文档介绍：硕士研究生课程小论文
电子与信息工程学院
《MATLAB语言及应用》课程
基于MATLAB的带噪图像的高斯滤波
学号:099908006
专业:通信专业
学生姓名:安博
任课教师:王冬霞教授
2010年5月15日
基于MATLAB的带噪图像的高斯滤波
摘要:图像常常被强度随机信号(也称为噪声)(Salt & Pepper)噪声、脉冲噪声、(正脉冲噪声)或黑强度值(负脉冲噪声).与前两者不同,。图像滤波总体上讲包括空域滤波和频域滤波。频率滤波需要先进行傅立叶变换至频域处理然后再反变换回空间域还原图像,空域滤波是直接对图像的数据做空间变换达到滤波的目的。它是一种邻域运算,即输出图像中任何像素的值都是通过采用一定的算法,根据输入图像中对用像素周围一定邻域内像素的值得来的。如果输出像素是输入像素邻域像素的线性组合则称为线性滤波(例如最常见的均值滤波和高斯滤波),否则为非线性滤波(中值滤波、边缘保持滤波等)。线性平滑滤波器去除高斯噪声的效果很好,且在大多数情况下,对其它类型的噪声也有很好的效果。线性滤波器使用连续窗函数内像素加权和来实现滤波。特别典型的是,同一模式的权重因子可以作用在每一个窗口内,也就意味着线性滤波器是空间不变的,这样就可以使用卷积模板来实现滤波。如果图像的不同部分使用不同的滤波权重因子,且仍然可以用滤波器完成加权运算,那么线性滤波器就是空间可变的。,也就是说,在图像的任何位置上可以进行相同的运算而不考虑图像位置或空间的变化。
关键词:图像,高斯滤波,去噪,MATLAB
引言
20世纪20年代,图像处理首次得到应用。上个世纪60年代中期,随着计算机科学的发展和计算机的普及,图像处理得到广泛的应用。60年代末期,图像处理技术不断完善,逐渐成为一个新兴的学科。图像处理中输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。为了改善图像质量,从图像中提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。根据噪声频谱分布的规律和统计特征以及图像的特点,出现了多种多样的去噪方法。经典的去噪方法有:空域合成法,频域合成法和最优合成法等,与之适应的出现了许多应用方法,如均值滤波器,中值滤波器,低通滤波器,维纳滤波器,最小失真法等。这些方法的广泛应用,促进数字信号处理的极大发展,显著提高了图像质量。
一幅原始图像在获取和传输过程中会受到各种噪声的干扰,使图像质量下降,对分析图像不利。反映到图像画面上,主要有两种典型的噪声。一种是幅值基本相同,但出现的位置随机的椒盐噪声,另一种则每一点都存在,但幅值随机分布的随机噪声。为了抑制噪声、改善图像质量,要对图像进行平滑处理。图像平滑处理的方法多种多样,有邻域平均、中值滤波,高斯滤波、灰度最小方差的均值滤波等。
高斯平滑滤波的原理
高斯滤波是根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对去除服从正态分布的噪声是很有效果的。一维零均值高斯函数为。其中,高斯分布参数决定了高斯滤波器的宽度。对图像来说,常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器,函数表