Функции Image Toolbox / wiener2.php

Список функцийImage Processing Toolbox. Описание функции WIENER2  Семинары   Обучение   Лицензирование   Разработка   Подписка   Форум  Регистрация    Matlab    Toolboxes    Simulink    Blocksets    Femlab    Полезное Вход Обработка сигналов и изображений\image Processing ToolboxСписок функций Image Processing Toolbox: Фильтрация изображений

  В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу

WIENER2 Адаптивная винеровская фильтрация Синтаксис:

Id=wiener2(ls, [m n], noise)

[Id, noise]=wiener2(ls, [m n])

Описание:

Функция Id=wiener2(Is, [m n], noise) формирует полутоновое изображение Id, которое является результатом адаптивной фильтрации Винера исходного полутонового изображения Is. Параметры m иn задают размеры скользящего окна, в пределах которого оцениваются среднее и среднеквадратичное отклонение значений яркости. Если при вызове функции параметры m и n опущены, то размер окна устанавливается равным 33.

Параметр noise устанавливает мощность гауссова белого шума, которым повреждено изображение. Этот параметр должен быть определен из каких–либо априорных сведений об изображении. Если это сделать не удается, то при вызове функции wiener2 параметр noise можно опустить. В этом случае мощность шума будет оцениваться автоматически.

Функция [Id, noise]=wiener2(Is, [m n]) работает аналогично описанной выше и дополнительно возвращает оценку мощности гауссова белого шума.

Форматы представления данных исходного и результирующего изображений совпадают.

Алгоритм:

Функция wiener2 использует алгоритм адаптивной винеровской фильтрации для подавления аддитивного гауссова белого шума. Данный алгоритм основан на статистических оценках фрагментов изображения в пределах скользящего окна размера nm пикселей [1, 2].

Для всех положений скользящего окна с центральным пикселем и координатами (r, с) вычисляются:

– средние значение яркости;

– дисперсия.

Данная формула применяется нерекурсивно для всех положений скользящего окна.

Если мощность гауссова белого шума не задана, то она оценивается как среднее из всех .

Сопутствующие функции: FILTER2, MEDFILT2.

Ссылки на литературу: Прэтт У Цифровая обработка изображений В 2 т М Мир, 1982.

Писаревский А. Н. и др. Системы технического зрения (Принципиальные основы, аппаратное и математическое обеспечение) Л: Машиностроение, 1988.

  В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу

  I Всероссийская научная конференция "Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB" (май 2002 г.)

  II Всероссийская научная конференция "Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB" (май 2004 г.) На первую страницу \ Сотрудничество \ MathWorks \ SoftLine \ Exponenta.ru \ Exponenta Pro    E-mail: matlab@exponenta.ru      Информация на сайте была обновлена 14.05.05 Copyright 2001-2005 SoftLine Co 

Наши баннеры         hotlog_js="1.0"; hotlog_r=""+Math.random()+"&s=58396&im=33&r="+escape(document.referrer)+"&pg="+ escape(window.location.href); document.cookie="hotlog=1; path=/"; hotlog_r+="&c="+(document.cookie?"Y":"N"); hotlog_js="1.1";hotlog_r+="&j="+(navigator.javaEnabled()?"Y":"N") hotlog_js="1.2"; hotlog_r+="&wh="+screen.width+'x'+screen.height+"&px="+ (((navigator.appName.substring(0,3)=="Mic"))? screen.colorDepth:screen.pixelDepth) hotlog_js="1.3" hotlog_r+="&js="+hotlog_js; document.write("") >