Làm thế nào để loại bỏ tiếng ồn mà không phá hủy cạnh chính?

Tôi đang làm việc trên một dự án. Tôi muốn phân đoạn logo từ một chiếc xe hơi và kích thước của hình ảnh là 3648 * 2432. Logo được chọn bởi hình chữ nhật màu đỏ.

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Tôi trích xuất khu vực này và biến thành mức độ màu xám. Kích thước của khu vực là 249 * 173. Sau đó, tôi sử dụng cân bằng biểu đồ để tăng cường các cạnh. Cuối cùng, tôi sử dụng canny thích nghi để tìm cạnh.

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Tuy nhiên, kết quả không hoàn hảo. Vì vậy, tôi đã sử dụng bộ lọc trung bình để làm mịn hình ảnh bên trái. Kết quả như sau.

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Tôi loại bỏ những phần nhỏ.

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Kết quả đã được cải thiện, nhưng nó cũng không tốt. Ngoài ra, tôi đã thử bộ lọc song phương, bộ lọc trung bình và bộ lọc Gaussian, nhưng kết quả cũng không tốt. Tôi biết rằng sau khi vượt qua biểu đồ cân bằng, tiếng ồn có thể được tăng cường. Nhưng, trong một số trường hợp, độ tương phản thấp, tôi cần điều chỉnh bước này để nâng cao hình ảnh của mình. Có ai có thể cung cấp cho tôi bất kỳ nhận xét khác nhau? Cảm ơn rât nhiều.

— Kuo
nguồn

Câu trả lời:

Trước tiên, sử dụng bộ lọc song phương hoặc khuếch tán dị hướng .

Tác dụng của khuếch tán dị hướng như sau:

nhập mô tả hình ảnh ở đây . Mã MATLAB có thể được tìm thấy ở đây .

Đây là ảnh hưởng của nó đến hình ảnh của bạn: nhập mô tả hình ảnh ở đây

Cuối cùng, phương tiện phi địa phương cũng là một cách tốt để loại bỏ tiếng ồn. Bạn cũng có thể muốn xem xét điều đó. Tôi cảnh báo bạn mặc dù, nó là chậm.

— Chim cánh cụt
nguồn

Hãy thử điều này: github.com/RoyiAvital/ Kiếm Cao cấp hơn nhiều so với Khuếch tán bất đẳng hướng cổ điển.

— Royi

@tbirdal: khuếch tán dị hướng có vẻ thú vị, nếu bạn có thể cung cấp một tập hợp các ví dụ hình ảnh gốc và được xử lý cùng với việc tạo mã MATLAB, điều đó sẽ được đánh giá cao.

— Fat32

vui lòng kiểm tra lại

— Birdga Tolga

Cảm ơn bạn cho các ví dụ và mã. Tôi đã cung cấp quá trình xử lý đơn giản của riêng mình trong liên kết: [IMG] i62.tinypic.com/2w3t6gz.jpg[/IMG] . Tác dụng của nó đối với Lena là tốt hơn rất nhiều, nhưng nó không phải là máy dò cạnh. Chỉ là một sắc nét hình ảnh giảm nhiễu.

— Fat32

Tôi sẽ đọc bài viết về khuếch tán dị hướng. Bên cạnh đó, @Drazick, mã trong github có lỗi khi hình ảnh lớn hơn khoảng 328 * 228, nhưng kết quả của hình ảnh nhỏ là tốt. Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã trả lời nhiệt tình của bạn.

— Kuo

Tôi sẽ không đề xuất một sự cân bằng như bước đầu tiên. Đi với giảm tiếng ồn.

— Béo32
nguồn

Vì vậy, bạn nghĩ rằng tôi cần phải giảm tiếng ồn đầu tiên? Sau đó thực hiện cân bằng biểu đồ?

— Kuo

có giảm tiếng ồn đầu tiên. Một cân bằng biểu đồ mù có thể hoặc không thể cải thiện các cạnh của bạn. Vì vậy, bạn tốt hơn cải thiện các cạnh của bạn một cách thích ứng.

— Fat32

Khi nào mài cạnh làm giảm tiếng ồn?

— Birdga Tolga

Có phương pháp nào tôi có thể sử dụng để nâng cao lợi thế của mình không? Tôi đã thử lọc highboost, nhưng trong điều kiện độ tương phản thấp, lọc highboost không thể hoạt động tốt.

— Kuo

@tbirdal nhiễu được giảm trước khi cạnh sắc nét, trên thực tế thuật toán của tôi là một công cụ làm sắc nét hình ảnh thích ứng phi tuyến biến đổi không gian. Mục đích chính của nó là tạo ra hình ảnh sắc nét chất lượng cao trực quan trong khi vẫn giữ được kết cấu và không gây nhiễu. Tuy nhiên, vì nó cố gắng bảo vệ kết cấu khỏi bị giảm tiếng ồn, nên nó có thể không tạo ra kết quả mong muốn cho tất cả các loại tiếng ồn.

— Fat32