Bildverbesserung - Rauschen entfernen: Unterschied zwischen den Versionen
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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 | ||
<math>SNR = \frac{\bar{x}{\sigma_x}</math> | <math>SNR = \frac{\bar{x}}{\sigma_x}</math> | ||
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*[https://hshl.sciebo.de/s/4BfBwFBrM4r3T7C PonteCestion.mat] | *[https://hshl.sciebo.de/s/4BfBwFBrM4r3T7C PonteCestion.mat] | ||
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
- 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
imshowpairim 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.
Signal-Rausch-Verhältnis
Die einfachste Art das Signal-Rausch-Verhältnis (Engl.: signal-noise-ration SNR) eines Bildes zu berechnen laut
Referenzierte Dateien:
| 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 |
