实验七:图像的复原处理

一、实验目的

  1. 熟悉常见的噪声及其概率密度函数。
  2. 熟悉在实际应用中比较重要的图像复原技术,对退化图像进行复原处理。

二、实验原理

1. 图像复原技术,说简单点,同图像增强那样,是为了以某种预定义的方式来改进图像。在具体操作过程中用流程图表示,其过程就如下面所示:

2. 常见到的噪声有: 

        (1) 高斯噪声:高斯噪声是一种概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的噪声。它的特点是在噪声的取值上比较均匀地分布在均值附近,具有连续性。在图像中加入高斯噪声后,会使图像变得模糊,细节不清晰。

        (2) 椒盐噪声:椒盐噪声也被称为脉冲噪声。它主要由两种噪声组成,一种是椒噪声,其值通常为黑色(低灰度值);另一种是盐噪声,其值通常为白色(高灰度值)。椒盐噪声在图像中表现为随机出现的黑色或白色的点,会严重破坏图像的质量和细节。

3. 对于这两类噪声,实验中分别使用了逆滤波和winner滤波进行处理,并比较其滤波后图像复原效果。

相关推荐

  1. 实验四:图像锐化处理

    2024-07-18 06:34:04       24 阅读

最近更新

  1. docker php8.1+nginx base 镜像 dockerfile 配置

    2024-07-18 06:34:04       66 阅读
  2. Could not load dynamic library ‘cudart64_100.dll‘

    2024-07-18 06:34:04       70 阅读
  3. 在Django里面运行非项目文件

    2024-07-18 06:34:04       57 阅读
  4. Python语言-面向对象

    2024-07-18 06:34:04       68 阅读

热门阅读

  1. 聊聊不再兼容安卓的鸿蒙

    2024-07-18 06:34:04       21 阅读
  2. SpringSecurity + JWT 实现登录认证

    2024-07-18 06:34:04       15 阅读
  3. vue路由的钩子函数

    2024-07-18 06:34:04       24 阅读
  4. Socket、WebSocket 和 MQTT 的区别

    2024-07-18 06:34:04       22 阅读
  5. 深入探讨SQL Server端口设置:理论与实践

    2024-07-18 06:34:04       24 阅读
  6. kafka判断生产者是否向kafka集群成功发送消息

    2024-07-18 06:34:04       24 阅读