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我已经用纸张纹理图案扫描了一张旧照片,并且我想在不降低图像质量的情况下尽可能地去除纹理。有没有办法,可能使用MATLAB中的“图像处理”工具箱?
我尝试应用FFT转换(使用Photoshop plugin ),但是找不到任何清晰的白色斑点。这种方法的模式可能不是很规则吗? 您可以在下面看到示例。如果您需要完整图像,可以将其上传到某个地方。 ![]() 回答: 不幸的是,您几乎陷入了空间领域,因为该模式的重复性不足以使傅立叶分析可用。 正如@Jonas和@michid指出的那样,过滤将帮助您解决此类问题。使用过滤时,您要在要保留的细节量与要去除的噪声量(或不需要的图像成分)之间进行权衡。例如,@ Jonas使用的中值滤镜可以完全消除纸张纹理(甚至是图像底部边缘附近的圆形划痕),但也可以消除眼睛,头发,脸部和背景内的所有纹理(尽管我们并不是真的)非常关心背景,这才是最重要的前景)。您还会看到图像对比度略有下降,这通常是不希望的。这使图像具有人为外观。 这是我处理此问题的方法:
![]() 您希望在上面的图像中显示的图像信息很少。您会发现您可以非常微弱地辨认出脸部的边缘(虽然不好,但这是我有时间的最佳选择)。您还希望此纸张纹理图像尽可能均匀(以便阈值化在整个图像上得到相等的结果)。同样,上图的右侧稍暗,这意味着很难将其阈值化。 最终图片: ![]() 结果并不完美,但与简单的滤波方法相比,它已完全消除了高度可见的纸张纹理图案,同时保留了更多的高频内容。 编辑 填充区域通常是单色的,因此如果您仔细观察图像会显得有些突出。您也可以尝试向填充区域添加一些低强度零均值高斯噪声,以使它们看起来更逼真。您必须选择噪声方差以匹配背景。凭经验确定它可能已经足够了。 这是添加了噪点的处理后图像: ![]() 请注意,除去纸样的部分很难看清,因为增加的高斯噪声掩盖了它们。我对整个图像使用了相同的高斯分布,但是如果您想变得更复杂,可以对面部,背景等使用不同的分布。 更多&回答... |
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