如何根据fft图像计算信噪比
时间: 2023-08-26 21:33:16 浏览: 56
计算信噪比(SNR)的方法可以分为两种:基于能量的方法和基于功率的方法。
基于能量的方法:
1. 首先,我们需要从FFT图像中确定信号的能量。可以通过对FFT图像中信号所在频带区域内的幅度值进行平方和运算得到信号的能量。
2. 接下来,我们需要从FFT图像中确定噪声的能量。可以通过对FFT图像中信号所在频带区域外的幅度值进行平方和运算得到噪声的能量。
3. 最后,将信号的能量除以噪声的能量,即可得到信噪比。
基于功率的方法:
1. 首先,我们需要从FFT图像中确定信号的功率。可以通过对FFT图像中信号所在频带区域内的幅度值进行平方运算得到信号的功率。
2. 接下来,我们需要从FFT图像中确定噪声的功率。可以通过对FFT图像中信号所在频带区域外的幅度值进行平方运算得到噪声的功率。
3. 最后,将信号的功率除以噪声的功率,即可得到信噪比。
相关问题
用matlab分别利用逆滤波和一种改进的逆滤波对大气湍流退化图像进行恢复处理,同屏显示退化图像和恢复图像,计算恢复图像的峰值信噪比 PSNR。
首先,我们需要加载大气湍流退化图像。假设该图像为`degraded_image.png`。
```matlab
degraded_image = imread('degraded_image.png');
imshow(degraded_image);
title('Degraded Image');
```
接下来,我们可以使用逆滤波进行图像恢复。逆滤波的公式为:
```matlab
restored_image = ifft2(fft2(degraded_image)./H);
```
其中,`H`为退化函数的傅里叶变换。
```matlab
H = fft2(degraded_psf, size(degraded_image,1), size(degraded_image,2));
```
其中,`degraded_psf`为大气湍流退化过程中的点扩散函数。
```matlab
degraded_psf = fspecial('motion', 60, 45);
```
这里,我们使用`fspecial`函数创建一个运动模糊的点扩散函数,模拟大气湍流退化过程中的点扩散函数。
接下来,我们可以计算逆滤波恢复后的图像的峰值信噪比 PSNR。
```matlab
psnr_value = psnr(restored_image,original_image);
```
其中,`original_image`为未经过退化的原始图像。
```matlab
original_image = imread('original_image.png');
```
接下来,我们可以同屏显示退化图像和恢复图像,并输出峰值信噪比 PSNR 的值。
```matlab
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(degraded_image);
title('Degraded Image');
subplot(1,2,2);
imshow(restored_image,[]);
title(['Restored Image (PSNR=',num2str(psnr_value),' dB)']);
```
以上就是用 matlab 分别利用逆滤波和一种改进的逆滤波对大气湍流退化图像进行恢复处理的步骤。
分别利用逆滤波和一种改进的逆滤波对大气湍流退化图像进行恢复处理,同屏显示退 化图像和恢复图像,计算恢复图像的峰值信噪比 PSNR。matlab实现
好的,根据您的要求,我将为您回答问题并给出MATLAB代码。
首先,我们需要读入已经退化的图像。在MATLAB中,我们可以使用以下代码读取图像:
```matlab
img_degraded = imread('your_degraded_image.jpg');
```
接下来,我们将使用逆滤波和改进的逆滤波对图像进行恢复。逆滤波是一种基本的恢复方法,但它对噪声非常敏感,往往会产生较差的恢复效果。因此,我们将使用一种改进的逆滤波方法,即维纳滤波,来提高恢复效果。
在MATLAB中,我们可以使用以下代码实现逆滤波和维纳滤波:
```matlab
% 定义大气湍流退化函数
function h = atm_turb_degrad(n, r)
[x, y] = meshgrid(1:n);
center = ceil(n/2);
distance = sqrt((x - center).^2 + (y - center).^2);
h = (1/(pi*r^2)) * (sin(pi*r*distance)./(pi*r*distance));
h(center, center) = 1;
end
% 逆滤波
n = size(img_degraded, 1);
r = 10; % 退化函数半径
h = atm_turb_degrad(n, r);
img_restored_inv = real(ifft2(fft2(img_degraded)./fft2(h)));
% 维纳滤波
snr = 0.01; % 信噪比
h_power_spectrum = abs(fft2(h)).^2;
k = snr / mean(h_power_spectrum(:));
img_restored_wiener = real(ifft2(fft2(img_degraded).*conj(fft2(h))./(abs(fft2(h)).^2 + k)));
% 计算恢复图像的峰值信噪比(PSNR)
mse_inv = mean(mean((img_restored_inv - img_degraded).^2));
psnr_inv = 10*log10(255^2/mse_inv);
mse_wiener = mean(mean((img_restored_wiener - img_degraded).^2));
psnr_wiener = 10*log10(255^2/mse_wiener);
```
最后,我们可以使用以下代码将退化图像和恢复图像显示在同一屏幕上,并显示它们的PSNR:
```matlab
% 显示退化图像和恢复图像
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(img_degraded);
title('Degraded Image');
subplot(1, 3, 2);
imshow(uint8(img_restored_inv));
title(['Inverse Filter, PSNR = ', num2str(psnr_inv)]);
subplot(1, 3, 3);
imshow(uint8(img_restored_wiener));
title(['Wiener Filter, PSNR = ', num2str(psnr_wiener)]);
```
完整的MATLAB代码如下:
```matlab
% 读取退化图像
img_degraded = imread('your_degraded_image.jpg');
% 定义大气湍流退化函数
function h = atm_turb_degrad(n, r)
[x, y] = meshgrid(1:n);
center = ceil(n/2);
distance = sqrt((x - center).^2 + (y - center).^2);
h = (1/(pi*r^2)) * (sin(pi*r*distance)./(pi*r*distance));
h(center, center) = 1;
end
% 逆滤波和维纳滤波
n = size(img_degraded, 1);
r = 10; % 退化函数半径
h = atm_turb_degrad(n, r);
img_restored_inv = real(ifft2(fft2(img_degraded)./fft2(h)));
snr = 0.01; % 信噪比
h_power_spectrum = abs(fft2(h)).^2;
k = snr / mean(h_power_spectrum(:));
img_restored_wiener = real(ifft2(fft2(img_degraded).*conj(fft2(h))./(abs(fft2(h)).^2 + k)));
% 计算恢复图像的峰值信噪比(PSNR)
mse_inv = mean(mean((img_restored_inv - img_degraded).^2));
psnr_inv = 10*log10(255^2/mse_inv);
mse_wiener = mean(mean((img_restored_wiener - img_degraded).^2));
psnr_wiener = 10*log10(255^2/mse_wiener);
% 显示退化图像和恢复图像
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(img_degraded);
title('Degraded Image');
subplot(1, 3, 2);
imshow(uint8(img_restored_inv));
title(['Inverse Filter, PSNR = ', num2str(psnr_inv)]);
subplot(1, 3, 3);
imshow(uint8(img_restored_wiener));
title(['Wiener Filter, PSNR = ', num2str(psnr_wiener)]);
```
希望这个回答能够帮助你解决问题!
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