)之间的距离,记为:D2D_2D1D_1D2D_2:中的最大值作为陷波滤波器的带宽半径,这就是所需要的陷波滤波器参数。

    但遗憾的是不知道后续步骤哪里出现了问题导致最终结果并不理想,可能是filter写的比较奇怪吧。。还在检查中。放出来给大家看一下结果:

    在这里插入图片描述
    奇怪的结果

    3.开关中值滤波

    开关中值滤波器是先检测噪声像素。然后只对检测到的噪声像素进行中值滤波。而被判断为非噪声的像素则不再参与中值滤波。

    效果那是非常好,话不多说上代码:

    def detec(img):
        (w,h) = img.shape
        flt = np.ones((w,h),dtype = int)
        bright = []
        for y in range(h):
            bright.append(np.sum(img[:][y]))
        x=np.arange(512)
        plt.plot(x,bright,c='b')
        plt.ylabel('Brightness')
        plt.savefig('Brightness.jpg')
        for i in range(h):
            if bright[i]>100000:
                flt[:][i]=0
        return flt
     
     def medianBlur(img):#只支持3*3的BlockSize
        (w,h) = img.shape
        for i in range(2,w-1):
            for j in range(2,h-1):
                n = 0
                s = 0
                if img[i][j] == 0:
                    for ii in range(i-1,i+1):
                        for jj in range(j-1,j+1):
                            if img[ii][jj] != 0:
                                n = n + 1
                                s = s + img[ii][jj]
               if n != 0:
                   img[i][j] = int(s/n)
        return img
    if __name__ == '__main__':
        fileName = 'line.jpg'
        gray = loadData(fileName)
        flt = detec(gray)
        grayWithoutNoise = gray*flt
        row = np.zeros(512)
        col = np.zeros(514)
        grayWithoutNoise = np.row_stack((grayWithoutNoise,row))
        grayWithoutNoise = np.row_stack((row,grayWithoutNoise))
        grayWithoutNoise = np.column_stack((grayWithoutNoise,col))
        grayWithoutNoise = np.column_stack((col,grayWithoutNoise))
        mb = medianBlur(grayWithoutNoise)
        mb = mb[1:512,1:512]   
        mb = np.array(mb,dtype=np.uint8)
        cv2.imshow('medianBlurWithDetection',mb)
        cv2.imwrite('medianBlurWithDetection.jpg',mb)
        cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()
    在这里插入图片描述
    成功的结果
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  • 图像增强处理:设计一套空间域与频率域结合的图像增强算法,处理以下任一组图片的带噪声图像去除噪声,提高图像质量。 (1)已知:噪声为随机噪声和周期噪声混合噪声; (2)要求: a)去噪处理后,计算均方误差...

    前言

    去年图像处理的DLL,有学弟问我做的思路,便放到博客里
    github地址,欢迎star
    图像增强处理:设计一套空间域与频率域结合的图像增强算法,处理以下任一组图片中的带噪声图像,去除噪声,提高图像质量。
    (1)已知:噪声为随机噪声和周期噪声混合噪声;
    (2)要求:
    a)去噪处理后,计算均方误差评估去噪处理后图像的去噪效果
    b)撰写完整的科技报告(形式类似科技论文)表述自己的算法设计,算法实现与算法评估过程。

    对 swanNoise 图像去噪

    空域去噪

    根据老师讲解,swanNoise.bmp 所包含的噪声为椒盐噪声与周期噪声的混合。
    对于传统图像中的椒盐噪声,适合使用 k 近邻滤波、中值滤波(二维统计滤波)、自适应中值滤波来去除噪声。k 近邻滤波能保留图像细节,使图像保持一定的清晰度,但椒盐噪声仍有少许干扰。中值滤波能完全去除椒盐噪声,但图像细节信息也损失了许多。
    对于本图像,选取默认的参数调用三个滤波器去噪:
    image
    结果发现 k 近邻滤波图像细节损失不少。
    再将二维统计滤波结果与自适应中值滤波结果比较:
    image
    结果发现适应中值滤波去噪效果最好。

    频域去噪

    将空域去噪的结果频谱图进行对比:
    image
    结果发现周期噪声突出的频率在每个区域均匀分布在各个点中。打开 photoshop 确认各点坐标。
    对于频域滤波来说,可以采用高通滤波器、带阻滤波器、陷波滤波器、小波滤波器。下面对这几种滤波器进行比较:

    • 高通滤波器对于周期噪声的滤波效果并不好
    • 带阻滤波器对噪声以外的成分也有衰减
    • 陷波滤波器对某个点进行衰减,对其余的成分不造成损失
    • 小波滤波器对不同的频率成分分解到互不重叠的频带,对其余成分不造成损失

    *由于试用版 matlab 无法安装 wavetoolbox ,在机房中实验的小波滤波器对本图去噪效果并不好,故采用陷波滤波器。
    陷波滤波器结果如下:
    image

    小结

    经过实验,发现先对频域去噪再对空域去噪效果最好,在这种情况下,自适应中值滤波比之原图的均方误差最小,结果如下:
    image

    二维统计滤波:
    function y = TwostaticFilter(imageWithNoise,k,boxSize) 
    % iamgeWithNoise:噪声图像
    % k:k值
    % boxSize:模板尺寸
    % 二维统计滤波
    
    y = imageWithNoise;
    [rows,cols]=size(y);
    template = zeros(boxSize);
    for i = 1:rows-boxSize+1
        for j = 1:cols-boxSize+1
            % 取模板内元素
            template = imageWithNoise(i:i+(boxSize-1),j:j+(boxSize-1));
            % 用排序后第k个值替换模板中心点像素值
            v = sort(template(:));
            y(i+(boxSize-1)/2,j+(boxSize-1)/2) = v(k);
        end
    end
    非局部均值滤波:
    function DenoisedImg=NLmeans(I,ds,Ds,h)
     [m,n]=size(I);
    DenoisedImg=zeros(m,n);
    % 扩展图像边界
    PaddedImg = padarray(I,[ds,ds],'symmetric','both');
    % 定义d值
    kernel=ones(2*ds+1,2*ds+1);
    kernel=kernel./((2*ds+1)*(2*ds+1));
    % 定义噪声功率
    h2=h*h;
    for i=1:m
        for j=1:n
            % 原图像对应扩展图像的偏移量
            i1=i+ds;
            j1=j+ds;
            % 在扩展图像中以(i1,j1)为中心的邻域窗口1
            W1=PaddedImg(i1-ds:i1+ds,j1-ds:j1+ds);
            average=0; % 加权和
            sweight=0; % 归一化系数
            % 搜索窗口
            rmin = max(i1-Ds,ds+1); % 搜索窗口上边界最低限制到原图像上边界
            rmax = min(i1+Ds,m+ds); % 搜索窗口下边界最高限制到原图像下边界
            smin = max(j1-Ds,ds+1); % 搜索窗口左边界最低限制到原图像左边界
            smax = min(j1+Ds,n+ds); % 搜索窗口右边界最高限制到原图像右边界
            % r与s为搜索窗口内像素点的坐标,对搜索窗口内的每个像素点求相似度
            for r=rmin:rmax
                for s=smin:smax
                    % 不能与自己比较相似度
                    if(r==i1&&s==j1) 
                        continue;
                    end
                    % 以搜索窗口内的像素点为中心的邻域窗口2
                    W2=PaddedImg(r-ds:r+ds,s-ds:s+ds);
                    % 计算邻域间距离
                    Dist2=sum(sum(kernel.*(W1-W2).*(W1-W2)));
                    % 计算权值w(x,y)
                    w=exp(-Dist2/h2);
                    sweight=sweight+w;
                    average=average+w*PaddedImg(r,s);
                end
            end
            % 将加权和归一化并替换原像素点
            DenoisedImg(i,j)=average/sweight;
        end
    end
    三维块匹配滤波:
    function [y_est] = BM3D(y, z, sigma)
    elseif strcmp(transform_type, 'dct') == 1,
        Tforward    = dct(eye(N));
    elseif strcmp(transform_type, 'dst') == 1,
        Tforward    = dst(eye(N));
    elseif strcmp(transform_type, 'DCrand') == 1,
        x = randn(N); x(1:end,1) = 1; [Q,R] = qr(x); 
        if (Q(1) < 0), 
            Q = -Q; 
        end;
        Tforward = Q';
    else
        dwtmode('per','nodisp');
        Tforward = zeros(N,N);
        for i = 1:N
            Tforward(:,i)=wavedec(circshift([1 zeros(1,N-1)],[dec_levels i-1]), log2(N), transform_type);  %% construct transform matrix
        end
    end
    Tforward = (Tforward' * diag(sqrt(1./sum(Tforward.^2,2))))'; 
    Tinverse = inv(Tforward);
    return;
    
    陷波滤波:
    function [im,fftim] = swannotchfilter(Image,D)  
    f = Image;
    f = mat2gray(f,[0 255]);  
    [M,N] = size(f);  
    P = 2*M;  
    Q = 2*N;  
    fc = zeros(M,N);  
    for x = 1:1:M  
        for y = 1:1:N  
            fc(x,y) = f(x,y) * (-1)^(x+y);  
        end  
    end  
    F = fft2(fc,P,Q);  
    H_NF = ones(P,Q);  
    for x = (-P/2):1:(P/2)-1  
         for y = (-Q/2):1:(Q/2)-1    
            v_k = 200; u_k = 145;  
            D_k = ((x+u_k)^2 + (y+v_k)^2)^(0.5);  
            H_NF(x+(P/2)+1,y+(Q/2)+1) = H_NF(x+(P/2)+1,y+(Q/2)+1) * 1/(1+(D/D_k)^4);  
         end  
    end  
    G_1 = H_NF .* F;  
    g_1 = real(ifft2(G_1));  
    g_1 = g_1(1:1:M,1:1:N);       
    for x = 1:1:M  
        for y = 1:1:N  
            g_1(x,y) = g_1(x,y) * (-1)^(x+y);  
        end  
    end  
    im=g_1;
    fftim=G_1;

    对 dogDistorted 图像去噪

    空域去噪

    根据老师讲解,dogDistorted.bmp 所包含的噪声为高斯噪声与周期噪声的混合。

    对于传统图像中的高斯噪声,适合使用非局部均值滤波、中值滤波(二维统计滤波)、三维块匹配滤波
    非局部均值滤波均方误差更小,但三维块匹配滤波对于细节的保留程度更高。

    频域去噪

    同样的,采用陷波滤波器去噪,查看噪声图像频谱图:

    image

    采用一样的方法陷波滤波:

    image

    小结:

    image

    转载于:https://www.cnblogs.com/shy-/p/10888880.html

    展开全文
  • 前言去年图像处理的DLL,有学弟问我做的思路,便放到博客里 github地址,欢迎star 图像增强处理:设计一套空间域与频率域结合的图像增强算法,处理以下任一组图片的带噪声图像去除噪声,提高图像质量。...

    前言

    去年图像处理的DLL,有学弟问我做的思路,便放到博客里 github地址,欢迎star 图像增强处理:设计一套空间域与频率域结合的图像增强算法,处理以下任一组图片中的带噪声图像,去除噪声,提高图像质量。 (1)已知:噪声为随机噪声和周期噪声混合噪声; (2)要求: a)去噪处理后,计算均方误差评估去噪处理后图像的去噪效果 b)撰写完整的科技报告(形式类似科技论文)表述自己的算法设计,算法实现与算法评估过程。

    对 swanNoise 图像去噪

    空域去噪

    根据老师讲解,swanNoise.bmp 所包含的噪声为椒盐噪声与周期噪声的混合。

    对于传统图像中的椒盐噪声,适合使用 k 近邻滤波、中值滤波(二维统计滤波)、自适应中值滤波来去除噪声。k 近邻滤波能保留图像细节,使图像保持一定的清晰度,但椒盐噪声仍有少许干扰。中值滤波能完全去除椒盐噪声,但图像细节信息也损失了许多。

    对于本图像,选取默认的参数调用三个滤波器去噪:

    结果发现 k 近邻滤波图像细节损失不少。

    再将二维统计滤波结果与自适应中值滤波结果比较:

    结果发现适应中值滤波去噪效果最好。

    频域去噪

    将空域去噪的结果频谱图进行对比:

    结果发现周期噪声突出的频率在每个区域均匀分布在各个点中。打开 photoshop 确认各点坐标。

    对于频域滤波来说,可以采用高通滤波器、带阻滤波器、陷波滤波器、小波滤波器。下面对这几种滤波器进行比较:

    高通滤波器对于周期噪声的滤波效果并不好

    带阻滤波器对噪声以外的成分也有衰减

    陷波滤波器对某个点进行衰减,对其余的成分不造成损失

    小波滤波器对不同的频率成分分解到互不重叠的频带,对其余成分不造成损失

    *由于试用版 matlab 无法安装 wavetoolbox ,在机房中实验的小波滤波器对本图去噪效果并不好,故采用陷波滤波器。

    陷波滤波器结果如下:

    小结

    经过实验,发现先对频域去噪再对空域去噪效果最好,在这种情况下,自适应中值滤波比之原图的均方误差最小,结果如下:

    二维统计滤波:

    function y = TwostaticFilter(imageWithNoise,k,boxSize)

    % iamgeWithNoise:噪声图像

    % k:k值

    % boxSize:模板尺寸

    % 二维统计滤波

    y = imageWithNoise;

    [rows,cols]=size(y);

    template = zeros(boxSize);

    for i = 1:rows-boxSize+1

    for j = 1:cols-boxSize+1

    % 取模板内元素

    template = imageWithNoise(i:i+(boxSize-1),j:j+(boxSize-1));

    % 用排序后第k个值替换模板中心点像素值

    v = sort(template(:));

    y(i+(boxSize-1)/2,j+(boxSize-1)/2) = v(k);

    end

    end

    非局部均值滤波:

    function DenoisedImg=NLmeans(I,ds,Ds,h)

    [m,n]=size(I);

    DenoisedImg=zeros(m,n);

    % 扩展图像边界

    PaddedImg = padarray(I,[ds,ds],'symmetric','both');

    % 定义d值

    kernel=ones(2*ds+1,2*ds+1);

    kernel=kernel./((2*ds+1)*(2*ds+1));

    % 定义噪声功率

    h2=h*h;

    for i=1:m

    for j=1:n

    % 原图像对应扩展图像的偏移量

    i1=i+ds;

    j1=j+ds;

    % 在扩展图像中以(i1,j1)为中心的邻域窗口1

    W1=PaddedImg(i1-ds:i1+ds,j1-ds:j1+ds);

    average=0; % 加权和

    sweight=0; % 归一化系数

    % 搜索窗口

    rmin = max(i1-Ds,ds+1); % 搜索窗口上边界最低限制到原图像上边界

    rmax = min(i1+Ds,m+ds); % 搜索窗口下边界最高限制到原图像下边界

    smin = max(j1-Ds,ds+1); % 搜索窗口左边界最低限制到原图像左边界

    smax = min(j1+Ds,n+ds); % 搜索窗口右边界最高限制到原图像右边界

    % r与s为搜索窗口内像素点的坐标,对搜索窗口内的每个像素点求相似度

    for r=rmin:rmax

    for s=smin:smax

    % 不能与自己比较相似度

    if(r==i1&&s==j1)

    continue;

    end

    % 以搜索窗口内的像素点为中心的邻域窗口2

    W2=PaddedImg(r-ds:r+ds,s-ds:s+ds);

    % 计算邻域间距离

    Dist2=sum(sum(kernel.*(W1-W2).*(W1-W2)));

    % 计算权值w(x,y)

    w=exp(-Dist2/h2);

    sweight=sweight+w;

    average=average+w*PaddedImg(r,s);

    end

    end

    % 将加权和归一化并替换原像素点

    DenoisedImg(i,j)=average/sweight;

    end

    end

    三维块匹配滤波:

    function [y_est] = BM3D(y, z, sigma)

    elseif strcmp(transform_type, 'dct') == 1,

    Tforward = dct(eye(N));

    elseif strcmp(transform_type, 'dst') == 1,

    Tforward = dst(eye(N));

    elseif strcmp(transform_type, 'DCrand') == 1,

    x = randn(N); x(1:end,1) = 1; [Q,R] = qr(x);

    if (Q(1) < 0),

    Q = -Q;

    end;

    Tforward = Q';

    else

    dwtmode('per','nodisp');

    Tforward = zeros(N,N);

    for i = 1:N

    Tforward(:,i)=wavedec(circshift([1 zeros(1,N-1)],[dec_levels i-1]), log2(N), transform_type); %% construct transform matrix

    end

    end

    Tforward = (Tforward' * diag(sqrt(1./sum(Tforward.^2,2))))';

    Tinverse = inv(Tforward);

    return;

    陷波滤波:

    function [im,fftim] = swannotchfilter(Image,D)

    f = Image;

    f = mat2gray(f,[0 255]);

    [M,N] = size(f);

    P = 2*M;

    Q = 2*N;

    fc = zeros(M,N);

    for x = 1:1:M

    for y = 1:1:N

    fc(x,y) = f(x,y) * (-1)^(x+y);

    end

    end

    F = fft2(fc,P,Q);

    H_NF = ones(P,Q);

    for x = (-P/2):1:(P/2)-1

    for y = (-Q/2):1:(Q/2)-1

    v_k = 200; u_k = 145;

    D_k = ((x+u_k)^2 + (y+v_k)^2)^(0.5);

    H_NF(x+(P/2)+1,y+(Q/2)+1) = H_NF(x+(P/2)+1,y+(Q/2)+1) * 1/(1+(D/D_k)^4);

    end

    end

    G_1 = H_NF .* F;

    g_1 = real(ifft2(G_1));

    g_1 = g_1(1:1:M,1:1:N);

    for x = 1:1:M

    for y = 1:1:N

    g_1(x,y) = g_1(x,y) * (-1)^(x+y);

    end

    end

    im=g_1;

    fftim=G_1;

    对 dogDistorted 图像去噪

    空域去噪

    根据老师讲解,dogDistorted.bmp 所包含的噪声为高斯噪声与周期噪声的混合。

    对于传统图像中的高斯噪声,适合使用非局部均值滤波、中值滤波(二维统计滤波)、三维块匹配滤波 非局部均值滤波均方误差更小,但三维块匹配滤波对于细节的保留程度更高。

    频域去噪

    同样的,采用陷波滤波器去噪,查看噪声图像频谱图:

    采用一样的方法陷波滤波:

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  • 图像去噪-噪声模型

    2021-04-04 00:53:05
    在后续的图像分析过程,如果不事先把噪声去除掉,将会影响图像分析的结果。 常见的图像噪声 椒盐噪声 高斯噪声 泊松噪声 周期噪声 原始图像 i = imread('lena.jpg'); imshow(i); 椒盐噪声 盐粒噪声:随机...
  • 本文的目的在于处理图像中出现的周期噪声,使用的语言是MATLAB 常见的结构有线状周期性结构,蜂窝状周期性结构等,总而言之,图像中出现了某种结构并这种结构在图像中重复出现,这样的周期性结构会对图像的原有...
  • 图像增强处理:设计一套空间域与频率域结合的图像增强算法,处理以下任一组图片的带噪声图像去除噪声,提高图像质量。 (1)已知:噪声为随机噪声和周期噪声混合噪声; (2)要求: a)去噪处理后,计算均方误差...
  • 非线性像素值失真的校正对策有:对打印机或扫描仪的分辨率进行最优化设置,对gamma值进行校正,使用空间低通滤波去除高斯噪声等;几何失真的校正对策有:通过周期性的冗余嵌入克服几何异步攻击,进行模版嵌入设计实现同步...
  • 空间域图像处理——带通滤除周期噪声 标准差分别为14.3、31.6、49.2 3.灰度变换与空间滤波 主要在空间域,针对像素进行操作。灰度变换主要对单个像素操作,处理对比度和阈值;空间滤波主要针对像素的领域处理。 灰度...
  • (1)已知:噪声为随机噪声和周期噪声混合噪声; (2)要求: a)去噪处理后,计算均方误差评估去噪处理后图像的去噪效果 b)撰写完整的科技报告(形式类似科技论文)表述自己的算法设计,算法实现与算法评估过程。
  • 代数运算,就是对两幅图像的点之间进行加、减、乘、除的运算。四种运算相应的公式为: ...图像相减用于减去背景或周期噪声,污染等。 图像相加 OpenCV提供了相加的函数 [cpp] view plain c
  • 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强...4 频率域滤波复原(削减周期噪声) 1 图像退化/复原过程的模型 什么是退化? 成像过程的“退化”,是指由于成像系统各种...
  • 图像处理,傅里叶变换一种有效而重要的方法,如:图像特征提取,频率域滤波,周期噪声去除图像恢复等。可以将图像从空间域转换到频率域进行处理。 至于傅里叶变换的其他概念和具体实现细节,这里不多
  • 图像处理技术应用实践课程设 计 题 目 学生姓名 学 号 院 系 专 业 任课教师 图像...失 真的过程其目的是要改善图像的视觉 效果运用空间域与频率域相结合的算法去除随机噪声和周期噪声的混合噪声提高图像质量 关键词
  • 代数运算,就是对两幅图像的点之间进行加、减、乘、除的运算。四种运算相应的公式为: ...图像相减用于减去背景或周期噪声,污染等。 图像相加 OpenCV提供了相加的函数 [cpp] view plainco
  • 海思平台ISP与图像的IQ调试-第9季

    千人学习 2020-03-14 17:10:52
    常见的IQ调试技术如:线性纠正、噪声去除、黑电平校正、坏点去除、颜色插补、Gamma 校正、RGB2YUV 转换、主动白平衡处理、主动曝光控制、AE评估等。 随着通信行业发展,网速越来越快,网络也从文本时代发展越过语音...
  • 频谱分析仪分辨带宽(RBW)的选择主要由信号发生器的品质来决定。对于不稳定的信号源,比如非锁相腔体信号发生器,可用的最窄的RBW滤波器...在扫描开始前,通过运用图像减法来去除跟踪发生振荡器输出线的变化来设定基准
  • c语言编写单片机技巧

    2009-04-19 12:15:17
    用C语言来编写目标系统软件,会大大缩短开发周期,且明显地增加软件的可读性,便于改进和扩充,从而研制出规模更大、性能更完备的系统。 综上所述,用C语言进行单片机程序设计是单片机开发与应用的必然趋势。所以...

空空如也

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去除图像中周期噪声