【图像去噪】基于模糊系统的图像去噪附Matlab代码

原创于 2024-02-18 13:17:18 发布 · 988 阅读

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本文介绍了模糊系统在图像去噪中的应用，探讨了模糊推理模型、模糊规则以及去噪算法，强调了其在处理复杂噪声方面的优势，同时也指出了计算复杂度和参数敏感性等局限性。

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摘要

图像去噪是图像处理中一项至关重要的任务，旨在从图像中去除噪声，提高图像的视觉质量。传统的去噪方法通常基于统计模型或局部滤波，而模糊系统则提供了一种基于知识的去噪方法，可以有效地处理复杂和非线性噪声。本文将介绍基于模糊系统的图像去噪技术，包括模糊推理模型、模糊规则和去噪算法，并讨论其优点和局限性。

引言

图像噪声是图像获取和处理过程中不可避免的干扰，它会降低图像的视觉质量和后续处理的准确性。图像去噪旨在从图像中去除噪声，恢复图像的原始信息。传统的去噪方法，如均值滤波、中值滤波和维纳滤波，虽然可以有效地去除高斯噪声等简单噪声，但对于复杂噪声和非线性噪声的处理效果不佳。

模糊系统

模糊系统是一种基于模糊逻辑的知识表示和推理系统。它允许使用模糊变量和模糊规则来描述复杂和不确定的知识。在图像去噪中，模糊系统可以用来表示噪声的特征和去噪策略。

模糊推理模型

模糊推理模型是模糊系统中的核心组件。它将输入的模糊变量通过模糊规则转换为输出的模糊变量。常用的模糊推理模型包括 Mamdani 模型和 Sugeno 模型。

模糊规则

模糊规则是模糊系统中的知识表示形式。它由“如果-那么”形式的规则组成，其中“如果”部分描述了输入变量的模糊条件，“那么”部分描述了输出变量的模糊结论。例如，一条模糊规则可以表示为：“如果噪声水平是高，那么去噪强度是强”。

去噪算法

基于模糊系统的图像去噪算法通常包括以下步骤：

**噪声估计：**估计图像中的噪声水平和类型。
**模糊化：**将噪声水平和图像像素值模糊化，得到模糊变量。
**模糊推理：**根据模糊规则，对模糊变量进行推理，得到去噪强度或去噪后的像素值。
**去模糊化：**将模糊输出变量去模糊化，得到去噪后的图像。

优点

基于模糊系统的图像去噪具有以下优点：

**鲁棒性：**可以有效地处理复杂和非线性噪声。
**自适应性：**可以根据噪声的特征和图像的特性自动调整去噪参数。
**知识表示：**使用模糊规则可以方便地表示去噪知识和策略。

局限性

基于模糊系统的图像去噪也存在一些局限性：

**计算复杂度：**模糊推理过程可能比较耗时。
**参数敏感性：**去噪效果对模糊规则和参数的选择比较敏感。
**主观性：**模糊规则的制定需要一定的经验和主观判断。

📣 部分代码

               w=gaussmf(G,[var_G,mean_G]);                W=sum(w);                weighted_G=w*G';                im_denoised_pixels(i,j) = (1-L)*im_denoised(i,j) + L*weighted_G/W;                im_noised_pixels(i,j) = im_denoised(i,j);                break            end        end    end    %time_elapsed_per_itteration(z)=toc;         im_denoised=(im_denoised-im_noised_pixels)+im_denoised_pixels;endtime_elapsed=toc;%%im_denoised=im_denoised(10:p+9,10:q+9);im_denoised_1 = im2uint8(im_denoised);im_denoised_1=int16(im_denoised_1);im_gray=int16(im_gray);PSNR=10*log10((255*255)/((1/((p-10)*(q-10)))*sum(sum((im_denoised_1(10:p-9,10:q-9)-im_gray(10:p-9,10:q-9)).^2))));% PSNR=10*log10((255*255)/((1/((p-10)*(q-10)))*sum(sum((im_denoised_1(6:p-5,6:q-5)-im_gray(6:p-5,6:q-5)).^2))));% PSNR=10*log10(1/((1/((p-14)*(q-14)))*sum(sum((im_gray(8:p-7,8:q-7)-im_denoised(8:p-7,8:q-7)).^2))));% PSNR=10*log10(1/((1/((p)*(q)))*sum(sum((im_gray-im_denoised).^2))));PSNR_char=num2str(PSNR);figure(4);imshow(im_denoised);% title(PSNR_char);