Entfernen periodische Rauschen aus einem Bild mit Hilfe der Fourier-Transformation
Ich bin der Durchführung der 2D-FFT auf ein bestimmtes Bild und ich bekomme seine spektralen Komponenten. Dieses Bild wurde überlagert durch ein anderes Bild zu erstellen, periodischen Lärm.
Das original-Bild als auch der periodische Lärm-version ist unten dargestellt:
Original Bild
Periodischen Lärm Bild
Filtern diese heraus, die ich verwendet, manuelle Boxen, die maskiert die Komponenten in der Größenordnung Spektrum, die sind ziemlich groß im Vergleich zu den anderen Komponenten wie unten gezeigt.
Nachdem dies geschehen ist, die ich durchführen einer inversen FFT, aber ich komme nicht auf das ursprüngliche Bild zurück.
Weiß jemand, was ich falsch mache?
Hier ist der code, den Masken, die die Werte und geht dann weiter zu tun, eine inverse 2D-FFT auf die maskierten spektrale Bild:
pat1 = imread('Pattern1.png');
spec_orig = fft2(double(pat1));
spec_orig2 = abs(spec_orig);
spec_img = fftshift(spec_orig2);
for j = 115:125
for n = 96:106
spec_img(n,j) = 0;
end
for n = 216:226
spec_img(n,j) = 0;
end
for n = 274:284
spec_img(n,j) = 0;
end
for n = 298:308
spec_img(n,j) = 0;
end
for n = 12:22
spec_img(n,j) = 0;
end
for n = 37:47
spec_img(n,j) = 0;
end
end
%Getting Back the Image for Pattern1
figure;subplot(2,1,1);
spec_img = log(1 + spec_img);
imshow(spec_img,[]);
subplot(2,1,2);
ptnfx = ifft2(spec_img);
imshow(ptnfx);- Die doppelte for-Schleife am Anfang entfernt werden kann durch die Verwendung von array-Indizierung:
spec_img([96:106 216:226],115:125)=0etc. - War nicht bewusst, dass Sie das tun könnten - danke!!!
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- Ah, ich verstehe. Es ist schade, ich war nicht rund um, bevor diese Fragen verschloss. Ich hätte Sie beantwortet. In jedem Fall, ich freue mich auf Ihre weiteren Fragen. Viel Glück bei deinem Praktikum!
- Lassen Sie uns weiter, diese Diskussion im chat.
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Filtern in der Frequenz-Domäne ist eine heikle Sache richtig zu machen. Dein code hat ein paar Fehler, die verhindern, dass Sie die Rekonstruktion des ursprünglichen Bildes:
Sie sind die Anwendung der Filterung auf die Größe der Komponenten nur. Sie müssen dies tun, auf die original-Bild, Spektrum, nicht nur die Größe der Komponente. Die phase ist wichtig für die richtige Rekonstruktion. BTW, prägen, eine Signalverarbeitung Begriff, was Sie umsetzen, ist eine notch-filter oder ein band-stop-filter, der entfernt bestimmte auswählen von Frequenzen.
Sie zentriert das Spektrum über
fftshiftaber nach dem Sie gefiltert haben Sie vergessen rückgängig zu machen die shift -. Sie müssen sich aufifftshiftauf das resultierende gefilterte Bild rückgängig machen, das zentrieren.Du bist Suche nach der inversen FFT-Analyse der log-transformiert Bild. Denken Sie daran, dass die Durchführung einer log-Transformation das Spektrum ist nur für die Anzeige Zwecke. Sie nicht verwenden Sie diese beim filtern oder die Suche nach der inversen. Auf diese Weise wird Ihnen unbeabsichtigte Folgen, wie die Mehrheit des Spektrums verändert wurde, durch eine nicht-lineare operation. Sie haben es auf der original-Bild, Spektrum selbst.
Eine kleine Anmerkung, aber stellen Sie sicher, dass Sie anrufen
realnach filtern Sie das Ergebnis nach der inversen FFT. Es gibt wahrscheinlich einige restliche imaginären Komponenten, die durch computational-floating-point-Fehler und so ruftrealwird nur extrahieren, die realen Komponenten des Signals.Mit diesen Korrekturen, dies ist der code, den ich habe. Ich habe gelesen, Ihr Bild direkt von StackOverflow reproduzierbar zu sein:
Bekomme ich dieses Bild:
Eine ziemlich gute Rekonstruktion der ursprünglichen Bild werde ich hinzufügen. Du wirst sehen noch ein bisschen flitzen und das ist sehr stark abhängig von der notch-filter in Form und Größe. Vielleicht stellen Sie die Größe größer, und noch mehr, stellen Sie die Form der notch-filter kreisrund statt eckig. Dies hat eine Tendenz zu bewahren, das Originalbild mehr als harte Kanten eingeführt, die von den Ecken der Quadrate unerwünschte Klingeln Effekte.
subplotted in eine Abbildung.Pattern1.png?