文章编 :1671-9662(2009)03-0050-03
基于Matlab 的图像去除噪声的研究
柏春岚
(河南城建学院测绘与城市空间信息系,河南平顶山467044)
波器以及小波。在此基础上,利用M atlab 编程与仿真,对其结果进行分析与比较,找出较佳处理随机噪声的方法。
关键词: M atlab;图像处理;消除噪声中图分类 : TN911.73 文献标识码:A
0 引言
1 图像除噪方法
图像降噪的方法有小波滤波、平均值滤波、形态学滤波及中值滤波等。小波滤波是一种实现简单而效果较好的方法,它是对小波分解后的各层系数模大于和小于某阈值的系数分别进行处理,然后利用处理后的小波系数重构出消噪后的图像[1~3];平均值滤波是因为在求平均值的过程中图像的静止部分不会改变,而对每一幅图像,各不同的噪声图案则累积得很慢,通过求平均值可以有效地降低随机噪声的影响[4];形态学滤波是从数学形态学中发展出来的一种新型的非线性滤波技术,是基于信 (图像)的几何结构特性,利用预先定义的结构元素对信 进行匹配或局部修正,以达到提取信 、抑制噪声的目的[4];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 处理技术,这种滤波器的优点是运算简单且速度快,在滤除叠加白噪声和长尾叠加噪声方面表现了极好的性能,并且中值滤波器能很好地保护图
像边缘,使图像较好地复原[1、5]
。
2 分析图像除噪
2.1 M atlab 软件在图像除噪中的应用
MATLAB 软件主要包括Simulink 以及功能各异的工具箱,以矩阵运算为基础,把计算、可视化、程序设计融合到一个简单易用的交互式工作环境中。其可以实现工程计算、算法研究、符 运算、建模和仿真、原型开发、数据分析和可视化、科学和工程绘图、应用程序设计等功能。同时,还推出一系列帮助科学分析的工具箱,如图像处理、信 处理、小波、神经 络以及通信等多个不同领域的专用工具箱,极大地方便了不同学科的研究工作。
MATLAB 在图像处理中的应用是由一系列支持图像处理的操作函数组成,如几何操作、区域操作和块操作、滤波、变换、图像分割、图像边缘提取、图像增强等。为便于应用,在该软件中形成图像处理工具包。图像处理工具包的函数种类很多,包括:图像显示、图像文件输入与输出、几何操作、像素值统计、图像分析与增强、图像滤波、滤波器、图像变换、图像
类型转换等。该工具包与其它操作一样,使用者可以根据需要自行编写函数[2、3]。
下面以 rice.tif 图像为原始数据,分析研究图像的降噪处理。2.2 平均值降噪2.2.1 编程
收稿日期:2009-03-22
第18卷第3期
2009年5月
河南城建学院学
Henan University of Urban Construction
Vol.18No.3May.2009
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