影像品质的改善与回复.pptx

第二章 影像品質的改善與回復 ;內容 ;2.1 前言;2.2 平滑法和統計上的根據 ;Q1：給一如下的4×4子影像，利用平滑法去除雜訊後，所得的影像為何？;Q2：如何針對邊緣像素進行平滑法的雜訊去除？ ANS：假設Q1中的4×4子影像即為原影像。通常為了處理邊緣像素的問題 ，我們會將邊緣像素複製一次，如此一來，Q1中的原影像就被放大成如 下所示的6×6影像： ;Q3：如何降低(Reduce)相鄰兩個平滑運算的計算量？ ANS：;;定理2.2.1.結論;2.3 中值法和其加速改良法 ;Q1：給一如下的4x4子影像，其中灰階值為255的pixel為脈衝雜訊 (Impulsive Noise);ANS： (a)平滑法 (18+12+18+12+225+225+15+225+18)/9=85.3 (12+225+225+15+225+18+18+15+12)/9=85 (12+18+12+225+225+15+225+18+12)/9=84.6 (225+225+15+225+18+12+15+12+18)/9=85;Q2：以本小節Q1中的3×3子影像為例，依照列優先(Row Major)的掃瞄 次序，我們將得的數列安放在圖2.3.3中的中值濾波器之輸入端，請列 出各步驟執行完後的模擬結果。 ANS：下圖為執行完各個步驟後的模擬結果，所得到的反應值為6。 ;;;Q3：針對圖2.3.3的中值濾波器網路設計，可否給一個示意圖以便更明白其 設計的原理？ ANS：當完成圖2.3.3中的第一階段(Stage 1)後，編號0~7的八筆資料會變成;以上資料愈在高處的值越大。完成下一步後，八筆資料會變成;Q4：可否介紹一下Windyga的快速雜訊去除法？ ANS：這個方法植基於波峰-波谷(Peak- Valley)的觀念。在一維空間軸上，有相鄰的四個訊號，如圖2.3.3(a)所 示。我們比較訊號S2和S1及S3後可發現S2=min{S1,S3}，故進行 下面波谷運算： ;圖2.3.3(b)為執行後的結果。接下來，我們比較圖2.3.3(b)中的S2、S3、S4，可發現S3=max{S2,S4}，故進行下面波峰運算：;我們以Lena影像為例(原影像請參見圖2.3.4(a))，當加入15%的脈衝雜訊後，我們得到圖2.3.4(b)的被干擾影像。圖2.3.4(c)所示的影像是利用Windyga波峰-波谷法所得到的去除脈衝雜訊之影像。我們的實驗結果顯示：去除雜訊後的影像之PSNR為32.399;(c) 利用Windyga法去雜訊後的結果;2.4 中央加權中值法;Q1：給一個5×5的子影像，若想利用中央加權中值法以去除雜訊，請 問子影像中的中央像素需要重覆幾次後，一定能避免一???斜線被破壞 的情形？ ANS：我們將中間位置的像素重覆W次，則連同其餘的斜線上像素， 共有W+4個像素值，只需確保 ;Q2：若將Q1中的5x5改成7x7，則中央像素需要重複幾次呢？ ANS：同樣的道理，依據;;2.5 柱狀圖平均法;依據離散頻率總和不變原理;部份重疊柱狀圖平均法;;;2.7 頻率域濾波器;;2.8 韋納濾波器;利用　　　　　　　　　　　　　　　　　　 和;2.10 作業