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1、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)圖像的濾波處理第二次編程練習(xí)概述:有關(guān)程序:程序運(yùn)行的時(shí)候先輸入MSE PSNR的輸出文件地址,再輸入希望濾波的圖片地址,接著輸入原來未污染的圖片地址,這時(shí)輸出受污染的圖片與原圖的MSE, PSNR,接著選擇濾波器類型,輸出濾波圖片保存位置,同時(shí)寫入濾波后的MSE,PSNR。這時(shí)用戶可以選擇重新?lián)Q一張圖片濾波或者對同一張圖片進(jìn)行不同濾波處理有關(guān)報(bào)告:報(bào)告第一部分介紹程序?qū)崿F(xiàn)的主要功能,第二部分介紹濾波實(shí)現(xiàn)理論思路,第三部分對濾波的結(jié)果進(jìn)行量化分析(對提供的10張圖片分別進(jìn)行不同窗口大小的均值,中值濾波,改進(jìn)的自適應(yīng)中值濾波,以及雙邊濾波,并對結(jié)果分析,計(jì)算濾波后的MSE,PSNR
2、,并附表格。第四部分主要是編程的心得體會。一. 主要編程實(shí)現(xiàn)的功能主要對輸入的圖像進(jìn)行了基于3*3窗口,以及5*5窗口的線性均值濾波;基于3*3窗口,以及5*5窗口的非線性的中值濾波。在提高部分,在線性濾波的基礎(chǔ)之上,采用了同時(shí)考慮像素點(diǎn)與中心像素點(diǎn)距離,以及像素值差距的雙邊濾波器;在非線性的中值濾波器的基礎(chǔ)上,采用了自適應(yīng)的中值濾波器,也即根據(jù)窗口中噪聲點(diǎn)的多少自動地調(diào)節(jié)濾波窗口的大小,這兩種改進(jìn)的濾波方法都在濾除噪聲點(diǎn)的同時(shí)保護(hù)邊緣特性,其中雙邊濾波器對高斯噪聲的濾波效果較為明顯,而自適應(yīng)的中值濾波器對于椒鹽噪聲的濾波效果較好。二. 設(shè)計(jì)思路(一)對圖片進(jìn)行基本的打開,保存等操作在剛開始編
3、程的時(shí)候,沒有了解到可以調(diào)用opencv的庫函數(shù)進(jìn)行圖片的調(diào)用,就采取了直接讀取圖片的文件頭信息頭的方式,進(jìn)行圖片的讀入以及寫入操作。在這個過程中,我也了解到了位圖的信息頭,文件頭,像素點(diǎn)的表達(dá)方式。位圖文件由三部分組成:文件頭 + 位圖信息 + 位圖像素?cái)?shù)據(jù),如下為位圖文件頭的結(jié)構(gòu)體。typedef struct tagBITMAPFILEHEADER WORD bfType;DWORD bfSize;WORD bfReserved1;WORD bfReserved2;DWORD bfOffBits; BITMAPFILEHEADER;位圖信息中所記錄的值用于分配內(nèi)存,設(shè)置調(diào)色板信息,讀取像
4、素值等。如下為位圖的信息結(jié)構(gòu)體,typedef struct tagBITMAPINFO BITMAPINFOHEADER bmiHeader;RGBQUAD bmiColors1; BITMAPINFO;位圖信息頭包含了單個像素所用字節(jié)數(shù)以及描述顏色的格式,此外還包括位圖的寬度、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)高度、目標(biāo)設(shè)備的位平面數(shù)、圖像的壓縮格式。以下是位圖信息頭結(jié)構(gòu)的定義:typedef struct tagBITMAPINFOHEADER / bmihDWORD biSize;LONG biWidth;LONG biHeight;WORD biPlanes;WORD biBitCountDWORD b
5、iCompression;DWORD biSizeImage;LONG biXPelsPerMeter;LONG biYPelsPerMeter;DWORD biClrUsed;DWORD biClrImportant; BITMAPINFOHEADER;在實(shí)際的操作中,我們可以通過定義位圖的信息頭,文件頭等結(jié)構(gòu)體,通過讀入的方式,來引用結(jié)構(gòu)體中像素點(diǎn)的像素值,圖片的長度,寬度等。下圖為使用讀入的方法查看圖片的信息然而在之后,我了解到可以使用opencv的庫函數(shù)進(jìn)行操作,就直接使用cvLoadImage,這個函數(shù)進(jìn)行圖片的讀入,使用image-imageData的方式來引用圖片的像素點(diǎn)值,從而
6、進(jìn)行濾波的操作。(二)不同濾波器實(shí)現(xiàn)原理1. 均值濾波器(1)原理均值濾波也稱為線性濾波,其采用的主要方法為鄰域平均法。線性濾波的基本原理是用計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)均值代替原圖像中的各個像素值,即對待處理的當(dāng)前像素點(diǎn)(x,y),選擇一個模板,該模板由其近鄰的若干像素組成,求模板中所有像素的均值,再把該均值賦予當(dāng)前像素點(diǎn)(x,y),作為處理后圖像在該點(diǎn)上的灰度值g(x,y),即g(x,y)=1f(x,y),m為該模板中包m含當(dāng)前像素在內(nèi)的像素總個數(shù)。(2)模板采用均值濾波的時(shí)候,采用不同大小的掩膜。不同系數(shù)的掩膜,得到的濾波效果會有很大的差別。根據(jù)公式y(tǒng)i,j=HX其中H為nn的掩膜的系數(shù)矩陣,X為以y
7、i,j為中心點(diǎn)周圍nn大小的矩陣的像素點(diǎn)的值。l 模板一當(dāng)采用3*3的模板的時(shí)候從模板的系數(shù)可以看出,這里計(jì)算得到的是中間像素點(diǎn)與周圍臨近的nn-1 個像素點(diǎn)像素值之間的差距,因而在第一次嘗試中,主要的計(jì)算方法是,該模板計(jì)算得到的數(shù)值加上中間像素點(diǎn)的值,也即就是像素點(diǎn)的值由其與周圍nn-1個像素點(diǎn)的像素值的區(qū)別決定,而得到的圖像的濾波效果十分差。如下圖(對lena圖進(jìn)行3*3的均值濾波處理)我又重新仔細(xì)考慮了原因,根據(jù)以上的計(jì)算方法,由于噪聲點(diǎn)的像素值與周圍點(diǎn)的像素值差距十分大,假設(shè)周圍像素點(diǎn)的值都接近255,而中間噪聲點(diǎn)的值接近0,這時(shí)得到的中間點(diǎn)的像素值就應(yīng)該為負(fù)值,由于位圖的像素點(diǎn)值為0-255無符號整數(shù),因而會直接變?yōu)?,這樣的點(diǎn)多了,就會使得圖像失去原來的性質(zhì)。為了解決以上的問題,我開始想到為所有的像素點(diǎn)加一個偏移量,或者是在計(jì)算結(jié)束后,計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)將得到的負(fù)數(shù)的值按照一定的規(guī)律映射到0-255,但是都沒有得到十分理想的結(jié)果。我之后考慮到,由于我們計(jì)算得到的是中心像素點(diǎn)相對于鄰近點(diǎn)的偏移量,又考慮到噪聲相對于鄰近點(diǎn)的像素差距很大,因而,可設(shè)定一個閾值,如果計(jì)算得到的偏移量超過了該閾值,則認(rèn)為該點(diǎn)是噪聲點(diǎn),使用周圍nn-1個點(diǎn)的像素值(去除噪聲點(diǎn)像素值對于均值的影響)的均值替代中心像素點(diǎn)的像素值。如果在閾值范圍內(nèi),就認(rèn)為是信號點(diǎn),不改變該點(diǎn)的像素值
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