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Digital Image Processing
數 位 影 像 處 理
前言
內文共分為三個部份
將一張RGB的圖形加上高斯雜訊=查看其HIS分佈
將一張圖分別對其HIS加上salt-and-pepper雜訊
= 轉回RGB圖形,並觀察
3. Part I : 將一張彩色的圖做color edge detection
及分別對RGB做edge detection 在綜合起來
Part II:將一張彩色的圖加入高斯雜訊後做color edge detection
及別對RGB做edge detection 在綜合起來
實做工具 : 此次作業皆使用MATLAB作為影像處理的工具
第一部份
將一張RGB的圖形加上高斯雜訊=查看其HIS分佈
原圖
加入高斯雜訊後
接下來我們來看看加入高斯雜訊後的圖片之HIS的分析
加入高斯雜訊後
RGB HIS 分析
R H
G S
B I
第二部份
將圖分別對其HIS加上salt-and-pepper雜訊=轉回RGB圖形,並觀察
原圖
轉成HIS後加入
salt pepper雜訊
轉成HIS後加入
salt pepper雜訊
取其有雜訊的H
並加入無雜訊的SI
取其有雜訊的S
並加入無雜訊的HI
取其有雜訊的I
並加入無雜訊的HS
noise(H)
轉回RGB
noise(S)
轉回RGB
noise(I)
轉回RGB
小結論:
由上圖可知分別對HIS做salt pepper雜訊
則對原圖的影響最大到最小應為I S H
第三部份
Part I : 將一張彩色的圖做color edge detection
及分別對RGB做edge detection 在綜合起來
程式碼(RGB一起做) 程式碼(RGB分開做)
因為程式碼(RGB分開)部份是只對一個二維的圖形處理,故處理
一張RGB圖形實際上要作三次再做相加的動作方得edge detection
原 圖
RGB一起做 RGB分開做
對R取edge detection 綜合後
對G取edge detection 對B取edge detection
加入高斯
雜訊的圖
RGB一起做 RGB分開做
對R取edge detection 綜合後
對G取edge detection 對B取edge detection
作業第三部份結論
由上兩頁的明顯的對比得知,加入高斯雜訊後再做edge detection的效果極差,幾乎偵測到的都是雜訊反而把原始訊號的邊界都覆蓋掉了。因此在處理圖片之前應該先做濾波的動作,在做邊界偵測,效果應會有大幅度的提昇。
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