¿Cómo se ve la eliminación de ruido?

Introducción:

Durante el proceso de digitalización y transmisión, las imágenes digitales en realidad a menudo se ven interferidas por el ruido de los equipos de imágenes y el entorno externo, lo que se denomina imagen de ruido o imagen de ruido. . El proceso de reducir el ruido en imágenes digitales se llama eliminación de ruido de imagen.

Métodos para eliminar el ruido de la imagen:

Filtro promedio

El filtro promedio que utiliza el método de promedio de vecindad es muy adecuado para eliminar el ruido de partículas en imágenes escaneadas. El método de promediado de dominio suprime eficazmente el ruido, pero también provoca borrosidad debido al promediado, y el grado de borrosidad es proporcional al radio del dominio.

La suavidad del filtrado de media geométrica se puede comparar con el filtrado de media aritmética, pero se perderán menos detalles de la imagen durante el proceso de filtrado.

El filtrado promedio armónico es mejor para el ruido de la sal, pero no es adecuado para el ruido de la pimienta. Bueno para lidiar con el ruido gaussiano y otros ruidos.

El filtro de promedio armónico inverso es más adecuado para procesar ruido impulsivo, pero tiene la desventaja de que necesita saber si el ruido es oscuro o brillante para poder seleccionar el orden de filtro adecuado. Si una orden se firma incorrectamente, podría tener consecuencias desastrosas.

Filtro Wiener adaptable

Puede ajustar la salida del filtro según la variación local de la imagen. Cuanto mayor sea la variación local, más fuerte será el efecto suavizante del filtro. El objetivo final es minimizar el error cuadrático medio e2 = e [(f(x, y)-f (x, y) 2] entre la imagen restaurada f (x, y) y la imagen original f (x, y) El efecto de filtrado de este método es mejor que el de los filtros normales y es muy útil para retener los bordes y otras partes de alta frecuencia de la imagen, pero requiere muchos cálculos. El filtrado de Wiener funciona mejor para imágenes con blanco. ruido.

Filtro mediano

Es un filtro de suavizado no lineal de uso común. Su principio básico es reemplazar el valor mediano de cada punto del campo en un punto determinado de la imagen digital. o secuencia digital. El valor de este punto su función principal es cambiar los píxeles circundantes con grandes diferencias de valores de gris a valores cercanos a los de los píxeles circundantes, eliminando así los puntos de ruido aislados. Elimina el ruido entrecortado en la imagen. Es muy eficaz. El filtrado mediano no solo puede eliminar el ruido sino también proteger los bordes de la imagen, logrando así resultados de restauración satisfactorios. Además, no se requieren las características estadísticas de la imagen. durante la operación real, pero también brinda mucha comodidad para algunas imágenes con más detalles. Las imágenes, especialmente las imágenes con muchos puntos, líneas y agujas, no son adecuadas para usar el filtrado medio. El filtro de ruido

se puede utilizar para filtrar el ruido combinando encendido y apagado. Primero, abra la imagen ruidosa y podrá seleccionar una matriz de elementos estructurales que sea mayor que el tamaño del ruido, por lo que el resultado de la apertura será. para eliminar el ruido de fondo Finalmente, la imagen obtenida en el paso anterior se cierra para eliminar el ruido en la imagen. Se puede saber que este método es adecuado para tipos de imágenes con tamaños de objetos relativamente grandes y sin detalles pequeños. El efecto de eliminación de ruido de dichas imágenes será mejor.

Eliminación de ruido de wavelet

Este método retiene la mayoría de los coeficientes de wavelet que contienen la señal, por lo que puede mantener bien los detalles de la imagen. pasos en la eliminación de ruido de la imagen del análisis de wavelets:

(1) Descomposición de wavelets de la señal de la imagen

(2) Realice una cuantificación de umbral en los coeficientes de alta frecuencia después de la descomposición jerárquica. /p>

(3) Utilice wavelet bidimensional para reconstruir la señal de la imagen.

Consulte la Enciclopedia Baidu:/view/4518756.htm.