高斯白噪声滤波.doc

西安电子科技大学课程论文 数字图像处理高斯白噪声滤波 班级：070821 作者：董文凯 学号：07082001 时间：2011-06-30高斯白噪声滤波实验要求对实际Lena图像分别加入噪声标准差=15，20，25的高斯白噪声，用理想低通滤波器、高斯低通滤波器、算术均值滤波器和中值滤波器对实际Lena图像进行去噪，比较其去噪效果。实验内容1.对Lena图像加高斯白噪声1.1原始图例：采用经典Lena图像作为实验样例进行本实验的操作，原始Lena图像见图1.图1 原始Lena图 1.2加噪结果：图2 的噪声图 图3 的噪声图图4 的噪声图结论：经过对以上三图的分析知越大图像越不清晰。1.3源程序：X=imread(Lena.jpg);J1=imnoise(X,gaussian,0,0.152);imshow(J1)；J2=imnoise(X,gaussian,0,0.202);imshow(J2)；J2=imnoise(X,gaussian,0,0.252);imshow(J2)2对高斯白噪声进行滤波2.1理想低通滤波器：2.1.1滤波原理理想低通滤波器：其传递函数为：理想低通滤波器的冲激响应为：2.1.2滤波结果图5 不同值下对图2的滤波结果图6 不同值下对图3的滤波结果图7 不同值下对图4的滤波结果2.1.3源代码X=imread(Lena(25).jpg);%读取图像 I=rgb2gray(X);%将图像变为灰度图figure;%创建图形图像对象imshow(I);%显示灰度图像title(原始图像);%加标题%将灰度图像的二维不连续Fourier变换的零频率成分引导频谱的中心s=fftshift(fft2(I);figure;%创建图形图像对象imshow(log(abs(s),);%显示对s的绝对值取对数后的图像title(傅里叶频谱图);%加标题M,N=size(s);%分别返回s的行数到M中，列数到N中n1=floor(M/2);%对M/2进行取整n2=floor(N/2);%对N/2进行取整%ILPF滤波，d0=5,15,30d0=XX;%初始化d0 for i=1:M for j=1:N d=sqrt(i-n1)2+(j-n2)2);%点(i,j)到傅里叶变换中心的距离 if dn,qnx1=double(x);x2=x1;%A(a:b,c:d)表示矩阵A的第a到b行，第c到d列的所有元素for i=1:(p(1)-n+1) for j=1:(p(2)-n+1) c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1).*a;%取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素与模板相乘 s=sum(sum(c);%求c矩阵（即模板）中个元素之和 x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n);%将模板各元素的均值赋给模板中心位置的元素 endend %未被赋值的元素取原值d=uint8(x2);主函数：h=imread(LenaXX.jpg);c=rgb2gray(h);figureimshow(c);title(加噪图像);A2=avefilt(c,n);%n表示模块，在本实验中分别取5和3figureimshow(A2);title(均值滤波)2.4 中值滤波器：2.4.1滤波原理中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是在某种结构的二维滑动模板下，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的二维数据序列。二维中值滤波输出为：其中分别为原始图像和处理后图像。为二维模板，通常为2*2，3*3区域，也可以是不同的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。2.4.2滤波结果图14 模板为分别为5和3的中值滤波器对图2进行滤波的结果图15 模板为分别为5和3的中值滤波器对图3进行滤波的结果图16 模板为分别为5和3的中值滤波器对图4进行滤波的结果2.4.3源代码function d=midfilt(x,n)p=size(x); %输入图像是p*q的，且pn,qnx1=double(x);x2=x1;for i=1:(p(1)-n+1) for j=1:(p(2)-n+1) c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1); %取出x1中从(i,j)开始的n行n列元素 e=c(1,:);%c矩阵的第一行 for k=2:n e=e,c(k,:);%将c矩阵变为一个行矩阵 end mm=median(e);%mm是中值 x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=mm;%将模板各元素的中值赋给模板中心位置元素 endend %未被赋值的元素取原值d=uint8(x2);主函数：h=imread(LenaXX.jpg);c=rgb2gray(h);figureimshow(c);title(加噪图像);A2=midfilt(c,n);%n表示模块，在本实验中分别取5和3figureimshow(A2);title(中值滤波)实验结果分析：通过以上四种滤波方法的实验及其结果，可以看出理想低通滤波器的滤波效果并不理想，特别是当的水平很低时，图像非常模糊，即使提高的水平，仍然存在图像边缘不清晰的情况，相对的均值滤波器和中值滤波器就没有出现这样的现象，而且实现起来较容易，同时通过提高模板维数，滤波效果也