如何检测噪声类型并将其从图像矩阵中删除

Question

我有一个图像矩阵，我想要一种方法来检测噪声类型，然后使用 MATLAB 找到一个过滤器来去除该噪声。

我的问题：我绘制了图像的直方图，它看起来与盐和纸张噪声的直方图相同（我的图像只有三个像素的噪声）。我尝试使用中值滤波器去除噪点，但它改变的图像不仅仅是去除噪点。

1   1   1   1   1   1   1   1   1 
1  100 100 100 100 100  1   1   1
1  100 100 100 100 100 100  1   1
1  100 100  1   1  100 100  1  100
1  100 100  1   1  100 100  1   1
1  100 100 100 100 100 100  1   1
1  100 100 100 100 100 100  1   1
1  100 100  1   1   1   1   1   1
1  100 100  1   80  1   1   1   90

Answer 1

中值过滤器会像这样切掉图像的角落。鉴于您的图像或多或少是二进制的，去除噪点的一种简单方法在这种情况下是去除孤立的像素：被比自身低得多的值包围的像素。

这可以通过图像处理工具箱在 MATLAB 中使用形态学开环 (imopen) 轻松完成：

img = [1   1   1   1   1   1   1   1   1
       1  100 100 100 100 100  1   1   1
       1  100 100 100 100 100 100  1   1
       1  100 100  1   1  100 100  1  100
       1  100 100  1   1  100 100  1   1
       1  100 100 100 100 100 100  1   1
       1  100 100 100 100 100 100  1   1
       1  100 100  1   1   1   1   1   1
       1  100 100  1   80  1   1   1   90];
img = padarray(img,[1,1]); % proper boundary conditions needed
img = max(imopen(img,[1,1]),imopen(img,[1;1]));
img = img(2:end-1,2:end-1); % remove padding again

我们使用了两个开口：一个带有 SE [1,1]，一个带有 SE [1;1]。它们中的任何一个都可能删除 1 像素粗线，但两者都不会删除任何线。因此，我们取两个结果中的最大值：如果两个过滤器都删除了像素，它将保持被删除，但如果只有一个过滤器删除了它，我们希望保留这个像素（它属于一条线）。

还有其他识别孤立像素的方法，但这种方法基于工具箱中的现有功能实现起来非常简单。