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Allen2014

铜虫 (小有名气)

[求助] 光栅图像小波阀值去噪求助!!!(附运行后图片)

各位好!
我现在有一幅通过工业摄像机采集的光栅图像,图像上面有噪声,采集图像如图1。
我想通过小波阀值去噪去除噪声,但是效果不理想,请各位指点下,用什么样的去噪方法,效果好些,谢谢!
备注:图1是采集的含噪光栅真彩图像,图2 含噪灰度图像,图像3是小波阀值处理后的图像。

1、阀值:选用Donoho全局阀值公式;
2、阀值函数:自己通过设计了一个改进的指数形式阀值函数。
3、去噪后的图像里还有很多水平方向的小细线(噪声),感觉去噪后和原图像没少了几根,效果不好。
4、自己在小波阀值后,再改用分层重构至第一层后,在采用中值滤波,在合并图像,通过测试PSNR值,发现PSRN值反而小了;直接小波阀值>(小波阀值+中值滤波),这是为什么?
谢谢!

1.jpg



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Allen2014

铜虫 (小有名气)

引用回帖:
2楼: Originally posted by star2883 at 2012-12-14 13:45:22
首先申明一下,我不懂去噪,只是看过一些相关材料而已。

我看过的文献,对于图像去噪中的这个“噪”,一般以点噪声居多,如椒盐噪声、随机噪声等。像小波阈值这类方法,我看到的很多都是用于点噪声的去除,而从你 ...

首先,谢谢您的意见,看后很受启发!

1:您提的计算PSNR,我确实弄错了,我在计算PSNR时,用的去噪后的图像与含噪原图像的灰度图像进行计算;我采集来的光栅图像就已经含有了噪声,所以您提到了不含噪声的光栅标准图像,确实是个难题。
2:我进行软阀值函数处理后,下面是重构至第1层的高频细节子图;H1-水平方向子图,V1-垂直方向子图,D1-对角方向子图,A1-第一层低频细节子图。

还望您能再给点意见!谢谢!

H1.jpg



V1.jpg



D1.jpg



A1.jpg

3楼2012-12-14 14:49:57
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star2883

木虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
首先申明一下,我不懂去噪,只是看过一些相关材料而已。

我看过的文献,对于图像去噪中的这个“噪”,一般以点噪声居多,如椒盐噪声、随机噪声等。像小波阈值这类方法,我看到的很多都是用于点噪声的去除,而从你的问题3来看,貌似你是想去除那些横线,是不是应该看看线噪声的去除方法。这方面我不太懂了。

对于PSNR,你说加了中值滤波后下降了。我有一个疑问,你在备注中说“图1是采集的含噪光栅真彩图像”,然后下面的图1的标题是“原始图像”。这样我就不知道你怎么算峰值信噪比了。理论上,所谓原始图像应该是没有噪声的,然后实验中往往人工加一些噪声,然后用去噪的方法处理后看PSNR或者SNR。也就是说,我们在论文中讨论的某方法能提高图像质量多少,这是基于实验或理论分析的而已,而像你这种实际应用的情况,是不太好进行评价的。我们只能说,从实验或统计结果来看,某方法在某类问题中能提高PSNR多少,所以我们采用这种方法。在图像质量评价中,参考图(也就是真实的无噪声的“原始图像”)的设置通常也是一个研究难题。

再来谈下降的这个问题,中值滤波是一种空域滤波,只针对像素的。我刚才也说了,目前较多的方法是针对点目标的,而貌似你这个图像实际的成像对象就有很多的点目标。你再用中值滤波,这就会把本来的很多线目标给弱化了,而又把这些弱化的能量给转移到原来正常的区域了。简单来讲,可能就是你把原来好的点目标(像素值)给变掉了,然后原来的正常区域又承担了这些变出来的值,这样貌似是在加噪,而不是去噪了。

下面谈点我的想法,我本身不是搞去噪的,但看你的这个图的特点,我的建议是:
1)对图像的小波处理,本来就分横向、纵向、对角等区别,你是不是应该看看纵向(或者横向)上与正常图像的区别,然后选择其变化显著的那个方向去处理;
2)另一方面,横线的部分已经不能以噪声作为理解了,是不是可以看成一种信息缺失,也就是说在成像时,横线所在的这行就是没有采集到信息的。这种情况下,你完全可以利用横线相邻的上下行的信息作为替代来填补这个缺失的区域。我随便说说哦,例如将黑线的上、下行有信息的两条线相加求平均或加权平均,代替这个黑线。

由于能力有限,也不是很懂,只能说这些了。
2楼2012-12-14 13:45:22
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