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误差理论与数据处理 姓名:**** 班级：研硕控制8班 学号：***** 日期：2015年12月2日 学校:矿大  误差理论与数据处理 概述：现代科学与技术工作离不开实验，而实验又离不开对具体量值的测量，并且测量总是存在误差的。人们总是希望减少或消除测量中存在的误差来提高测量精度。误差理论正是研究误差的来源、性质、规律，减小误差的措施，评估测量结果精度的办法，如何合理的设计实验去减小甚至消除误差，以及提高实验或测量精度的理论。数据处理泛指对数据，特别是实验观测数据进行的一切加工及运算，包括由测量数据求待测值，估其测量精度，列表或作图表示数据之间的对应关系与数据变化规律，以及通过所得到的数据求取相关未知量、求取相关量之间的未知关系式等等。 数据处理的几种滤波算法 1、高斯滤波 高斯函数具有五个重要的性质，这些性质使得它在早期图像处理中特别有用．这些性质 表明，高斯平滑滤波器无论在空间域还是在频率域都是十分有效的低通滤波器，且在实际图像处理中得到了工程人员的有效使用。 （1）二维高斯函数具有旋转对称性，即滤波器在各个方向上的平滑程度是相同的．一般来说，一幅图像的边缘方向是事先不知道的，因此，在滤波前是无法确定一个方向上比另一方向上需要更多的平滑．旋转对称性意味着高斯平滑滤波器在后续边缘检测中不会偏向任一方向． （2）高斯函数是单值函数．这表明，高斯滤波器用像素邻域的加权均值来代替该点的像素值，而每一邻域像素点权值是随该点与中心点的距离单调增减的．这一性质是很重要的，因为边缘是一种图像局部特征，如果平滑运算对离算子中心很远的像素点仍然有很大作用，则平滑运算会使图像失真． （3）高斯函数的付立叶变换频谱是单瓣的．正如下面所示，这一性质是高斯函数付立叶变换等于高斯函数本身这一事实的直接推论．图像常被不希望的高频信号所污染(噪声和细纹理)．而所希望的图像特征（如边缘），既含有低频分量，又含有高频分量．高斯函数付立叶变换的单瓣意味着平滑图像不会被不需要的高频信号所污染，同时保留了大部分所需信号． （4）高斯滤波器宽度(决定着平滑程度)是由参数σ表征的，而且σ和平滑程度的关系是非常简单的．σ越大，高斯滤波器的频带就越宽，平滑程度就越好．通过调节平滑程度参数σ，可在图像特征过分模糊(过平滑)与平滑图像中由于噪声和细纹理所引起的过多的不希望突变量(欠平滑)之间取得折衷． （5）由于高斯函数的可分离性，大高斯滤波器可以得以有效地实现．二维高斯函数卷积可以分两步来进行，首先将图像与一维高斯函数进行卷积，然后将卷积结果与方向垂直的相同一维高斯函数卷积．因此，二维高斯滤波的计算量随滤波模板宽度成线性增长而不是成平方增长． 二维高斯函数： 当 时， ； 时， 一般用宽度小于 的滤波器，即 当 时， 由连续Gaussian分布求离散模板，需采样、量化，并使模板归一化，举例结果如下： 图1 原图像lenna 图2 有噪声的lenna 图3 高斯滤波，σ2=1 图4 高斯滤波，σ2=3 可以看到高斯滤波虽然能够在一定程度上去掉噪声，但也使得图象变得模糊不清，效果并不能令人满意。Matlab程序如下： %%%%%%%%%%%%% The main.m file %%%%%%%%%%%%%%% clc; % Parameters of the Gaussian filter: n1=5;sigma1=3;n2=5;sigma2=3;theta1=0; [w,map]=imread(lenna.gif); x=ind2gray(w,map); filter1=d2gauss(n1,sigma1,n2,sigma2,theta1); y=imnoise(x,gauss,0.01); f1=conv2(x,filter1,same); rf1=conv2(y,filter1,same); figure(1); subplot(2,2,1);imagesc(x);title(lenna); subplot(2,2,2);imagesc(y);title(noisy lenna); subplot(2,2,3);imagesc(f1);title(smooth); subplot(2,2,4);imagesc(rf1);title(noise cancel);