5-3图像处理经典案例:椒盐噪声运算处理(matlab程序)

news2024/11/18 7:39:09

1.简述

椒盐噪声也称为脉冲噪声,是图像中经常见到的一种噪声,它是一种随机出现的白点或者黑点,可能是亮的区域有黑色像素或是在暗的区域有白色像素(或是两者皆有)。椒盐噪声的成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位元传输错误等。例如失效的感应器导致像素值为最小值,饱和的感应器导致像素值为最大值。

处理方式

常用的去除这种噪声的有效手段是使用中值滤波器。

一般使用非线性滤波器处理椒盐噪声的方法,以下将简介三种解决方法。

椒盐噪声异常值侦测

异常侦测(Anomaly detection)有时称为异常值侦测(Outlier detection),如其名所隐含的,在给定的资料集合中,它将侦测在已有的规律中表现异常者。现今常用的方法以计算距离为基础的K-近邻算法或是机器学习中的支持向量机等。

椒盐噪声中值滤波器

中值滤波器(Median filtering) 如其名所隐含的,它将一个像素的值用该像素邻域中强度值的中间值来取代(计算中间值的过程中,也会将该像素的原始值包含),中值滤波器在处理盐和胡椒噪声上能提供绝佳的噪声降低效能。 椒盐噪声伪中值滤波器 为了改进中值滤波器的计算速率,伪中值滤波器(Pseudo-median filtering) 以近似的方法算出中间值。

在图像处理中,在进行如边缘检测这样的进一步处理之前,通常需要首先进行一定程度的降噪。中值滤波是一种非线性数字滤波器技术,经常用于去除图像或者其它信号中的噪声。这个设计思想就是检查输入信号中的采样并判断它是否代表了信号,使用奇数个采样组成的观察窗实现这项功能。观察窗口中的数值进行排序,位于观察窗中间的中值作为输出。然后,丢弃最早的值,取得新的采样,重复上面的计算过程。中值滤波是图像处理中的一个常用步骤,它对于斑点噪声和椒盐噪声来说尤其有用。保存边缘的特性使它在不希望出现边缘模糊的场合也很有用。      

2.代码

I1=imread('tire.tif'); %读灰度图tire.tif 
I2=imnoise(I1,'salt & pepper'); %在图像上加入椒盐噪声 
figure,imshow(I2) %显示加椒盐噪声后的灰度图像 
I3=im2bw(I1); %把加椒盐噪声后的灰度图像二值化 
figure,imshow(I3) %显示二值化后的图像 
I4=bwmorph(I3,'open'); %对二值噪声图像进行二值形态学开运算 
figure,imshow(I4) %显示开运算后的图像 
I5=bwmorph(I4,'close'); %对上述图像进行形态学闭运算 
figure,imshow(I5) %显示最终处理后的图像

 

3.运行结果

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