数字图像处理,经典滤波算法去噪对比实验(Matlab实现)

Posted EbowTang

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数字图像处理,经典滤波算法去噪对比实验(Matlab实现)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一,经典滤波算法的基本原理


1,中值滤波和均值滤波的基本原理

参考以前转载的博客:http://blog.csdn.net/ebowtang/article/details/38960271


2,高斯平滑滤波基本原理

参考以前转载的博客:http://blog.csdn.net/ebowtang/article/details/38389747



二,噪声测试效果

1,不同噪声效果

三幅图各噪声浓度分别是0.01 0.03,0.05(比如第一副图均是加入0.01的噪声浓度)


2,实验代码

<span style="font-size:12px;">%读入原始图像并显示
image_original=imread('dog.bmp');
figure(1)
subplot(2,4,1);
imshow(image_original);
title('原输入图像');
axis square;

%生成含高斯噪声图像并显示
pp=0.05;
image_gaosi_noise=imnoise(image_original,'gaussian',0,pp);
subplot(2,4,2);
imshow(image_gaosi_noise);
title('添加高斯噪声后图像');
axis square;

%生成含椒盐噪声图像并显示
d=0.05;
image_saltpepper_noise=imnoise(image_original,'salt & pepper',d);
subplot(2,4,3);
imshow(image_saltpepper_noise);
title('添加椒盐噪声后图像');
axis square;

%生成含乘性噪声图像并显示
var=0.05;
image_speckle_noise=imnoise(image_original,'speckle',var);
subplot(2,4,4);
imshow(image_speckle_noise);
title('添加乘性噪声后图像');
axis square;

%原图像直方图
r=0:255;  
bb=image_original(:); 
pg=hist(bb,r);  
pgr1=pg/length(bb);  
subplot(245);bar(pgr1);title('源输入图像的直方图');

r=0:255;  
bl=image_gaosi_noise(:); 
pg=hist(bl,r);  
pgr2=pg/length(bl);  
subplot(246);bar(pgr2);title('高斯噪声污染后的直方图');

r=0:255;  
bh=image_saltpepper_noise(:); 
pu=hist(bh,r);  
pgr3=pu/length(bh);  
subplot(247);bar(pgr3);title('椒盐噪声污染后的直方图');

r=0:255;  
ba=image_speckle_noise(:); 
pa=hist(ba,r);  
pgr4=pa/length(ba);  
subplot(248);bar(pgr4);title('乘性噪声污染后直方图');</span>

三,椒盐噪声去除能力对比

1,三大去噪效果

三幅图椒盐噪声浓度分别是0.01 0.03,0.05(比如第一副图均是加入0.01的椒盐噪声去噪对比)



2,实现代码

<span style="font-size:12px;"></span><pre name="code" class="cpp">%读入原始图像并显示
image_original=imread('dog.bmp');
figure(1)
subplot(2,4,1);
imshow(image_original);
title('原输入图像');
axis square;

%生成含高斯噪声图像并显示
%pp=0.05;
%image_gaosi_noise=imnoise(image_original,'gaussian',0,pp);

%生成含椒盐噪声图像并显示
dd=0.05;
image_saltpepper_noise=imnoise(image_original,'salt & pepper',dd);

%生成含乘性噪声图像并显示
%var=0.05;
%image_speckle_noise=imnoise(image_original,'speckle',var);


image_saltpepper_noise_after1=medfilt2(image_saltpepper_noise,[3,3]);
subplot(2,4,2);
imshow(image_saltpepper_noise_after1);title('中值滤波去椒盐噪声效果图');
axis square;

h_gaosi1=fspecial('gaussian',3,1);
image_saltpepper_noise_after2=imfilter(image_saltpepper_noise,h_gaosi1);
subplot(2,4,3);
imshow(image_saltpepper_noise_after2);title('高斯平滑去椒盐噪声效果');
axis square;

image_saltpepper_noise_after3=wiener2(image_saltpepper_noise,[5 5]);
subplot(2,4,4);
imshow(image_saltpepper_noise_after3);title('维纳滤波去椒盐噪声效果');
axis square;


%原图像直方图
r=0:255;  
bb=image_original(:); 
pg=hist(bb,r);  
pgr1=pg/length(bb);  
subplot(245);bar(pgr1);title('源输入图像的直方图');

r=0:255;  
bl=image_saltpepper_noise_after1(:); 
pg=hist(bl,r);  
pgr2=pg/length(bl);  
subplot(246);bar(pgr2);title('中值滤波去椒盐噪声后的直方图');

r=0:255;  
bh=image_saltpepper_noise_after2(:); 
pu=hist(bh,r);  
pgr3=pu/length(bh);  
subplot(247);bar(pgr3);title('高斯平滑去椒盐噪声后的直方图');

r=0:255;  
ba=image_saltpepper_noise_after3(:); 
pa=hist(ba,r);  
pgr4=pa/length(ba);  
subplot(248);bar(pgr4);title('维纳滤波去除椒盐噪声后的直方图');

 

四,高斯噪声去除能力对比

1,去噪效果对比

2,实验代码

<span style="font-size:12px;"></span><pre name="code" class="cpp">%读入原始图像并显示
image_original=imread('dog.bmp');
figure(1)
subplot(2,4,1);
imshow(image_original);
title('原输入图像');
axis square;

%生成含高斯噪声图像并显示
pp=0.05;
image_gaosi_noise=imnoise(image_original,'gaussian',0,pp);

%生成含椒盐噪声图像并显示
%dd=0.01;
%image_saltpepper_noise=imnoise(image_original,'salt & pepper',dd);

%生成含乘性噪声图像并显示
%var=0.05;
%image_speckle_noise=imnoise(image_original,'speckle',var);


image_gaosi_noise_after1=medfilt2(image_gaosi_noise,[3,3]);
subplot(2,4,2);
imshow(image_gaosi_noise_after1);title('中值滤波去高斯噪声效果图');
axis square;

h_gaosi1=fspecial('gaussian',3,1);
image_gaosi_noise_after2=imfilter(image_gaosi_noise,h_gaosi1);
subplot(2,4,3);
imshow(image_gaosi_noise_after2);title('高斯平滑去高斯噪声效果');
axis square;

image_gaosi_noise_after3=wiener2(image_gaosi_noise,[5 5]);
subplot(2,4,4);
imshow(image_gaosi_noise_after3);title('维纳滤波去高斯噪声效果');
axis square;


%原图像直方图
r=0:255;  
bb=image_original(:); 
pg=hist(bb,r);  
pgr1=pg/length(bb);  
subplot(245);bar(pgr1);title('源输入图像的直方图');

r=0:255;  
bl=image_gaosi_noise_after1(:); 
pg=hist(bl,r);  
pgr2=pg/length(bl);  
subplot(246);bar(pgr2);title('中值滤波去高斯噪声后的直方图');

r=0:255;  
bh=image_gaosi_noise_after2(:); 
pu=hist(bh,r);  
pgr3=pu/length(bh);  
subplot(247);bar(pgr3);title('高斯平滑去高斯噪声后的直方图');

r=0:255;  
ba=image_gaosi_noise_after3(:); 
pa=hist(ba,r);  
pgr4=pa/length(ba);  
subplot(248);bar(pgr4);title('维纳滤波去除高斯噪声后的直方图');

 

五,乘性噪声去除能力对比

1,去噪效果对比

2,实验代码

<span style="font-size:12px;">%读入原始图像并显示
image_original=imread('dog.bmp');
figure(1)
subplot(2,4,1);
imshow(image_original);
title('原输入图像');
axis square;

%生成含高斯噪声图像并显示
%pp=0.01;
%image_gaosi_noise=imnoise(image_original,'gaussian',0,pp);

%生成含椒盐噪声图像并显示
%dd=0.01;
%image_saltpepper_noise=imnoise(image_original,'salt & pepper',dd);

%生成含乘性噪声图像并显示
var=0.01;
image_speckle_noise=imnoise(image_original,'speckle',var);


image_speckle_noise_after1=medfilt2(image_speckle_noise,[3,3]);
subplot(2,4,2);
imshow(image_speckle_noise_after1);title('中值滤波去乘性噪声效果图');
axis square;

h_gaosi1=fspecial('gaussian',3,1);
image_speckle_noise_after2=imfilter(image_speckle_noise,h_gaosi1);
subplot(2,4,3);
imshow(image_speckle_noise_after2);title('高斯平滑去乘性噪声效果');
axis square;

image_speckle_noise_after3=wiener2(image_speckle_noise,[5 5]);
subplot(2,4,4);
imshow(image_speckle_noise_after3);title('维纳滤波去乘性噪声效果');
axis square;


%原图像直方图
r=0:255;  
bb=image_original(:); 
pg=hist(bb,r);  
pgr1=pg/length(bb);  
subplot(245);bar(pgr1);title('源输入图像的直方图');

r=0:255;  
bl=image_speckle_noise_after1(:); 
pg=hist(bl,r);  
pgr2=pg/length(bl);  
subplot(246);bar(pgr2);title('中值滤波去乘性噪声后的直方图');

r=0:255;  
bh=image_speckle_noise_after2(:); 
pu=hist(bh,r);  
pgr3=pu/length(bh);  
subplot(247);bar(pgr3);title('高斯平滑去乘性噪声后的直方图');

r=0:255;  
ba=image_speckle_noise_after3(:); 
pa=hist(ba,r);  
pgr4=pa/length(ba);  
subplot(248);bar(pgr4);title('维纳滤波去除乘性噪声后的直方图');</span>

六,PNSR客观对比

(PNSR客观对比越高越好)

本对比也囊括了其他常见去噪方式的对比





参考资源

【1】《百度百科》

【2】《维基百科》

【3】冈萨雷斯《数字图像处理》

【4】http://blog.csdn.net/ebowtang/article/details/38960271

以上是关于数字图像处理,经典滤波算法去噪对比实验(Matlab实现)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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在空域对图片加性噪声的去噪处理

81.视频图像去噪滤波算法的相关介绍

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基于非局部滤波图像去噪方法

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