经典MATLAB小程序视频处理、峰值信噪比求解等
一、视频读取与视频序列图像的存储
aviinfo('视频名称.avi'); %显示存在d盘的视频名称.avi的信息
mov=aviread('视频.avi'); %读入存在d盘的视频.avi
% mov=aviread('d:\j.avi'); %或是读入指定路径下的视频
movie(mov);
fnum=size(mov,2); %读取电影的祯数mov为1*temp
for i=1:fnum
strtemp=strcat('视频名.avi',int2str(i),'.','jpg');%将每祯转成jpg的图片
%或是 strtemp=strcat('C:\Users\tc\Desktop\test\',int2str(i),'.bmp');%将每祯转成jpg的图片
%并保存在指定的路径下
imwrite(mov(i).cdata,strtemp,'jpg');%格式可以任意的比如bmp等保存为指定的格式
end
二、求图像解峰值信噪比
src=imread('input_0_sel31.png'); %读入输入图像即无噪声图像
J0=imread('noisy31.png'); %去噪后图像即恢复或复原图像
MSE0=mserror(J0,src) ; %调用方差函数
RMSE0=sqrt(MSE0); %对方差开根号
PSNR0=20*log10(255/RMSE0) %求解峰值信噪比
方差函数为
function mse=mserror(I1,I2)
I1=double(I1);
I2=double(I2);
I0=(I2-I1).^2;
mse=mean2(I0);%求解方差/偏差
三、图像大小改写%在图像中提取你需要的子图像
p=imread('basic3.png'); %读取你待提取的母图像
x1=8;y1=18; %确定子图像在母图像中的某一个像素坐标即子图像的起始位置坐标
x2=434;y2=656; %确定子图像在母图像中某一个像素坐标即子图像的终止位置坐标
%坐标的确定可以用微软附件里面的画图工具通过剪切功能可以看到所需位置坐标
imshow(p); %显示母图像
p1=p(x1:x2,y1:y2,:);%提取母图像矩阵中的小矩阵%矩阵的提取
figure,imshow(p1); %显示子图像
imwrite(p1,'basic31.png');%保存你为任意命名的子图像
三、方法噪声的求取
p1=imread('basic12.png');
imshow(p);
p0=imread('noisy12.png');
p11=p1-p0; %含噪图像
figure,imshow(p1);
imwrite(p11,'bias120.png');
figure,imshow(p11)% 方法噪声
%方法噪声原理
方法噪声Method Noise是由Buades等人在提出的非局部均值去噪算法中引入了一
个新的去噪质量评判标准其定义主要是由含噪图像与去噪处理过的图像之间差异决定的
即 ( , ) ( )
h hn D g g D g
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式中g为含噪图像h
D为去噪算子h滤波参数主要由估计的噪声方差2决定常
用的图像噪声方差估计方法为含噪图像减去滤波去噪后的图像来估计噪声这就要求滤波器
不仅要能够有效地去除噪声而且要尽可能地保留图像的细节以便噪声方差估计得更为精
确。由于在图像滤波去噪时应尽量考虑到不损害原始图像的真实信息因此得到的方法噪
声应当非
常小几乎与高斯白噪声一样而且在噪声中我们几乎看不到图像的有用结构成分
那么这样的去噪图像就会与真实图像非常相近。