Виннеровская фильтрация изображения

@Alexey7310 · Регистрация: 01.04.2014

Author24 — интернет-сервис помощи студентам

Нужно исказить изображение аддитивным гауссовским шумом, при этом отношение сигнал/шум q^2=2 . Написать процедуру винеровской фильтрации зашумленного изображения. Амплитудно-частотная характеристика фильтра Винера:

H(wi,wj)=G(wi,wj)/[G(wi,wj)+Gn(wi,wj)]

где G(wi,wj) и Gn(wi,wj - спектральная плотность мощности исходного изображения и шума соответственно. В качестве G(wi,wj) нужно использовать оценку спектральной плотности мощности исходного изображения. Фильтрацию необходимо выполнить в частотной области.

Шум можно добавить командой imnoice(img, 'gaussian', m,v), но как задать отношение сигнал шум 2?

@illi2 · 12.12.2014, 15:32

При моделировании я шум добавлял следующим образом (так делают практически во всех научных работах):

Matlab M

1	z = x + (sigma)*randn(size(x));

x - исходное изображение, y - зашумленное, sigma - СКО шума. Это для случая, если изображение имеет диапазон яркости 8 бит: [0-255]
Бывает нормируют на максимум и диапазон яркости меняется на [0-1]. То же делает, если мы пользуемся функцией im2double('Filename');
Тогда так:

Matlab M

1	z = x + (sigma/255)*randn(size(x));

Метрика PSNR (пиковое отношение сигнала к шуму) в дБ можно посчитать так:

Matlab M

1	PSNR = 10*log10(1/mean((x(:)-x_est(:)).^2))

x - исходное (эталон), x_est - с чем сравниваете...
В матлабе есть встроенный фильтр Винера (wiener2 - функция)
Что есть шум = 2?

@Alexey7310 · 12.12.2014, 15:45 **[ТС]**

Сообщение от illi2

Что есть шум = 2?

Это отношение сигнал/шум q^2=2. Получается его можно подобрать методом разного зашумления изображения до тех пор пока PSNR не будет равно 2

@S_el · 12.12.2014, 16:15

Сообщение от Alexey7310

Написать процедуру винеровской фильтрации зашумленного изображения. Амплитудно-частотная характеристика фильтра Винера:

Почему не воспользоваться встроенной функцией?
Рекомендую ознакомится с книгой Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. - Цифровая обработка изображений в среде MATLAB

@Alexey7310 · 12.12.2014, 16:21 **[ТС]**

Сообщение от S_el

Почему не воспользоваться встроенной функцией?

Стоит задача ручного написания фильтрации

@S_el · 12.12.2014, 16:29

Сообщение от Alexey7310

Стоит задача ручного написания фильтрации

Посмотрите как реализована встроенная функция и упростите для себя.

@Nick07 · 12.12.2014, 17:21

Сообщение от illi2

При моделировании я шум добавлял следующим образом

Это справедливо для аддитивного шума, но очень часто встречается мультипликативный и еще ...знает какой.

В серьезных научных работах вначале анализируется характер шума, и только затем определяется модель шума.

Кстати, в MATLAB есть возможность задать и мультипликативный шум

@Artyom_25 · 19.12.2015, 16:31

Nick07,
imnoise(Is, ‘speckle’, v) этой функцией добавляем мультипликативный шум?

@Nick07 · 19.12.2015, 16:37

Угу:
http://www.mathworks.com/help/... noise.html
'speckle' - Multiplicative noise

@Alexey7310 0 / 0 / 0 Регистрация: 01.04.2014 Сообщений: 36
		1
	Виннеровская фильтрация изображения 12.12.2014, 12:06. Показов 4382. Ответов 8 Метки нет (Все метки) Нужно исказить изображение аддитивным гауссовским шумом, при этом отношение сигнал/шум q^2=2 . Написать процедуру винеровской фильтрации зашумленного изображения. Амплитудно-частотная характеристика фильтра Винера: H(wi,wj)=G(wi,wj)/[G(wi,wj)+Gn(wi,wj)] где G(wi,wj) и Gn(wi,wj - спектральная плотность мощности исходного изображения и шума соответственно. В качестве G(wi,wj) нужно использовать оценку спектральной плотности мощности исходного изображения. Фильтрацию необходимо выполнить в частотной области. Шум можно добавить командой imnoice(img, 'gaussian', m,v), но как задать отношение сигнал шум 2? Изображения 0

@Alexey7310 0 / 0 / 0 Регистрация: 01.04.2014 Сообщений: 36
	12.12.2014, 15:45 [ТС]	3
	Сообщение от illi2 Что есть шум = 2? Это отношение сигнал/шум q^2=2. Получается его можно подобрать методом разного зашумления изображения до тех пор пока PSNR не будет равно 2 0

@S_el 2444 / 1842 / 406 Регистрация: 15.12.2013 Сообщений: 8,241
	12.12.2014, 16:15	4
	Сообщение от Alexey7310 Написать процедуру винеровской фильтрации зашумленного изображения. Амплитудно-частотная характеристика фильтра Винера: Почему не воспользоваться встроенной функцией? Рекомендую ознакомится с книгой Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. - Цифровая обработка изображений в среде MATLAB 0

@Alexey7310 0 / 0 / 0 Регистрация: 01.04.2014 Сообщений: 36
	12.12.2014, 16:21 [ТС]	5
	Сообщение от S_el Почему не воспользоваться встроенной функцией? Стоит задача ручного написания фильтрации 0

@S_el 2444 / 1842 / 406 Регистрация: 15.12.2013 Сообщений: 8,241
	12.12.2014, 16:29	6
	Сообщение от Alexey7310 Стоит задача ручного написания фильтрации Посмотрите как реализована встроенная функция и упростите для себя. 0

@Nick07 533 / 438 / 47 Регистрация: 17.07.2013 Сообщений: 2,236
	12.12.2014, 17:21	7
	Сообщение от illi2 При моделировании я шум добавлял следующим образом Это справедливо для аддитивного шума, но очень часто встречается мультипликативный и еще ...знает какой. В серьезных научных работах вначале анализируется характер шума, и только затем определяется модель шума. Кстати, в MATLAB есть возможность задать и мультипликативный шум 0

@Artyom_25 0 / 0 / 0 Регистрация: 25.11.2015 Сообщений: 2
	19.12.2015, 16:31	8
	Nick07, imnoise(Is, ‘speckle’, v) этой функцией добавляем мультипликативный шум? 0

@Nick07 533 / 438 / 47 Регистрация: 17.07.2013 Сообщений: 2,236
	19.12.2015, 16:37	9
	Угу: http://www.mathworks.com/help/... noise.html 'speckle' - Multiplicative noise 0