Bildverbesserung - Rauschen entfernen: Unterschied zwischen den Versionen

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= Signal-Rausch-Verhältnis =
= 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-ration SNR) eines Bildes zu berechnen laut<br>
<math>SNR = \frac{\bar{x}}{\sigma_x}</math>
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=Referenzierte Dateien:=
=Referenzierte Dateien:=

Version vom 26. Juni 2025, 09:55 Uhr

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

Aufgabe

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

Abb. 1: Ponte Cestino in Rom mit SNR

Signal-Rausch-Verhältnis

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

SNR=x¯σx

Referenzierte Dateien:

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