图像增强算法综合应用课程设计

1、图像处理技术应用实践课程设计 题 目 图像增强算法综合应用 同学姓名 学 号 院 系 专 业 任课老师 精品资料 第 1 页,共 11 页xxxx 年 xx 月 xx 日 图像增强算法综合应用 梅雨 南京信息工程高校运算机与软件学院,南京 210044 摘要： 图像增强是指增强图像中的有用信息, 它可以是一个失真的过程,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： 随机噪声；周期噪声；空间域和频率域去噪 1 任务描述 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

2、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； 精品资料 第 2 页,共 11 页（ 2）要求： a）去噪处理后,运算均方误差评估去噪处理后图像的去噪成效 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； 第一组图片： 其次组图片： 2 图像增强算法 问题分析 （ 1）图片中加入了随机噪声和周期噪声混合噪声；针对不同的噪声,不同的去噪方法 成效不同,因此应当接受不同的去噪方法以达到最好的去噪成效； （ 2）随机噪声应在空间域去除,而空域去噪方法中,中值滤波法成效最好； （ 3）周期噪声应在频域中消去； 精品资料 第 3 页,共 1

3、1 页（ 4）去除噪声后的图像仍然可以改善处理； （ 5）均方误差评估去噪处理后图像的去噪成效； 算法设计 （ 1）读入初始图片及加噪图片； clc; clear; f=imreadD:dogOriginal.bmp; g=imreadD:dogDistorted.bmp; （2） 利用空域滤波,去除随机噪声,此时用中值滤波法,并显示它的频谱图； g3=medfilt2g,3,3; 原 图 空域滤波后的图像与原图的比较 去 除 随 机 噪 声 图1 （ 3）利用频域滤波,去除周期噪声；先转化成 数据矩阵,最终利用低通滤波去除周期噪声； double 型,进行傅里叶变换,再转化成 F = dou

4、bleg; % 数据类型转换, MATLAB 不支持图像的无符号整型的运算 G = fft2F; % 傅里叶变换 G= fftshiftG; % 转换数据矩阵 精品资料 第 4 页,共 11 页M,N=sizeG; nn = 2; % 二阶巴特沃斯 Butterworth 低通滤波器 d0 = 27; m = fixM/2; n = fixN/2; for i = 1 : M for j = 1 : N d = sqrti-m2+j-n2; end end （4 ）运算均方误差评估去噪成效； m n=sizep; l=f-p; he=sumsuml; avg=he/m*n; 精品资料 第 5

5、页,共 11 页k=l-avg; result1=sumsumk.2/m*n; if result1=0 dispdog 图均方误差 ; result2=0 else dispdog 图均方误差 ; result2=sqrtresult1 end 3 算法实现 代码 clc; clear; f=imreadD:dogOriginal.bmp; subplot421;imshowf,title 原图 ; f1=doublef; f2=fft2f1; % 傅立叶变换 f2=fftshiftf2; subplot422;imshowlogabsf2,title 原图频谱图 ; g=imreadD:d

6、ogDistorted.bmp; subplot423;imshowg,title 混合噪声图 ; g1=doubleg; 精品资料 第 6 页,共 11 页g2=fft2g1; % 傅立叶变换 g2=fftshiftg2; subplot424;imshowlogabsg2,title 混合噪声频谱图 ; % 空域滤波 , 去除随机噪声 中值 g3=medfilt2g,3,3; subplot425;imshowg3,title 去除随机噪声 ; g4=doubleg3; F1=fft2g3;% 对图像进行傅立叶变换 F1=fftshiftF1;% 移频 figure,subplot426,

7、imshowlogabsF1,title 去除随机噪声频谱图 ; % 频域滤波 G= F1; M,N=sizeG; nn = 2; % 二阶巴特沃斯 Butterworth 低通滤波器 d0 = 27; m = fixM/2; n = fixN/2; for i = 1 : M for j = 1 : N d = sqrti-m2+j-n2; h = 1/1+0.414*d/d02*nn; resulti,j = h * Gi,j; % 运算低通滤波器传递函数 精品资料 第 7 页,共 11 页end end result = ifftshiftresult; g = ifft2result;

8、 p= uint8realg; subplot427;imshowp,title 去噪后的图 ; 去噪后的频谱图 ; subplot428;imshowlogabsresult,title % 运算均方误差 m n=sizep; l=f-p; he=sumsuml; avg=he/m*n; k=l-avg; result1=sumsumk.2/m*n; if result1=0 dispdog 图均方误差 ; result2=0 else dispdog 图均方误差 ; result2=sqrtresult1 end 精品资料 第 8 页,共 11 页4 运行结果 原 图 原 图 频 谱 图 混 合 噪 声 图 混 合 噪 声 频 谱 图 去 除 随 机 噪 声 随 机 噪 声 频 谱 图 去 噪 后 的 图 去 噪 后 的 频 谱 图 图 3 分步去噪与原图的比较 图 4 均方误差结果 5 程序分析 通过本次设计,我发觉去噪后的图不如原图清晰,去噪成效不是很好,可以接受其 他算法观看去噪成效,也可以接受锐化函数对图像进一步锐化,提高图像质量； 精品资料 第 9 页,共 11 页参考文献： 1 章毓晋 .图像工程（上册） :图像处理（第 3 版） ,清华高校出版社, 2022 2 徐炜君,刘国忠 .空间