多图片平均法降噪

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多图片平均法降噪

2024-07-16 06:21| 来源: 网络整理| 查看: 265

多图片平均法降噪 2015年12月09日文章目录理论

在相机采集到的图像中，往往会存在一定的噪声。这种噪声一般来说在空间域是互不相关的，并且是一种加性噪声。对于一幅相机采集到的图像，可以表示为无噪声图像和加性噪声的组成，也即：

(1)

其中：为采集图像，为无噪声图像，为噪声。

去噪的过程就是从已知的来近似得到的过程。

对于同一个场景拍摄的多张图像来说，是相同的，而是随机的且相互之间不相关，相同场景的k幅图像图像的均值可以表示如下

(2)

由于噪点随机且不相关，可得其平均图像的期望

(3)

平均图像的方差

(4)

即

(5)

从式(3)中我们可以发现，同场景的多幅图像的均值的期望是无噪点图像，但是会存在一些扰动，这些扰动的标准差(3)就决定了噪声的强度。我们对图像去噪的本质就是减少在空间域上的标准差。从式(5)中我们不难发现，通过增大K值，即增加平均图像的数量，即可减少噪声。

但同时我们可以发现：，，随着K值的增大，的变化越来越小，用平均法去噪时，单单通过提高图像数量的作用是很小的。

实验目的验证同场景下多图像平均可以进行去噪。随着图像数量的增大，图像噪点变化越来越小。数据集

同一场景的179幅照片，用短时间采集完成。

以下是其中的一幅图片

其局部细节：

可以发现图像上的噪点是比较多的。

程序设计

程序的处理过程为：

读取图像求平均值显示图像

程序源码：

matlab

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 % get image file names DIR = 'imgs'; imgFiles = dir([DIR , '/*.jpg']); [N, C]= size(imgFiles); % get the image size img = im2double(imread([DIR , '/', imgFiles(1).name])); figure(1); imshow(img); img = img / N; % calculate the average for m = 2:N img = img + im2double(imread([DIR , '/', imgFiles(m).name])) / N; end figure(2); imshow(img);

C++(OpenCV2.4)

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