Aktuelle Version vom 26. Juni 2025, 10:01 Uhr

Mit einer Kamera auf einem Stativ wurde eine Bildreihe von 7 Bildern aufgenommen. Die Bilder sind verrauscht.

Aufgabe

Nutzen Sie die Bildreihe, um das Rauschen zu reduzieren. Beschreiben Sie Ihren Ansatz im Quelltext.
Stellen Sie das erste Bild und das gefilterte Bild mit imshowpair im Vergleich dar (vgl. Abb. 1).
Berechnen Sie für das erste Bild und das gefilterte Bild das Signal-Rausch-Verhältnis (Engl.: SNR).
Stellen Sie das SNR im Bild dar (vgl. Abb. 1).
Prüfen Sie Ihr Ergebnis mit 50 Bildern in der Datei PonteCestion.mat.
Diskutieren Sie Ihr Ergebnis im Quelltext.

Die einfachste Art das Signal-Rausch-Verhältnis (Engl.: signal-noise-ratio, SNR) eines Bildes zu berechnen laut

 $S N R = \frac{\bar{x}}{σ_{x}}$

load, imshowpair, text, rectangle

Tabelle 1: Bewertungskriterien
Header	1 P
Bilder geladen und verarbeitet	2 P
Beschreibung des Filteransatzes	1 P
Rauschunterdrückende Filterung	3 P
SNR Berechnung für PonteCestion7.mat	2 P
SNR Berechnung für PonteCestion.mat	2 P
Ergebnisdarstellung (vgl. Abb. 1)	4 P
Ergebnisdiskussion	2 P

@@ Zeile 12: / Zeile 12: @@
 = Signal-Rausch-Verhältnis =
-Die einfachste Art das Signal-Rausch-Verhältnis (Engl.: signal-noise-ration SNR) eines Bildes zu berechnen laut
+Die einfachste Art das Signal-Rausch-Verhältnis (Engl.: signal-noise-ratio, SNR) eines Bildes zu berechnen laut<br>
-<math>SNR = \frac{\bar{x}}{\sigma_x}</math>
+ <math>SNR = \frac{\bar{x}}{\sigma_x}</math>
 =Referenzierte Dateien:=
 *[https://hshl.sciebo.de/s/4BfBwFBrM4r3T7C PonteCestion.mat]
 *[[Medium:PonteCestion.zip|PonteCestion.zip (41&thinsp;MB)]]
+=Nützliche MATLAB<sup>®</sup>-Befehle=
+<code>load, imshowpair, text, rectangle</code>
 {| class="wikitable"
 |+ style = "text-align: left"|Tabelle 1: Bewertungskriterien
 |-
-| Header || 1&thinsp;P
+| [[Header_Beispiel_für_MATLAB|Header]] || 1&thinsp;P
 |-
 | Bilder geladen und verarbeitet || 2&thinsp;P