图像复原维纳滤波边缘提取

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时间:2019-06-17

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1、图像复原1).针对图像水平运动所引起的图像退化,给出连续函数退化模型的系统传递函数H(u,v)2).编程用维纳滤波实现对运动模糊图像的复原。解:首先将设计一个水平运动模糊滤波器对无噪的Lenna.bmp进行滤波,得到模糊后的图像,然后进行维纳滤波,也就是逆滤波(要消除H的零点,避免出现0/0)。程序如下:A=imread('Lenna.bmp');F=fft2(A);F=fftshift(F);N=512;u=1:N/2;T=1;a=0.05;%选择水平运动参数x=pi*a*u;H=zeros(N,N);H(1,1+N/2:N)=(T./x).*sin(x).*

2、exp(-i*x);%计算滤波系数H(1,1:N/2)=fliplr(conj(H(1,1+N/2:N)));%利用共轭对称性forn=2:NH(n,:)=H(1,:);endfigure,mesh(abs(H))%滤波器幅度特性G=F.*H;G=fftshift(G);AA=uint8(ifft2(G));figure,imshow(AA)%模糊的图像%维纳滤波,也是逆滤波H2=H+(H==0);%去除滤波器零点,将H中的0变为1,避免后面计算出现0/0G2=fftshift(G);F2=G2./H2;F2=fftshift(F2);A2=uint8(ifft

3、2(F2));figure,imshow(A2)实验结果如下:产生模糊图像的滤波器:模糊后的Lenna维纳滤波的结果:向模糊的图片加入均值为0、方差0.001的高斯噪声(程序几乎同上,不再给出)采用直接逆滤波(去除零点)和维纳滤波(其中K通过尝试,取10)的结果对比如下:如果采用半径受限的逆滤波,得到结果如下:可见,半径受限的逆滤波产生了图像模糊,同时也滤除了部分噪声,有振铃效应;而维纳滤波产生的图像更为清晰,振铃效应不明显,但是噪声比较明显。二.图像复原1).针对图像水平平移a后与原图像叠加形成的重影图像所引起的图像退化,给出连续函数退化模型的系统传递函数H(

4、u,v)2).编程用维纳滤波实现对一个重影图像的复原。解:1)设系统冲击响应为h(x,y),则对上式做傅里叶变换,,即为连续函数退化模型的系统传递函数H(u,v)2)A=imread('Lenna.bmp');[M,N]=size(A);a=12;%水平位移12pixelB=[A(:,N-a+1:N)A(:,1:N-a)];B=B*0.5+A*0.5;figure,subplot(121),imshow(B),title('重影图像(无噪)')u=1:N;H=zeros(M,N);H(1,:)=0.5*(1+exp(-1i*2*pi*(u-N/2)*a/N));

5、forn=2:MH(n,:)=H(1,:);end%k=10;H2=H+(abs(H)<1e-10);%避免除以很小的数导致误差,去阈值为1e-10F=fftshift(fft2(B));%F_R=F./H2;%无噪时,维纳滤波即逆滤波%F_R=F./H2.*(1-k./(k+(abs(H2))^2));%有噪声时A_re=uint8(real(ifft2(fftshift(F_R))));figure,subplot(122),imshow(A_re),title('维纳滤波后')向重影的图片加入均值为0、方差0.001的高斯噪声,选取合适的阈值(经试验,可取

6、0.1,即H2=H+(abs(H)<0.1),k可取10),实验结果如下:阈值选取过小时,噪声明显;阈值选取过大时,振铃效应明显。K增大时,噪声变小,图像亮度下降。三拍摄一张包含硬币、橡皮、钥匙等小物件的图像获得上述物体的边缘二值图像解:拍摄图像如下:程序如下:A=imread('edge_test.jpg');%1280×960×3A=rgb2gray(A);A=imresize(A,0.25);%为了方便在屏幕上显示,并且容易观察到细节,长宽均缩小为原来的1/4figure,imshow(A)BW1=edge(A,'sobel',0.04);%选取合适的阈值

7、BW2=edge(A,'prewitt',0.04);BW3=edge(A,'roberts',0.04);BW4=edge(A,'log',0.003);BW5=edge(A,'zerocross',0.003);BW6=edge(A,'canny',0.08);figure,subplot(131),imshow(BW1),title('sobel,thresh=0.04')subplot(132),imshow(BW2),title('prewitt,thresh=0.04')subplot(133),imshow(BW3),title('roberts,

8、thresh=0.04'

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