條紋圖像旋濾波演算法

A. 對條紋的濾波

這可能是電磁波的干涉哦,檢查信號線是否屏蔽,接地是否正確等等.

B. 怎樣用matlab進行圖像濾波處理

1、打開軟體，讀入圖片。

C. 什麼叫頻譜濾波演算法

在時域上疊加在一起的幾個信號佔用相同頻帶時，波束形成利用來自不同方向的信號所具有的空域分離性來實現信號空域處理的一種演算法，就叫做頻譜濾波演算法。

基於頻譜濾波的多紋理提取演算法，研究了一種在有多種紋理疊加的復雜圖像中進行單一紋理提取的演算法。

頻譜濾波演算法原理

離散信號分析和處理的主要手段是利用計算機去實現，然而序列f(n)的離散時間傅里葉變換是頻率的連續函數，並且其逆變換為積分運算無法直接用計算機實現。顯然，要在計算機上完成這些變換必須要將連續函數轉換為離散數據，同時將求和范圍從無限寬收縮至一個有限區間。

對於離散傅里葉級數，無論是在時域還是在頻域，只對有限項求和，故而可以利用計算機計算。因此藉助於離散傅里葉級數的概念，把有限長的序列作為周期性離散序列的一個周期來處理，從而定義了離散傅里葉變換。

這樣，在允許一定程度近似的條件下，有限長序列的離散時間傅里葉變換可由計算機實現。亦即，可由計算機計算有限長序列的頻譜。

D. 圖像濾波技術及MATLAB實現

clear;
close all;
I = imread('eight.tif');
J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
K = medfilt2(J);
imshow(J);title('雜訊干擾圖像')
figure, imshow(K);title('medfilt2濾波圖像')
X=J;a=2;b=2;
k=floor(a*b/2)+1;
[M,N]=size(X);
uint8 Y=zeros(M,N);
funBox=zeros(a,b);
temp=zeros(a*b);

for i=1:M-a
for j=1:N-b
funBox=X(i:i+a,j:j+b);
temp=funBox(:);
tempSort=sort(temp);
Y(i,j)=tempSort(k);
end;
end;
figure, imshow(Y);title('自編程序濾波圖像')

clear;
close all;
c=imread('123.png'); %把彩色圖片轉化成灰度圖片，256級
figure,imshow(c),title('原始圖象'); %顯示原始圖象
g=imnoise(c,'gaussian',0.1,0.002); %加入高斯雜訊
figure,imshow(g),title('加入高斯雜訊之後的圖象'); %顯示加入高斯雜訊之後的圖象

%實驗步驟二：用系統預定義濾波器進行均值濾波
n=1;
A=fspecial('average',n);%生成系統預定義的3X3濾波器
Y=filter2(A,g)/255; %用生成的濾波器進行濾波,並歸一化
figure,imshow(Y),title('系統函數濾波圖像'); %顯示濾波後的圖象
a(1:n,1:n)=1; %a即n×n模板,元素全是1
p=size(g); %輸入圖像是p×q的,且p>n,q>n
x1=double(g);
x2=x1;
%A(a:b,c:d)表示A矩陣的第a到b行,第c到d列的所有元素
for i=1:p(1)-n+1
for j=1:p(2)-n+1
c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)).*a; %取出x1中從(i,j)開始的n行n列元素與模板相乘
s=sum(sum(c)); %求c矩陣(即模板)中各元素之和
x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n); %將模板各元素的均值賦給模板中心位置的元素
end
end
%未被賦值的元素取原值
d=uint8(x2);
%實驗步驟三:用自己的編寫的函數進行均值濾波
%調用自編函數進行均值濾波，n為模板大小
figure,imshow(d),title('自編程序濾波圖像'); %顯示濾波後的圖象

E. matlab 圖像演算法中，常見的濾波的運算元有哪些

1. 平滑濾波（模糊）

2. 高斯模糊濾波（模糊圖像）

3. 中值濾波（消除高雜訊點）

4. 拉普拉斯濾波（銳化）

5. 其他還有雙邊濾波等
   

   
   

F. 數字圖像處理的問題 什麼是空域濾波 什麼是頻域濾波 區域的概念是什麼

空域濾波是指圖像平面本身，這類方法直接對圖像的像素進行處理。

頻域濾波是變換域濾波的一種，它是指將圖像進行變換後（頻域是指經過傅里葉變換之後），在變換域中對圖像的變換系數進行處理（濾波），處理完畢後再進行逆變換，獲得濾波後的圖像。

(6)條紋圖像旋濾波演算法擴展閱讀：

數字圖像處理的工具可分為三大類：

第一類包括各種正交變換和圖像濾波等方法，其共同點是將圖像變換到其它域（如頻域）中進行處理（如濾波）後，再變換到原來的空間（域）中。

第二類方法是直接在空間域中處理圖像，它包括各種統計方法、微分方法及其它數學方法。

第三類是數學形態學運算，它不同於常用的頻域和空域的方法，是建立在積分幾何和隨機集合論的基礎上的運算。

由於被處理圖像的數據量非常大且許多運算在本質上是並行的，所以圖像並行處理結構和圖像並行處理演算法也是圖像處理中的主要研究方向。

參考資料來源：網路_數字圖像處理

G. 什麼是數字圖像的頻率域濾波演算法，有哪些主要的演算法，謝謝

就是把數字圖像利用傅立葉變換，小波等數學方法，轉化為頻域進行處理，再把處理後的數據反變換成圖像數據。最基本的應用演算法如高通濾波，低通濾波，維納濾波，相位相關等等。不過用頻域處理都比較耗時，對實時性要求比較高的系統幾乎都不用頻域處理。

H. 數字圖像處理濾波的問題，要詳細過程

%原圖像
I = [1 2 1 4 3 ;
1 10 2 3 4 ;
5 2 6 8 8;
5 5 7 0 8;
5 6 7 8 9];
x=double(I);
x1=x;
for i=2:4
for j=2:4
c=x(i-1:i+1,j-1:j+1); %取出3x3鄰域
c=[ c(1,:) c(2,:) c(3,:)]; %整理成一行
m=median(c); %mm是中值
x1(i,j)=m; %中值賦給中心元素
end
end
x1

%為了計算邊緣像素,將原圖像擴展為6x6填充0
I = [0 0 0 0 0 0 0;
0 1 2 1 4 3 0;
0 1 10 2 3 4 0;
0 5 2 6 8 8 0;
0 5 5 7 0 8 0;
0 5 6 7 8 9 0;
0 0 0 0 0 0 0 ];
x=double(I);

%加權均值濾波3x3模板
a = [ 1 1 1;1 2 1; 1 1 1]/10;
for i=2:5
for j=2:5
c=x(i-1:i+1,j-1:j+1).*a; %與模板相乘
x2(i,j)=sum(sum(c))/9; %計算均值並賦值給像素(i,j)
end
end
x2 = x2(2:5,2:5)

I. 圖像處理如何去除圖片中的斜條紋

PS思路：內容識別。

選取部分斜條紋，建立選區，自定義圖案，新建圖層，填充自定義圖案，以填充層建立選區，擴大1像素，選中圖像圖層，填充，內容識別，取消選區，刪除自定義圖案圖層，完成。

Matlab思路：濾波

C++、Python：讀取圖像，識別出斜條紋像素，插值計算，覆蓋斜條紋像素。

以上方法都不建議採用。

實際上，這類圖像的改善，盡量從源頭解決。

圖像是通過掃描、拍攝還是計算得來的？掃描、拍攝方法有沒有可能改善？計算的演算法是否還有改進餘地？斜條紋的來源是什麼？採用了線掃描？諸多原因，需要根據實際分析。