噪音消除垂直剥离

31日视图(30天)
艾哈迈德·哈立德
艾哈迈德·哈立德 2014年9月17日
评论道: Mandeep考尔2022年4月4日
你好,
这里的主要目的是查看同心圆和测量它们之间的距离(通过交叉分割使用“improfile”)。然而,噪音妨碍,使估计的距离非常困难。我一直试图去除噪声的图像垂直剥离附加…但是找不到地方…任何提示什么样的过滤器会有用吗?
根据噪声去除的结果我可能需要做一些对象识别以适当的方式可视化圈……但这是为以后。
提前谢谢。亲切的问候,艾哈迈德

接受的答案

大卫年轻
大卫年轻 2014年9月17日
你可以平滑图像在垂直方向,这样可以减少圈的振幅,但离开了条纹。然后减去这个原始图像,离开只是圈和顶部和底部边界。你不能达到完美的分离,但这得到一个很好的结果。
你可以做平滑fspecial和convn(或conv2如果首先将图像转换为灰度)。或者,您可以使用 gsmoothn 在这里 如下的代码:
我= imread (“没有AIRGAP2.bmp”);
imd =双(im);
σ= 10;%这个参数进行试验,以得到最好的结果
imcircles = imd - gsmoothn (imd(σ0 0),“地区”,“相同”);
%显示结果,转换成灰度显示清晰
imshow(平均(imcircles, 3), []);
我认为可能会有一个很好的解决方案可能使用形态学操作,而不是线性的,但我还没有探索。
3评论
Mandeep考尔
Mandeep考尔 2022年4月4日
我可以使用这个删除水平条纹噪声

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答案(1)

伊恩•
伊恩• 2014年9月18日
这是一个答案,可能你需要什么…
column_offsets =值(im);
column_offsets = column_offsets - min (column_offsets);
new_im = bsxfun (@minus, im, column_offsets);
2的评论
杰拉德
杰拉德 2018年10月17日
这确实非常好对于我的应用程序

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