Bildentrauschungsalgorithmus basierend auf adaptiver Gewichtsmorphologie (Matlab-Code)
Das Entrauschen von Bildern ist ein wichtiges Thema in der digitalen Bildverarbeitung. Ziel ist es, das ursprüngliche Signal aus einem durch Rauschen verunreinigten Bild wiederherzustellen. Die adaptive Gewichtsmorphologie ist eine häufig verwendete Methode zur Bildrauschunterdrückung. Sie kombiniert die Konzepte morphologischer Operationen und adaptiver Gewichte, um Rauschen in Bildern effektiv zu entfernen und Bilddetailinformationen beizubehalten. In diesem Artikel wird der Bildentrauschungsalgorithmus basierend auf der adaptiven Gewichtsmorphologie vorgestellt und die entsprechende Matlab-Code-Implementierung bereitgestellt.
Algorithmusprinzip:
- Geben Sie ein durch Rauschen verunreinigtes Bild ein.
- Graustufen Sie ein Bild ein, um ein Farbbild in ein Graustufenbild umzuwandeln.
- Initialisieren Sie das Ausgabebild auf eine Nullmatrix mit der gleichen Größe wie das Eingabebild.
- Führen Sie die folgenden Operationen für jedes Pixel durch:
a. Extrahieren Sie eine Nachbarschaft fester Größe mit dem aktuellen Pixel als Mittelpunkt.
b. Berechnen Sie die adaptiven Gewichte aller Pixel in der Nachbarschaft für nachfolgende morphologische Operationen.
c. Führen Sie morphologische Öffnungsoperationen für Pixel in der Nachbarschaft durch, um Rauschen zu entfernen und Kanteninformationen beizubehalten.
d. Multiplizieren Sie das Ergebnis der morphologischen Operation mit dem Gewicht des aktuellen Pixels und führen Sie eine gewichtete Summe durch.
e. Ordnen Sie das Ergebnis der gewichteten Summe dem entsprechenden Pixel des Ausgabebildes zu. - Geben Sie das entrauschte Bild aus.
Implementierung des Matlab-Codes:
function denoised_image = adaptive_morphological_denoising(image, neighborhood_size, threshold