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基于MATLAB的掌靜脈圖像去噪算法研究

2020-02-24 06:52:46柳亞楠孫濤
科技風(fēng) 2020年3期

柳亞楠 孫濤

摘 要:在獲取、傳輸圖像的過程中,圖像常會(huì)受到噪聲污染,導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降,因此要對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理。本文對(duì)幾種經(jīng)典的圖像去噪算法進(jìn)行研究,并將它們應(yīng)用于掌靜脈圖像去噪,最后通過MATLAB仿真進(jìn)行了測(cè)試。

關(guān)鍵詞:MATLAB;圖像去噪;掌靜脈圖像

中圖分類號(hào):TP391.7文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

Abstract:Images often be polluted by sound pollution during its capture and transmission.That cause a declining quality image.So,noises should be removed.This article do a research on several classic image denoising algorithm,and apply them to palm vein image denoising,then text their effect by MATLAB program.

Key words:MATLAB;image denoising;palm vein image

隨著數(shù)字儀器和數(shù)碼產(chǎn)品的普及,圖像已成為人們獲取、傳遞信息的重要工具。但是圖像在獲取、傳輸和儲(chǔ)存過程中被各種噪聲污染而降低圖像質(zhì)量。圖像去噪能保留圖像中有用的信息、抑制或去除不需要的干擾信息。

1 圖像噪聲的分類

圖像噪聲按照其來源分為內(nèi)部噪聲和外部噪聲。內(nèi)部噪聲是指由光和電的基本性質(zhì)引起的噪聲。外部噪聲指系統(tǒng)外部干擾以電磁波或經(jīng)電源串進(jìn)系統(tǒng)內(nèi)部而引起的噪聲[1]。在掌靜脈圖像獲取過程中,常見噪聲為椒鹽噪聲,即由圖像傳感器,傳輸信道,解碼處理等產(chǎn)生的黑白相間的亮暗點(diǎn)噪聲[2]。本文針對(duì)三種經(jīng)典的圖像去噪算法進(jìn)行了研究,并通過MATLAB對(duì)去除椒鹽噪聲進(jìn)行仿真測(cè)試。

2 圖像去噪方法及MATLAB仿真

2.1 均值濾波去噪

均值濾波是用某像素的鄰域各像素均值代替該像素,這種處理可以減小圖像的尖銳變化,典型隨機(jī)噪聲的特征就是圖像發(fā)生尖銳變化,因此均值濾波可用于圖像去噪。然而圖像的邊緣和細(xì)節(jié)也是由尖銳變化組成,所以均值濾波會(huì)使圖像的邊緣和細(xì)節(jié)變模糊,這是由均值濾波的本質(zhì)決定的。應(yīng)用于掌靜脈圖像去噪:

由圖1看出,經(jīng)過均值濾波處理,椒鹽噪聲有所減少但人有殘留,圖像變得模糊;用不同大小的模板濾波時(shí),模板越大,去噪效果越好,圖像越模糊。

2.2 中值濾波去噪

中值濾波采用統(tǒng)計(jì)排序理論,將以目標(biāo)像素為中心的8鄰域像素值進(jìn)行排序,用中間值代替原像素[3],使與周圍像素相差較大的改變,從而消除孤立的噪聲點(diǎn)。將其應(yīng)用到掌靜脈圖像去噪:

由圖2看出,椒鹽噪聲圖像經(jīng)中值濾波處理,椒鹽噪聲去除效果非常好,并且完整地保留了原始圖像信息。

2.3 小波變換閾值去噪

小波分析的基本思想類似于傅里葉變換,用信號(hào)在一簇基函數(shù)形成空間上的投影表征該信號(hào)[4]。小波變換的優(yōu)勢(shì):傅里葉變換只能進(jìn)行信號(hào)頻域分析,但無法分析時(shí)域特征。小波變換能同時(shí)在頻域和時(shí)域上、通過伸縮和平移等操作對(duì)信號(hào)進(jìn)行多尺度細(xì)化分析,比傅里葉變換功能強(qiáng)大。小波變換閾值去噪步驟:(1)將二維信號(hào)用小波變換分解到多尺度;(2)選擇閾值,并將各層尺度的系數(shù)與該閾值做大小比較,以此來確定本小波系數(shù)是由噪聲還是信號(hào)引起的,丟棄噪聲引起的系數(shù),保留信號(hào)引起的系數(shù);(3)對(duì)篩選后的參數(shù)進(jìn)行逆小波變換操作,重構(gòu)信號(hào)。將其應(yīng)用與掌靜脈圖像去噪:

由圖3看出,經(jīng)過小波變換去噪,圖像中的大部分噪聲都已濾去,但圖像質(zhì)量輕微降低。

3 結(jié)論

本文就均值去噪、中值去噪及小波變換閾值去噪進(jìn)行了研究,并通過MATLAB編程對(duì)掌靜脈圖像去噪進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。實(shí)驗(yàn)證明,均值濾波去噪去噪能力強(qiáng),但以圖像質(zhì)量下降為代價(jià),圖像嚴(yán)重模糊。小波變換閾值去噪效果尚可,但圖像也變模糊。中值濾波對(duì)椒鹽噪聲去噪效果好,并保留了原始圖像信息,圖像細(xì)節(jié)清晰可見,適用于去除椒鹽噪聲。

參考文獻(xiàn):

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