基于MATLAB软件的图像去噪方法比较

基于MATLAB软件的图像去噪方法比较 DOI:10.13432/j.cnki.jgsau.2011.04.010 ２０１１年８月第４期１５７～１６０ 甘　肃　农　业　大　学　学　报 ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＧＡＮＳＵ　ＡＧＲＩＣＵＬＴＵＲＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ　　　 第４６卷　 双月刊 基于ＭＡＴＬＡＢ软件的图像去噪方法比较 王姣斐，王双喜 （）山西农业大学工学院，山西太谷　０３０８０１ 摘要：一幅图像在实际应用过程中可能存在各种各样的噪声，给后面的图像区域分割、分析判断等工作带来了困难，因此图像去噪是图像处理中的重要组成部分．利用ＭＡ中值滤波和自适应滤波３种ＴＬＡＢ软件对均值滤波、图像去噪技术进行分析比较．结果 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 明：均值滤波方法适于去除高斯噪声；中值滤波方法适于去除椒盐噪声，同时自适应滤波方法较之前２种滤波方法具有更好的选择性，适于去除高斯噪声．同时，能较好保护图像边界；３种去噪方法对于去除远观图或近观图中的噪声，均有良好效果． 关键词：图像去噪；均值滤波；中值滤波；自适应滤波 （）中图分类号：ＴＰ３９１．４　　　　文献标识码：Ａ　　　　　文章编号：１００３４３１５２０１１０４０１５７０４　－－－ Ｃｏｍａｒｉｓｏｎｏｆｉｍａｅｄｅｎｏｉｓｉｎｔｅｃｈｎｉｕｅｓ　　　ｐｇｇｑ　 ｂａｓｅｄｏｎＭＡＴＬＡＢｓｏｆｔｗａｒｅ　　　 ，ＷＡＮＧＷＡＮＧＪｉａｏｆｅｉＳｈｕａｎｘｉ　－　－ｇ （，，）ＣｏｌｌｅｅｏｆＥｎｉｎｅｅｒｉｎＳｈａｎｘｉＡｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔＴａｉｕ０３０８０１，Ｃｈｉｎａ　　　　　ｇｇｇｇｙｇ ：，ＡｂｓｔｒａｃｔＶａｒｉｏｕｓｎｏｉｓｅｗａｓｅｘｉｓｔｅｄｗｈｅｎａｎｉｍａｅｗａｓｕｓｅｄｉｎａｎａｌｉｃａｔｉｏｎａｔｔｈｅｓａｍｅｒｏｃｅｓｓ　　　　　　　　　　　　　　ｇｐｐｐ，ｔｉｍｅｍａｎｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｅｓｗｅｒｅｗｉｔｈｉｔｉｎｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｒｅｉｏｎｓｌｉｔｔｉｎａｎｄｉｍａｅｗｏｒｋ．ｒｏｄｕｃｅｄｒｏｃｅｓｓｉｎ　　　　　　　　　　ｙｇｇｐｇｇｐｐｇ　　　　Ｓｏｔｈｅｉｍａｅｄｅｎｏｉｓｉｎｗａｓｅｓｓｅｎｔｉａｌｉｎｔｈｅｉｍａｅｒｏｃｅｓｓｉｎ．Ｔｈｒｅｅｔｅｃｈｎｉｕｅｓｏｆｉｍａｅｄｅｎｏｉｓｉｎｍｅａｎ　　　　　　　　　　　　ｇｇｇｑｇｇ（ｐｇ　，）ｗｆｉｌｔｅｒｉｎｍｅｄｉａｎｆｉｌｔｅｒｉｎａｎｄａｄａｔｆｉｌｔｅｒｉｎｅｒｅａｎａｌｚｅｄａｎｄｃｏｍａｒｅｄｂａｓｅｄｏｎＭＡＴＬＡＢｓｏｆｔｗａｒｅｉｎ　　　　　　　　　　　ｇｇｐｇｙｐ　；ｔｈｉｓａｅｒ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｍｅａｎｆｉｌｔｅｒｉｎｗａｓｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒｒｅｍｏｖｉｎｔｈｅａｕｓｓｉａｎｎｏｉｓｅｔｈｅｍｅ　　　　　　　　　　　　　－ｐｐｇｇｇ　　，；ｄｉａｎｆｉｌｔｅｒｉｎｗａｓａｒｏｒｉａｔｅｆｏｒｒｅｍｏｖｉｎｔｈｅｓａｌｔ＆ｅｅｒｎｏｉｓｅａｎｄｔｈｅｂｏｕｎｄａｒｗｅｌｌｃｏｍｒｏｔｅｃｔｅｄ　　　　　　　　　－ｇｐｐｐｇｐｐｐｙｐ　　　，，ｗｉｔｈｔｈｅｆｉｒｓｔｔｗｏｔｅｃｈｎｉｕｅｓｔｈｅａｄａｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｈａｄａｂｅｔｔｅｒｓｅｌｅｃｔｉｖｉｔｆｉｔｆｏｒｒｅｍｏｖｉｎｔｈｅａｒｅｄ　　　　　　　　　　　　ｑｐｇｙｇｐ　　，ａｕｓｓｉａｎｎｏｉｓｅ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅｔｈｒｅｅｍｅｔｈｏｄｓｃｏｕｌｄｒｅｍｏｖｅｔｈｅｎｏｉｓｅｗｅｌｌｉｎａｆａｒｉｍａｅｏｒｃｌｏｓｅｕｉｍａｅ．　　　　　　　　　　　　　－ｇｇｐｇ　 ：；ｍ；ｍ；Ｋｅｗｏｒｄｓｉｍａｅｄｅｎｏｉｓｉｎｅａｎｆｉｌｔｅｒｉｎｅｄｉａｎｆｉｌｔｅｒｉｎａｄａｔｆｉｌｔｅｒｉｎ　　　　ｇｇｇｇｐｇｙ　　　随着计算机和多媒体技术的迅速发展和普及，数字图像处理技术受到了空前广泛的重视，出现了许多新的应用领域和新的处理方法．图像在生成和传输过程中，往往会受到各种噪声的干扰和影响，噪声恶化了图像质量，使图像变得模糊，甚至淹没图像特征，这给后面的图像区域分割、分析判断等工作带来了困难．因此，在图像的预处理阶段去除噪声、恢 复原始图像是图像处理中的一个及其重要的步骤，研究图像去噪的方法有重要意义． 本研究首先讨论了图像在获取和传输等过程中所产生的噪声类型，然后介绍了均值滤波、中值滤波、自适应滤波３种技术各自去噪的原理，然后利用ＭＡＴＬＡＢ图像处理工具箱中的不同函数进行图像去噪处理，通过试验结果分析比较这３种图像去噪 ，：作者简介：王姣斐（女，在读硕士，研究方向为农业信息技术及应用．１９８５Ｅ－ｍａｉｌｓｘａｕｗｆ２６．ｃｏｍ－）＠１ｊ：通信作者：王双喜，男，教授，博士生导师，从事生物环境 工程 路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理 研究．Ｅ－ｍａｉｌｗｓｘ＠ｓｘａｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）基金项目：国家科学自然基金资助项目（３０７７１２４１．；收稿日期：修回日期：２０１０１０１３２０１０１２１６－－－－ １５８ 甘肃农业大学学报 ２０１１年 方法的性能优劣，以期为进一步的图像处理提供理论依据． ６］ 图、应用程序 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 和图形用户界面设计等［不仅如． 此，语法简ＭＡＴＬＡＢ语言编程与Ｃ语言十分类似，单、易学易用，是一种简单、高效、功能极强的编程语言，其图像处理工具箱提供了多种去除图像噪声的方法，利用这些工具箱所提供的丰富函数，可以方便地对数字图像进行分析处理和研究． 一种较好的图像去噪方法应该既可以消掉噪声 （）１ 影响又不使图像的边缘轮廓和线条变模糊．图像去噪处理方法有空域法和频域法２类．在空间域里一类方法是噪声去除，即先判定某点是否为噪声点，若是，重新赋值，若不是按原值输出；另一类方法是平均，即不依赖于噪声点的识别和去除，而对整个图像进行平均运算．在频率域里是对图像频谱进行修正，一般采用低通滤波方法，而不像在空间域里直接对 ７］ ，图像像素灰度级值进行运算［即首先将图像从空 １　噪声分类 一幅图像的质量常用峰值信噪比ＰＳＮＲ表示，即 ２ ＰＳＮＲ＝１０ｌｏｇ｛２ ，），）］｝Ｅ［ｉ－ｇ（ｉｆ（ｊｊ ，，其中，表示无噪声图像，表示受噪声污ｉｉｆ（ｊ）ｇ（ｊ） １］ ，染的图像［噪声反映在图像中，会使原本均匀和连 续变化的灰度值突然变大或变小，形成一些虚假的减弱、抑制或消除这类噪声而改善图像边缘或轮廓． 质量的方法称为图像去噪（图像平滑）． 数字图像中常见的２类噪声是加性噪声、乘性噪声，本研究以加性噪声中的高斯噪声（Ｇａｕｓｓｉａｎ））和椒盐噪声（为例．高斯ｎｏｉｓｅＳａｌｔ＆Ｐｅｅｒｎｏｉｓｅ　ｐｐ噪声主要源于电子电路噪声和由低照明度或高温带 ２］ ，来的传感器噪声［其噪声强度服从高斯或正态分３］ ，布［概率密度函数如下： ２２－（）／σｘ）＝ｘ－φ２ｐ（ πσ然后进行各种各样的处理，再将间域变换到频率域， 所得到的结果进行反变换，从而达到图像处理的目的．小波变换是全局变换，在时域或频域中均可从混 ８］ 有强噪声的信号中提取原始信号［． （）２ 本研究对空间域中的均值滤波、中值滤波和自适应滤波３种去噪技术进行分析比较，以下为３种技术的各自去噪原理． ）１　均值滤波可归结为矩形窗加权的有限冲激响应线性滤波器，它的幅度特性的“主瓣”对应频率的区域（范围为－其中Ｎ为矩形窗的窗口 ＮＮ ，另一类是颗粒噪声（或称为椒盐噪声）它是由 ４］ ，感光片不正确的曝光产生的［概率密度函数如下： （）（）３ｏｒｂ　ｘ＝ｐｘ＝ｂｆｐ ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ０ 与图像信号的强度相比，椒盐噪声干扰通常较大，负椒盐噪声以一黑点出现，正椒盐噪声以白点出现在图像中，若一幅图像的噪声密度为３则该０％，图像中有１５％的像素受负椒盐噪声影响，１５％的像素受正椒盐噪声影响，而其余７０％的像素的灰度值和原图像一致 ［５］ ａｐｆｏｒ　ｘ＝ａ （） ，也即滤波窗口内的象素数目）第一个“旁瓣”长度， 比主峰低１因此，均值滤波相当于低通滤波３分贝． ９］ ，器，截止频率与Ｎ成反比［ＭＡＴＬＡＢ图像处理工 具箱提供了ｉｍｆｉｌｔｅｒ函数用于实现均值滤波． ）２　中值滤波器是一种常用的非线性平滑滤波器，其滤波原理与均值滤波类似，二者不同之处在于，中值滤波器的输出像素值是由邻域像素的中间值而不是平均值决定的．ＭＡＴＬＡＢ图像处理工具箱提供了ｍｅｄｆｉｌｔ２函数用于实现中值滤波． ）３　自适应滤波是利用潜意识可以获得的滤波器参数等结果，自动地调节当时的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性．自适应滤波比相应的线性滤波器具有更好的选择性，可以更好地保存图像的边缘和高频细节信息．ＭＡＴＬＡＢ图像处理工具箱中的ｗｉｅｎｅｒ２函数可以 ． ２　图像去噪方法 本研究以准确、可靠的科学计算 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 软件ＭＡＴＬＡＢ为工具．ＭＡＴＬＡＢ是ＭａｔｈｓＷｏｒｋｓ公司于１９８２年推出的一套高性能的数值计算和可视化的商业软件，是一种直译式语言，以矩阵运算为基础，把计算、可视化、程序设计融合到了一个简单易用的交互式工作环境中，可以实现工程计算、算法研究、建模和仿真、原型开发、数据分析、科学工程绘 第４期王姣斐等：基于ＭＡＴＬＡＢ软件的图像去噪方法比较 １５９ 实现图像噪声的自适应滤除．该函数根据图像的局部方差来调整滤波器的输出，当局部方差大时，滤波器的平滑效果较小，当局部方差小时，滤波器平滑效 １０］ 果较强［． ３　结果与分析 本试验针对含有不同噪声类型的图像，利用ＭＡＴＬＡＢ图像处理工具箱里的函数分别采取均值滤波、中值滤波和自适应滤波３种平滑滤波方法对图像进行去噪处理．本研究对远观和近观２类不同图像分别添加高斯噪声和椒盐噪声，然后采取以上得到了丰３种去噪方法分别对图像进行去噪复原，富的试验结果．图１为远观和近观２类不同图像 的 图１　原灰度图 Ｆｉ．１　Ｏｒｉｉｎａｌｒａｄａｔｉｏｎｉｍａｅ　　ｇｇｇｇ 图２　含噪声图（高斯噪声）（）Ｆｉ．２　ＮｏｉｓｉｍａｅＧａｕｓｓｉａｎｎｏｉｓｅ 　ｇｙｇ　 图３　处理后图像（高斯噪声） （）Ｆｉ．３　ＡｆｔｅｒｒｏｃｅｓｓｉｎｉｍａｅＧａｕｓｓｉａｎｎｏｉｓｅ　　ｇｐｇｇ　 原始灰度图；图２为对２幅原始图分别加入高斯噪声；图３为用３种去噪技术去除高斯噪声后的结果图；图４为对２幅原始图分别加入椒盐噪声；图５为用３种去噪技术去除椒盐噪声后的结果图． ）１３种滤波方法　不论对远观图还是近观图，均有良好的滤除噪声效果． ）２　对含有同一种噪声类型的不同图像采用３种滤波方法进行分析可知：原始图像经过均值滤波处理后，噪声得到了抑制，但也使图像边缘变得模糊；中值滤波方法运算简单，易于实现，能较好地保护图像边界，但有时会失掉图像中的细线和小块的目标区域；自适应滤波技术具有更好的选择性，可以 更好地保存图像的边缘和高频细节信息，使图像显得更清晰． ）　　３　对含有不同噪声类型的同一图像采用这３种滤波方法进行处理后，分析可知：均值滤波方法对高斯噪声有较强的抑制效果， 对椒盐噪声抑制效果 图４　含噪声图（椒盐噪声） （）Ｆｉ．４　ＮｏｉｓｉｍａｅＳａｌｔ＆Ｐｅｅｒｎｏｉｓｅ　ｇｙｇｐｐ　 １６０ 甘肃农业大学学报 ２０１１ 年 图５　处理后图像（椒盐噪声） （）Ｆｉ．５　ＡｆｔｅｒｒｏｃｅｓｓｉｎｉｍａｅＳａｌｔ＆Ｐｅｅｒｎｏｉｓｅ　　ｇｐｇｇｐｐ　 不明显；中值滤波方法对高斯噪声的抑制效果不明对去除椒盐噪声效果明显；自适应滤波方法去除显， 高斯噪声的效果最好，去除椒盐噪声的效果相对差． 参考文献 ［］梁德群，樊鑫，等．基于小波域的图像噪声类型识１　张旗， ］：别与估计［红外与毫米波学报，Ｊ．２００４，２３（４）２８１－２８５ ４　结语 本研究通过均值滤波、中值滤波、和自适应滤波３种滤波方法对２种典型噪声处理后进行视觉效果的对比， 总结 初级经济法重点总结下载党员个人总结TXt高中句型全总结.doc高中句型全总结.doc理论力学知识点总结pdf 出３种滤波技术的性能优劣，即均值滤波方法可有效去除噪声，但使图像边缘变得模糊，更适于去除高斯噪声；中值滤波方法能较好保护图像边界，但会失掉图像中的细线和小块的目标区域，更适于去除椒盐噪声；自适应滤波方法具有较好的选择性，可以更好地保存图像的边缘和高频细节信息，更适于去除高斯噪声．在实际应用中，应针对噪声类型及具体的应用背景和给定的图像类别综合考虑，选择适当的滤波方法．而如何将各种算法进行优化综合，得到一种新的兼有细节保护和噪声抑制的优良特性的算法，这是图像处理进一步的研究方向． ［］数字图像处理［北京：电子工业出２Ｍ］．２版．　冈萨雷斯． 版社，２００６ ［］黄地龙，赵宇．基于小波分析的自适应噪声识别３　徐莉， ［］（）：铁路计算机应用，Ｊ．２００７，１６８１１１４－ ［］，数字图像处理４ａｆａｅｌＣＧｏｎｚａｌｅｚＲｉｃｈａｒｄＥ　Ｗｏｏｄｓ．　Ｒ　　　 ［北京：电子工业出版社，Ｍ］．２００３ ［］“［５ｏｎｚａｌｅｚＲＣ，ＷｏｏｄｓＲＥ．ＤｉｉＩｍａｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎＭ］．　Ｇ　　　　　ｇｇｇ ，ＰｕｂｌｉｓｈｉｎＨｏｕｓｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＩｎｄｕｓｔｒ２００２Ｂｅｉｉｎ　　　ｇｙｊｇ：　［］现代图像处理与Ｍ北京：人民６ａｔｌａｂ实现［Ｍ］．　张兆礼． 邮电出版社，２００１：１７１２０１－ ［］］数字图像中平滑去噪技术研究及实现［现代７Ｊ．　双娜． 计算机，２０１０：５５５７－ ［］李广，刘强．基于小波分析的图像压缩与去噪８　燕振刚， ］（）：研究［甘肃农业大学学报，Ｊ．２０１０，４５４１５６１６０－［］９ｅｎｈｅｉｎＡ　Ｖ，ＳｃｈａｆｅｒＲ　Ｗ．ＤｉｉｔａｌＳｉｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎ　Ｏ　　　　ｐｐｇｇｇ ［：，Ｍ］．Ｎｅｗ　ＹｏｒｋＰｒｅｎｔｉｃｅａｌｌＩｎｅ１９７５－Ｈ　 ［］］曾欢．几种图像去噪平滑算法的性能分析［１０Ｊ．　王浩， （）：科技资讯，２００６３１２－ （责任编辑　赵晓倩）