基础图像去噪算法研究与实现大学论文

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数字图像处理中去噪算法的研究共3篇

数字图像处理中去噪算法的研究共3篇数字图像处理中去噪算法的研究1数字图像处理中去噪算法的研究数字图像处理是现代计算机科学领域的一个重要研究方向，其在各个行业中都扮演着重要的角色。

去噪算法是数字图像处理中一个非常基础而且也是非常重要的问题。

图像中的噪声往往会影响到图像的质量，一般常见的噪声主要有热噪声、椒盐噪声、高斯噪声等。

因此，研究去噪算法是数字图像处理中的一个必要环节，也是现代数字图像处理技术中的重要研究内容。

目前，数字图像处理中的去噪算法主要可以分为两类，一类是基于滤波器的方法，另一类是基于图像重建的方法。

基于滤波器的方法基于滤波器的去噪算法是去除图像中噪声最传统的方法之一。

其中，最常用的滤波器包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等等。

这些方法的原理都是通过对图像进行滤波，去除噪声的影响，从而达到降噪的效果。

均值滤波器最常见，其将图像中的每个像素看成是一个像素块，然后根据像素块的均值来进行滤波。

中值滤波器通过将像素块中的像素进行排序并选择中间值，从而达到去噪的效果。

高斯滤波器则是通过加权平均的方法来计算像素块值，从而降噪。

基于图像重建的方法基于图像重建的方法也是数字图像处理中去噪算法的一种重要方法。

这种方法的主要思想是进行图像的预处理，然后通过对去噪后的图像进行重建，恢复图像的质量。

这种方法的最大优点是可以保持图像的细节特征，这点是传统滤波方法所不具备的。

这种方法通常可以通过对图像进行分解，然后对分解后的图像进行加权、平均等处理。

总结数字图像处理中的去噪算法可以分为基于滤波器的方法和基于图像重建的方法，其中基于滤波器的方法是最常用的方法之一，但是其对图像细节的保留相对较小。

而基于图像重建的方法虽然优点明显，但是其计算复杂度较高，因此在实现过程中需要多进行优化。

未来，数字图像处理领域的发展将越来越快，去噪算法也将会越来越成熟，达到更加智能化的程度。

同时，各种新的算法方法也将不断涌现，这些方法将不断推动数字图像处理技术的发展，从而在图像处理领域中发挥更加广泛的作用随着数字图像处理技术的不断发展，去噪算法将会越来越成熟，实现更加智能化的处理效果。

软件工程毕业设计_基础图像去噪算法研究与实现

河北农业大学现代科技学院毕业论文（设计）题目：基础图像去噪算法研究与实现摘要图像是一种重要的信息源,通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。

图像中的噪声会妨碍人们对图像的理解,而图像去噪的目的就是去除图像中的噪声,提高人们对图像的认知程度,以便对图像作进一步地处理。

数字图像噪声去除涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域,是一门综合性很强的边缘科学,如今其理论体系已十分完善,且其实践应用很广泛,在医学、军事、艺术、农业等都有广泛且成熟的应用。

MATLAB是一种高效的工程计算语言,在数值计算、数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。

MATLAB是一种向量语言,它非常适合于进行图像处理。

本论文的主要工作就是对图像的几种去噪算法进行了一定的介绍,并对其中的一些算法作了进一步地研究,对它们进行仿真实验分析它们的去噪效果。

文章第一章介绍了数字图像去噪算法的发展概况和研究现状。

在总结一些传统去噪算法的同时指出了去噪算法中最新的研究领域。

第二章介绍了图像噪声类型和评价标准，常见的噪声分为脉冲噪声和高斯噪声，图像的质量评价方法有两种:一种是主观评价,另一种是客观评价。

一般客观评价的方法应用更广泛。

第三章详细介绍了传统的图像去噪算法，包括邻域平均法、空域低通滤波法、多幅图像平均法、中值滤波法、自适应中值滤波法以及维纳滤波法。

介绍了这些算法的原理,滤波过程,对中值滤波器、自适应中值滤波器和维纳滤波的特性,滤波过程以及其存在的缺陷和优点进行了详细的分析和讨论,并且通过MATLAB对以上算法进行了详细的仿真实验,分析了它们的去噪性能。

并介绍了非局部均值的去噪。

关键词：图像去噪；非局部均值；加权平均；高斯噪声AbstractImage is an important source of information, through the connotation of image processing can help people understand the information. The noise in the image will interfere with people's understanding of images, and the image denoising is to remove the image noise, enhance the perception of the image, in order to make further processing of images. Digital image noise removal relates to the field of computer optics, microelectronics, science, mathematical analysis, is a boundary science comprehensive very strong, now its theoretical system has been perfect, and its application is very extensive, have wide application and mature in the medical, military, art, agriculture etc.. MATLAB is an efficient engineering calculation language, in the numerical calculation, data processing, image processing, neural network, wavelet analysis has been widely used. MATLAB is a vector of language, it is very suitable for image processing. The main work of this paper is on several image denoising algorithms are introduced, and some methods for the further research, simulation experiment is carried out their denoising effect analysis of them.The first chapter introduces the general situation of denoising algorithm for digital image of development and current research situation. At the conclusion of some traditional denoising algorithm also pointed out to the new research fields in the noise reduction algorithm. The second chapter introduces the types of image noise and evaluation standard, there are two kinds of image quality assessment methods: one is the subjective evaluation, another is the objective evaluation. Methods the general objective evaluation of the more widely used. The third chapter spatial domain image denoising methods and transform domain denoising method are introduced. Including the neighborhood average method, spatial low-pass filtering, image averaging, median filtering, adaptive median filter and Wiener filter. The paper introduces the principle, the algorithm of filtering process, characteristics of the median filter, adaptive median filter and Wiener filtering, the filtering process and the existing defects and advantages are analyzed and discussed in detail, and through the MATLAB to the above algorithm simulation in detail, analyzes their denoising performance. And introduced the nonlocal means denoising.Key words:non-local means; weighted average; Gaussian noise目录1 绪论 (1)1.1选题的背景和选题的意义 (1)1.2图像去噪国内外的研究现状 (2)1.2.1空域图像去噪算法与频域图像去噪算法 (2)1.2.2小波图像去噪算法 (3)2 图像噪声类型与评价标准 (4)2.1常见噪声的分类以及它们的数学模型 (4)2.1.1脉冲噪声 (4)2.1.2高斯噪声 (5)2.2滤波器去噪效果评价 (6)3 传统的图像去噪算法 (8)3.1多幅图像平均法 (8)3.2中值滤波法 (8)3.2.1中值滤波器的原理 (8)3.2.2中值滤波的特性 (9)3.3邻域平均法 (12)3.4自适应中值滤波 (12)3.5空域低通滤波法 (14)3.6 Wiener 滤波 (15)3.6.1 Wiener 滤波原理 (15)3.6.2 Wiener 滤波去噪算法及其实验效果分析 (15)3.7非局部均值去噪算法 (16)3.7.1非局部均值去噪算法的思想 (17)3.7.2经典权值函数的缺点 (18)3.7.3改进的权值函数 (18)4 结论 (20)5 致谢 (21)参考文献 (22)1 绪论1.1选题的背景和选题的意义21世纪,科学技术的飞跃发展推动了多媒体技术的快速发展,使得图像与人类各个领域内的活动联系得越来越密切,同时计算机硬件特别是芯片技术的飞跃发展,使得图像数字化设备以及图像显示技术得以大量应用,这些都为图像处理的进一步发展提供了非常成熟的条件。

图像去噪算法的研究与优化

图像去噪算法的研究与优化摘要：图像去噪是图像处理领域的一个重要任务，它在各种应用中都有广泛的应用。

然而，由于噪声的存在，图像往往会带来视觉上的不清晰和失真。

因此，研究和优化图像去噪算法对于提高图像质量具有重要意义。

本文将介绍图像去噪算法的研究现状和常用的优化方法，以及一些未来的研究方向。

1. 引言图像去噪是图像处理中的一个重要任务，它的目标是通过降低图像中的噪声，提高图像质量。

噪声是由于图像采集过程中的传感器噪声、信号传输过程中的干扰以及图像处理过程中的误差等因素引起的。

图像去噪算法通过去除噪声以恢复图像的原始信息，是图像处理的基础。

2. 图像去噪算法的研究现状2.1 统计滤波算法统计滤波算法是最早应用于图像去噪的算法之一，它基于图像中的统计信息对噪声进行建模，并采用滤波器对图像进行处理。

常见的统计滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

这些算法简单有效，适用于轻度噪声的去除，但对于强噪声和复杂噪声的处理效果有限。

2.2 线性滤波算法线性滤波算法是另一类常用的图像去噪算法，它通过使用线性滤波器对图像进行卷积运算来抑制噪声。

常见的线性滤波器有拉普拉斯滤波器、Sobel滤波器和Prewitt滤波器等，并且可以通过设置不同的滤波器参数来实现去噪效果的调节。

线性滤波算法通常能够处理不同类型的噪声，但容易造成图像细节的损失。

2.3 非线性滤波算法非线性滤波算法是近年来的研究热点，它通过使用非线性滤波器对图像进行处理，具有更好的去噪效果。

常见的非线性滤波算法有双边滤波器、总变差降噪算法和非局部均值降噪算法等。

这些算法在保留图像细节的同时，有效地去除噪声，适用于复杂噪声的去除。

3. 图像去噪算法的优化方法3.1 参数优化很多图像去噪算法都需要设置一些参数来控制去噪效果，因此，参数优化是一种常用的优化方法。

参数优化的目标是找到最佳的参数组合，使得算法在减少噪声的同时最大程度地保留图像细节。

常用的参数优化方法有网格搜索、遗传算法和粒子群优化算法等。

基于图像处理的图像去噪算法研究

基于图像处理的图像去噪算法研究近年来，图像处理领域取得了长足的发展，其中图像去噪技术作为图像处理的基础技术之一，受到了广泛的关注和研究。

图像噪声是由于图像采集设备、传输过程以及外界环境等因素引起的，它会严重影响图像质量和可视化效果。

在提高图像质量和信息提取方面，图像去噪技术具有重要意义。

本文将着重探讨基于图像处理的图像去噪算法研究的现状与发展方向。

首先，传统的图像去噪算法中，经典的线性滤波算法常常被应用。

例如，均值滤波、高斯滤波等。

这些算法适用于高斯噪声等特定噪声类型，但对于图像存在的复杂噪声类型，效果有限。

为了解决这一问题，非线性滤波算法被广泛应用于图像去噪领域。

比如，双边滤波、小波阈值去噪等。

非线性滤波算法通过考虑图像的空间信息和灰度差异，能够更好地保护图像的边缘和纹理细节，从而在去噪效果上有显著提升。

然而，传统的滤波算法在去噪过程中，存在一定的缺陷。

例如，局部平滑性差、边缘保护效果不佳等。

为了克服这些问题，基于稀疏表示的图像去噪算法被提出并得到了广泛应用。

稀疏表示是指通过线性组合的方式，将待去噪图像表示为一组稀疏的原子或字典。

基于稀疏表示的图像去噪算法在一定程度上提高了图像去噪的效果，在保持图像细节的同时，有效地去除了噪声。

例如，基于小波变换的稀疏表示算法，将图像在小波领域内进行稀疏表示，通过稀疏系数的阈值去噪操作，实现图像去噪的目的。

另外，基于深度学习的图像去噪算法近年来也取得了显著的成果。

深度学习是一种通过大规模的数据进行训练，实现高效的特征提取和图像去噪的技术。

通过深度神经网络的构建和训练，可以实现对复杂噪声的自动学习和处理。

例如，卷积神经网络（CNN）在图像去噪领域的应用，通过多层卷积和池化操作，实现对图像特征的提取和去噪操作。

此外，生成对抗网络（GAN）也被应用于图像去噪任务中，通过生成器和判别器的对抗训练，实现对去噪图像的优化和恢复。

综上所述，基于图像处理的图像去噪算法在滤波算法、稀疏表示算法和深度学习算法等方面都取得了显著的研究进展。

图像去噪毕业设计论文

目录第一章绪论1.1 选题背景及意义 (1)1.2 图像去噪的发展现状 (2)1.3 本课题研究主要内容 (3)第二章图像预处理及C++Builder编程环境2.1 常见图像类型及读存实现 (7)2.1.1 图像的色彩模型 (7)2.1.2 图像类型表示 (8)2.1.3 常见图像文件的读入与保存实现 (9)2.2 图像的预处理 (10)2.3 C++ Builder编程环境 (15)2.3.1 C++ Builder功能特点 (15)2.3.2 本课题涉及到的C++ Builder控件 (17)第三章图像的时域去噪方法研究及实现3.1 图像常见噪声的添加方法 (19)3.1.1 噪声的定义和分类 (19)3.1.2 随机噪声的添加方法与实现 (20)3.1.3 椒盐噪声的添加方法与实现 (20)3.2 时域去噪的常用算法与实现 (21)3.2.1 传统均值滤波 (21)3.2.2 模糊加权均值滤波 (22)3.2.3 传统中值滤波 (23)3.2.4 加权多级中值滤波 (24)3.2.5 多级非线性加权平均中值滤波 (25)3.2.6 均值加速中值滤波 (26)3.2.7 递归极大中值滤波 (28)3.2.8多级中值滤波滤波 (29)3.2.9 改进的多向多级中值滤波 (32)3.3 图像去噪效果的评价标准 (32)3.4 对比实验及结果分析 (34)3.5 结论 (38)第四章总结及展望4.1 工作总结 (39)4.2 技术展望 (39)参考文献 (41)致谢 (42)附录 (42)第一章绪论1.1 选题背景及意义人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息，感知世界，并进而认识世界和改造世界。

据统计，人类约有70%的信息是通过视觉系统获取的。

粗略地说，图像是二维或三维景物呈现在人心目中的影像。

如果接受并加工识别这种视觉信息的是电子计算机，则称之为计算机图像处理和识别。

近年来，由于计算机技术的迅猛发展，计算机的速度越来越快，图像处理系统的价格日益下降，从而使图像处理得以广泛应用于众多的科学与工程领域，如遥感、工业检测、医学、气象、侦察、通信、智能机器人等。

图像噪声分类及去噪方法综述论文.doc

图像噪声分类及去噪⽅法综述论⽂.doc图像噪声分类及去噪⽅法综述数字图像中，噪声主要来源于图像的获取或传输过程。

成像传感器的性能受各种因素的影响，如图像获取过程中的环境条件和传感元器件⾃⾝的质量。

例如，在使⽤CCD摄像机获取图像时，光照⽔平和传感器温度是影响结果图像中噪声数量的主要因素。

图像在传输中被污染主要是由于传输信道中的⼲扰。

例如，使⽤⽆线⽹络传输的图像可能会因为光照或其他⼤⽓因素⽽污染。

图像噪声的分类图像噪声是图像在摄取或传输时所受的随机信号⼲扰，是图像中各种妨碍⼈们对其信息接受的因素。

很多时候将图像噪声看成是多维随机过程，因⽽描述噪声的⽅法完全可以借⽤随机过程的描述，即⽤其概率分布函数和概率密度分布函数。

图像噪声是多种多样的，其性质也千差万别，所以了解噪声的分类是很有必要的。

⼀．按产⽣的原因分类1.外部噪声，即指系统外部⼲扰以电磁波或经电源串进系统内部⽽引起的噪声。

如电⽓设备，天体放电现象等引起的噪声。

2.内部噪声，⼀般有四个源头：a)由光和电的基本性质所引起的噪声。

如电流的产⽣是由电⼦或空⽳粒⼦的集合，定向运动所形成。

因这些粒⼦运动的随机性⽽形成的散粒噪声；导体中⾃由电⼦的⽆规则热运动所形成的热噪声；根据光的粒⼦性，图像是由光量⼦所传输，⽽光量⼦密度随时间和空间变化所形成的光量⼦噪声等。

b)电器的机械运动产⽣的噪声。

如各种接头因抖动引起电流变化所产⽣的噪声；磁头、磁带等抖动或⼀起的抖动等。

c)器材材料本⾝引起的噪声。

如正⽚和负⽚的表⾯颗粒性和磁带磁盘表⾯缺陷所产⽣的噪声。

随着材料科学的发展，这些噪声有望不断减少，但在⽬前来讲，还是不可避免的。

d)系统内部设备电路所引起的噪声。

如电源引⼊的交流噪声；偏转系统和箝位电路所引起的噪声等。

这种分类⽅法有助于理解噪声产⽣的源头，有助于对噪声位置定位，对于降噪算法只能起到原理上的帮助。

⼆．按噪声频谱分类频谱均匀分布的噪声称为⽩噪声；频谱与频率成反⽐的称为1/f噪声；⽽与频率平⽅成正⽐的称为三⾓噪声等等。

图像去噪处理毕业论文

图像去噪处理毕业论文摘要图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。

数字图像噪声去除涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域，是一门综合性很强的边缘科学，如今其理论体系已十分完善，且其实践应用很广泛，在医学、军事、艺术、农业等都有广泛且成熟的应用。

MATLAB是一种高效的工程计算语言，在数值计算、数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。

MATLAB是一种向量语言，它非常适合于进行图像处理。

本文概述了小波阈值去噪的基本原理。

对常用的几种阈值去噪方法进行了分析比较和仿真实现。

最后结合理论分析和实验结果，讨论了一个完整去噪算法中影响去噪性能的各种因素。

为实际的图像处理中，小波阈值去噪法的选择和改进提供了数据参考和依据。

关键字：小波变换图像去噪阈值 MATLABAbstractImage is one kind of important information source, may help People through the imagery processing to understand the information the connotation. The digital image de-noise involves domains and so on optical system, microelectronic technology, computer science，mathematical analysis, it’s a very comprehensive interdisciplinary science, now its practice application is very widespread: In the medicine, the military, art, the agriculture and all have very extensive and ripe using so on. MATLAB is one kind of highly effective engineering calculation language，in aspects and so on value computation, data processing, imagery processing, neural network, wavelet analysis all has the widespread application.This article has stated the theory of wavelet threshold denoising ，then done comparing experiments using several good threshold denoising methods．Finally according to the theory analysis and simulation results，the paper discusses several kinds of factors which affect the denoising capability in a complete denoising algorithm．That provides the date reference of threshold denoising methods in actual image process．Keywords: Wavelet transformation; Image denoising; Wavelet threshold; MATLAB1 前言图像在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质，这对后续图像的处理(如分割、压缩和图像理解等)将产生不利影响。

图像去噪的基本原理、典型方法和最新方法电子技术专业毕业设计毕业论

摘要数字图像在其形成、传输和记录的过程中，由于成像系统、传输介质和记录设备的不完善往往使得获取的图像受到多种噪声的污染。

因此在模式识别、计算机视觉、图像分析和视频编码等领域,噪声图像的前期处理极其重要，其处理效果的好坏将直接影响到后续工作的质量和结果。

本文主要介绍图像去噪的基本原理、典型方法和最新方法。

考虑到图像去噪技术的飞速发展，本文在论述其基本理论的同时还着重介绍近年来国内有关的最新研究成果和最新方法。

本文被分成四个部分。

第一部分是绪论，论述图像去噪发展趋势及研究图像去噪的理由与意义。

第二部分论述中值滤波法和自适应平滑滤波法的基本原理，完成基于matlab中值滤波的代码实现，并对其结果进行分析。

本文提出两种新的算法，即中值滤波的改进算法即自适应加权算法，和自适应平滑滤波的改进算法。

并且也得出这两种算法的仿真结果，并且对结果进行分析。

第三部分首先论述基于频域的图像去噪方法的基本原理，然后本文对巴特沃斯低通滤波和巴特沃斯高通滤波的基本原理作了论述，并且分别完成基于matlab的巴特沃斯低通滤波和高通滤波的代码实现，对结果进行分析。

同时对程序中的重要语句分别作注释。

第四部分是本文最重要的一章，重点阐述基于小波域的两种图像去噪方法和算法，即小波阈值去噪法与小波维纳滤波去噪法。

在小波阈值去噪法中，本文重点论述小波阈值去噪的三个步骤，并介绍传统经典的阈值化方法即软阈值法、硬阈值法以及四种确定阈值的方法。

其中包括统一阈值法、基于零均值正态分布的置信区间阈值、最小最大阈值法和理想阈值估计法，并且完成小波阈值去噪法的代码实现，将小波阈值去噪法的去噪结果和中值滤波法的去噪结果进行比较分析，得出结论。

在小波维纳滤波去噪法中本文着重论述小波维纳滤波去噪法的基本原理，得到小波维纳滤波去噪法的仿真结果，并且将波维纳滤波去噪法的结果与维纳滤波去噪法的结果进行对比分析。

关键词：图像去噪，维纳滤波，中值滤波，小波变换，阈值AbstractIn its formation, transmission and recording of the process of digital images, because imaging system , transmission media and recording equipment are often imperfect, the obtained images are polluted by a variety of noises. In pattern recognition, computer vision, image analysis and video coding and other fields,noise image pre-processing is extremely important and whether its effect is good or bad will have a direct impact on the following quality and results. This paper introduces the basic principle, the typical method and the latest methods of image denoising.Taking the rapid development of technology of image denoising into account, the paper discusses the basic theory and at the same time also the latest research results and the latest methods in recent years.This paper is divided into four parts.introduction The first part is the introduction and discusses development trend of image denoising and the reasons and significance of studying image denoising. The second part, deals with the basic principles of median filter and adaptive smoothing filter, achieves the completion of median filtering code based on Matlab, and analyzes the results. This paper presents two new algorithm, which is the improved algorithms of the filtering called adaptive weighted algorithm, and the improved algorithm of adaptive smoothing. And the paper has reached this algorithm simulation results, and analyzed the results. The third part firstly discusses the basic principles of image denoising based on frequency domain . Then this paper discusses the basic principles of Butterworth low-pass filter and Butterworth high-pass filtering, and completes the code achieved based on Matlab Butterworth low-pass filter and high-pass filtering and analyzes the results. Meanwhile important statements of the procedures are explained. The fourth part of this article is the most important chapter and focuses on the two methods and algorithms of image denoising based on wavelet domain, which are the wavelet domain thresholding method and wavelet wiener filter method. In wavelet thresholding method, the paper focuses on the three steps of wavelet thresholding and discusses the traditional classical threshold methods,which are soft, and the threshold hard threshold law, and introduces four ways of determining the threshold.The four ways include a single threshold value, intervalthreshold based on the zero mean normal confidence, the largest minimum threshold value and ideal threshold estimates.The paper completes achieving code of wavelet thresholding method and comparatively analyzes the results of wavelet thresholding method and the results of denoising filter method. In wavelet wiener filter ,the paper method focuses on the basic principle of wavelet wiener filter, achieves simulation results of wavelet wiener filter method, and compares the results of wavelet wiener filter method with the results of the wiener filter method.Keywords : image denoising, Wiener filter, filtering, wavelet transform, threshold第1章绪论1.1 图像去噪的发展趋势图像信号处理中最困难的问题之一是:怎样滤出图像中的噪声而又不模糊图像的特征及边缘。

基于深度学习的图像去噪算法的研究与实现

基于深度学习的图像去噪算法的研究与实现随着图像处理和计算机视觉技术的发展，图像去噪算法也在不断进步和发展。

深度学习作为一种新兴的技术，近年来在图像去噪方面也取得了一定的成果。

本文将介绍基于深度学习的图像去噪算法的研究与实现。

一、传统的图像去噪算法在介绍基于深度学习的图像去噪算法之前，我们先来了解一下传统的图像去噪算法。

传统的图像去噪算法主要有以下几种：1.中值滤波中值滤波是一种常用的非线性滤波算法。

它的原理是将图像中每一个像素点的灰度值替换成该像素点领域内的中值。

中值滤波适用于去除噪点和椒盐噪声。

2.均值滤波均值滤波是一种线性滤波算法。

它的原理是将图像中每一个像素点的灰度值替换成该像素点领域内像素的均值。

均值滤波适用于去除高斯噪声。

3.小波变换去噪小波变换是一种时频分析技术，可以将信号分解成不同尺度的频域。

小波变换去噪算法的原理是对图像进行小波分解，然后通过阈值处理将噪声部分去除。

小波变换去噪适用于去除非高斯噪声。

以上三种传统的图像去噪算法都有各自的一些缺陷。

例如，中值滤波在处理大面积噪点时容易产生图像模糊，均值滤波虽然可以去除高斯噪声，但效果并不太好，而小波变换去噪的处理时间相对较长。

因此，近年来基于深度学习的图像去噪算法开始逐渐流行起来。

二、深度学习图像去噪算法的原理深度学习图像去噪算法主要是使用神经网络来处理图像噪声。

其中，自编码器是一种常用的神经网络模型。

自编码器是一种将输入映射到输出并尽可能保留输入信息的神经网络模型。

自编码器通常包含编码器和解码器两部分。

编码器将输入图像压缩成一个低维向量，解码器将该向量还原为原始图像。

在训练过程中，自编码器会尝试最小化输入和输出之间的误差。

在深度学习图像去噪算法中，自编码器的输入为噪声图像，输出为去噪后的图像。

在训练过程中，自编码器被输入一系列的噪声图像和对应的真实图像。

通过最小化输出图像和真实图像之间的误差，自编码器的权重被调整，从而实现去噪的目的。

Matlab图像去噪算法的研究毕业论文

摘
在信息化的社会里，图像在信息传播中所起的作用越来越大。所以，消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像受污染度最小，成了数字图像处理领域里的重要部分。
本文主要研究分析邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法及模糊小波变换法的图像去噪算法。首先介绍图像处理应用时的常用函数及其用法；其次详细阐述了四种去噪算法原理及特点；最后运用Matlab软件对一张含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，通过分析仿真结果得出：均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声抑制是比较好的；中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效；维纳滤波对高斯噪声有明显的抑制作用；对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号。
图像去噪的研究现状
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等[1]。光学相干层析成像是近些年来发展较快的一种层析成像技术。因为其对生物组织无辐射损伤、具有微米级的分辨率、高探测灵敏度和越来越快的扫描速率等优点，在医学诊断病变组织方面，尤其是对生物组织活体检测具有诱人的应用前景[2]。由于噪声干扰的存在，这些生理信号可能失真[3]。甚至面目全非，这给图像信息带来了难度。因此，就必须对含噪图像进行处理，改善图像质量。最大程度上显现信号本身的特点。
在所处理的图像中，相邻像素的灰度之间大多具有很高的相关性，也就是说，一幅图像中大多数像素的灰度差别不大[4]。因为这种灰度相关性的存在，一般图像的能量主要集中在低频区域中，只有图像的细节部分的能量才处于高频区域中。因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现，而这部分干扰信息主要集中在高频区域内，所以消除噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波，但与之同时带来的负面影响是图像的细节也有一定的衰减，从视觉效果上来看图像比处理前模糊。一个较好的去噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊[5]。

基于图像去噪方法的研究

1311 绪论1.1 图像降噪的必要性由于人类社会的飞速发展,科学技术在不断更新,数字成像设备如雨后春笋般层出不穷,计算机在人们生活中大范围普及,数字图像因此也成为人们生活中不可少的信息载体,数字图像给与人类生活十分大的帮助,但同时数字图像在获取及传播的过程中也会出现各种问题,其中图像噪声这一问题是人们十分关注的问题,图像噪声对人们获取图像信息时有很大的影响,有时会因为图像噪声的影响而造成很大的医学事故,工程问题等重大问题和事故,所以,数字图像去噪处理已成为了一门专门的学科而不是数字图像处理研究中的一个小小的过程。

本次论文是要对数字图像基本的去噪方法进行研究和小波阈值去噪方法的改进,对图像去噪方法能大概了解和掌握,并且在掌握的同时能够对基本的图像去噪方法有创新,找到更加高效的图像去噪方法[1]。

1.2 图像降噪方法的研究现状图像降噪方法的研究是随着数字成像设备的发展而来的,在起初数字图像出现的时候人们并没有意识到去除图像噪声的重要性,直到图像处理技术发展到一定的程度,因为各种因素而导致的噪声出现在图像中影响了人们的正常观察及后期处理,所以图像降噪的研究由此而产生。

图像去噪方法从最初的空间域去噪到现在的频率域去噪,数字图像去噪方法的研究一直在不断发展,现在普遍使用的方法是在变换域中进行图像降噪,变换域降噪有空间域降噪的优点,而且还拥有空间域去噪方法没有的优点,渐渐的变换域降噪的研究变得更加的受欢迎,从起初的傅里叶变换而演变出来的小波变换,到如今,小波变换去噪已经成为现在图像去噪广泛使用的方法,以小波变换去噪为基础,人们研究出了更多的有关小波变换的去噪方法,拥有更加优秀的去噪效果。

如今,图像降噪方法的研究仍在继续,因为现在所研究出的方法中仍然有比较多的缺点,并且图像降噪方法不具有通用性,某种降噪方法只针对某具体类型的图像和噪声有效。

所以对于图像降噪仍在继续研究,将来图像降噪的终极研究目标是降噪之后的图片拥有与原图像一样的图像效果,不会有噪声的影响,完全还原原图的图像信息,甚至将来的降噪目标是降噪后的图像能够超越原图[2]。

图像处理中的去噪算法及实现方法研究探讨

图像处理中的去噪算法及实现方法研究探讨图像去噪作为图像处理领域中的一个重要任务，旨在减少或消除图像中的噪声干扰，提高图像的质量和清晰度。

在实际应用中，图像经常会受到多种因素影响而产生噪声，例如图像采集设备的传感器噪声、传输过程中的信号干扰以及图像采集过程中的振动或者焦距不准等。

本文将研究和探讨图像处理领域中常用的几种去噪算法及其实现方法。

1. 均值滤波算法均值滤波是图像去噪领域中最简单和常用的算法之一。

该算法基于邻域像素的平均值来估计当前像素的值。

在均值滤波算法中，采用一个滑动窗口扫描整个图像，计算窗口内像素的平均值并将其作为当前像素的估计值。

均值滤波算法简单易实现，通过平均化像素值的方法可以减少噪声。

然而，该算法不能完全去除噪声，同时也会造成图像细节的模糊。

2. 中值滤波算法中值滤波算法是一种常用的非线性滤波方法，它采用邻域窗口内像素的中值来作为当前像素的估计值。

该算法适用于去除椒盐噪声等不规则噪声。

中值滤波算法不像均值滤波算法会造成图像模糊，能够有效保留图像细节。

然而，中值滤波算法对于高斯噪声等连续噪声的去除效果较差。

此外，中值滤波算法的计算复杂度较高，对于大尺寸图像处理时速度较慢。

3. 小波去噪算法小波去噪算法是一种基于小波变换的信号去噪方法。

小波变换将信号分解为多个不同尺度的频带，通过分析各频带信号的特性，可以有效去除噪声。

小波去噪算法包括两个主要步骤：信号分解和阈值处理。

首先，利用小波变换将图像分解为多个频带，然后通过对各频带的系数进行阈值处理，将系数小于阈值的置零，再将处理后的系数进行反变换得到去噪后的图像。

小波去噪算法能够较好地去除各种类型的噪声，但在实际应用中阈值的选择较为困难。

4. 域值滤波算法域值滤波算法是一种基于像素值差异的去噪方法。

该算法通过计算像素值之间的相似度来判断是否为噪声，并根据相似度对图像像素进行修复。

域值滤波算法的核心思想是相似像素的值在局部空间中较为接近，而噪声像素的值则与周围像素差异较大。

图像处理中的去噪算法优化研究与实用性分析

图像处理中的去噪算法优化研究与实用性分析概述：图像的质量对各种图像处理应用具有至关重要的影响。

然而，在实际应用中，我们难免会受到各种噪声的干扰，如摄像头噪声、传输噪声等。

因此，研究和优化图像去噪算法在图像处理领域具有重要的意义。

本文将重点探讨图像处理中的去噪算法及其实用性分析，并分析目前已有的算法优劣之处。

一、噪声的类型和特点：在图像处理中，噪声可以分为随机噪声和非随机噪声两大类。

随机噪声是指其产生的原因无法明确确定的噪声，具有不可预测性；非随机噪声则是可以明确原因并可量化的噪声。

对于随机噪声，我们常用的去噪算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波；而对于非随机噪声，可以采取更复杂的去噪算法，如小波去噪、非局部均值去噪等。

二、常见的去噪算法：1. 均值滤波：均值滤波是一种简单且高效的去噪算法。

它通过计算像素周围区域的平均值来去除噪声。

然而，均值滤波容易造成图像模糊，特别是对于边缘和细节较多的图像，效果不佳。

2. 中值滤波：中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性滤波方法。

它通过求取一个窗口内像素的中值来代替当前像素值。

相比于均值滤波，中值滤波能够更好地保护图像的细节和边缘，但对于椒盐噪声等极端情况下的噪声去除效果较差。

3. 高斯滤波：高斯滤波是一种基于高斯函数的线性滤波方法。

它通过计算像素周围区域的加权平均值来达到去噪的目的。

高斯滤波在去除高斯噪声方面具有较好的效果，但对于椒盐噪声等非高斯噪声的去除效果较差。

4. 小波去噪：小波去噪是一种基于小波变换的去噪方法。

它通过将图像分解成不同频率的子图像，并对每个子图像进行分析和去噪处理。

小波去噪能够更好地保持图像的细节和边缘，对于复杂噪声情况下的图像处理效果较好。

5. 非局部均值去噪：非局部均值去噪是一种基于图像纹理相似性的去噪算法。

它通过计算图像中不同区域之间的相似性来进行去噪处理。

非局部均值去噪在保持图像细节和边缘的同时，能够更好地去除复杂噪声。

三、去噪算法的实用性分析：在实际应用中，我们需要综合考虑去噪算法的去噪效果、计算复杂度和处理速度等因素。

图像去噪算法的优化与改进研究

图像去噪算法的优化与改进研究摘要：随着图像获取设备的不断进步，图像噪声问题成为限制图像质量的一大挑战。

本研究旨在优化和改进图像去噪算法，以提高图像处理和分析的准确性。

首先，本文回顾了目前常用的图像去噪算法和方法，分析了其优缺点。

接着，我们介绍了一种新的图像去噪算法，并根据实验结果证明了其在噪声抑制和图像重建方面的有效性。

最后，我们探讨了未来图像去噪算法的发展方向和挑战。

1. 引言图像噪声是指由于图像采集、传输、处理等过程中所引入的干扰信号，降低了图像的质量和可用性。

针对不同类型的噪声，目前已经存在多种图像去噪算法。

然而，现有算法存在以下问题：噪声抑制效果不佳、图像细节损失严重、计算复杂度高等。

因此，优化和改进图像去噪算法迫在眉睫。

2. 常用的图像去噪算法2.1 均值滤波算法均值滤波算法是一种简单的线性滤波方法，通过对窗口内像素值的平均来减小噪声。

然而，在去除噪声的同时，均值滤波算法也会导致图像细节的模糊和失真。

2.2 中值滤波算法中值滤波算法采用中值代替窗口内的像素值，可以有效抑制椒盐噪声。

然而，对于高斯噪声等其他类型的噪声，中值滤波算法效果不佳。

2.3 小波去噪算法小波去噪算法是一种基于小波变换的非局部方法，其基本思想是通过将图像转换到频域，然后根据不同频率的系数进行阈值处理。

然而，小波去噪算法对图像细节的保护效果较差，对均匀噪声的去除效果也不理想。

3. 新的图像去噪算法本研究提出了一种基于深度学习的图像去噪算法，利用卷积神经网络（CNN）进行噪声模式的学习和噪声特征的提取。

具体而言，我们设计了一个多层的CNN网络，其中包括卷积层、池化层和全连接层。

通过训练大量的带有噪声的图像样本，我们的算法可以自动学习到噪声的特征，并将其应用于去噪处理。

4. 实验与结果分析我们使用了多个常见的图像数据集进行实验，将我们的新算法与现有的算法进行了比较。

实验结果表明，我们的算法在不同类型的噪声下均取得了良好的去噪效果，并成功保护了图像的细节。

图像处理中的去噪算法改进研究

图像处理中的去噪算法改进研究摘要：图像去噪是图像处理领域的一个重要研究方向，旨在减少或消除图像中的噪声，提高图像质量和视觉效果。

本文将重点关注图像处理中的去噪算法改进研究，介绍了常见的去噪算法及其原理，并提出了一种基于深度学习的改进方法，展望了未来可能的研究方向。

1. 引言图像去噪是数字图像处理中的一个重要任务，广泛应用于计算机视觉、图像分析、模式识别等领域。

随着噪声对图像质量和视觉效果的影响越来越受关注，人们对去噪算法的研究也日益深入。

目前，已经有许多经典的去噪算法被提出，如均值滤波、中值滤波、小波变换等。

然而，这些传统方法在一些特定情况下存在一定的局限性，因此，改进已有的去噪算法成为了一个重要的研究方向。

2. 常见的去噪算法2.1 均值滤波均值滤波是最简单的一种去噪方法，其原理是用中心像素周围邻域像素的平均值来替代中心像素的灰度值。

该方法可以有效降低高斯噪声的影响，但对噪声较强的图像效果不佳。

2.2 中值滤波中值滤波是一种基于排序统计的去噪算法，它将中心像素的灰度值替换为邻域像素灰度值的中值。

相比于均值滤波，中值滤波能够更好地保护图像的边缘信息，对椒盐噪声和激光斑点噪声等有较好的效果。

2.3 小波变换小波变换是一种基于多尺度分析的信号处理方法，能够将图像分解为不同尺度的频带，并对每个频带进行去噪处理。

小波变换具有良好的噪声抑制效果，但其计算复杂度较高。

3. 基于深度学习的去噪算法改进深度学习在图像处理领域表现出了强大的能力，因此将其应用于去噪算法改进成为了近年来的研究热点。

通过利用深度卷积神经网络对图像进行训练和学习，可以获取更复杂、更准确的图像去噪模型。

3.1 深度残差网络深度残差网络（Deep Residual Network，简称ResNet）是一种经典的深度学习模型，可以有效解决深度网络退化的问题。

在图像去噪领域，通过将残差块应用于去噪网络中，可以提高去噪算法的性能。

3.2 生成对抗网络生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）由生成器网络和判别器网络组成，可以在去除噪声的同时保留更多的图像细节和纹理信息。

学年论文-基于小波变换的图像去噪算法研究

XXXXX大学学年论文题目基于小波变换的图像去噪算法研究学生XXX指导教师XXX 讲师年级2007级专业系别学院计算机科学与信息工程学院XXXXX大学2010年6月２０日论文提要研究小波变换中的图像分解与重构的Mallat算法,阐述正交小波变换中阈值的选取,并进行了实验研究。

图像噪声的存在严重影响了图像的处理效果，图像去噪有利于图像的后续处理。

本文对小波图像去噪方法进行了研究和分析，在总结了以往的阈值去噪经验基础上提出了一种新的阈值估计方法，改进阈值在 BayesShrink 阈值上增加了一个修正因子β，使该阈值更有效的利用了小波系数的空间相关性，在高频带使用较大的阈值去噪，在低频带使用较小的阈值去噪，从而使该阈值在去噪时更有效的区分信号与噪声，使去噪重构图像的信噪比 PSNR 比BayesShrink 阈值高，获得较好的去噪效果；并针对硬阈值函数和软阈值函数的缺点，提出了收缩阈值函数改进方案，该阈值函数能获得比硬阈值函数和软阈值函数更好的去噪效果。

基于小波变换的图像去噪算法研究摘要：图像的压缩有利于图像的传输和储存，本文对静止图像的压缩方法进行了较深入的研究，分析了EZW和SPIHT算法的优缺点，在SPIHT 算法的基础上提出了一种改进的算法，该算法采用了更简单的集合分割与排序策略，对最低频子带采用单独DPCM编码等措施在一定程度上克服了 SPIHT 图像编码算法的不足，提高了编码速度，减少了内存的消耗，提高了图象复原的质量。

并分析了噪声对图像零树编码的影响，针对带有噪声的图像提出了一种多阈值编码方法，该方法将小波阈值去噪和编码相结合，能在编码的同时去除噪声，仿真实验结果表明该算法比EZW的编码效果好，能有效的去除噪声。

关键词：小波变换，图像去噪，阈值，图像编码，嵌入式零树编码一、小波分析的发展小波分析是近年来国际上掀起新潮的一个前沿研究领域，是继Fourier分析的一个突破性进展，它给信号处理领域带来了崭新的思想，提供了强有力的工具，在科技界引起了广泛的关注和高度的重视。

基于MATLAB的图像去噪算法研究与仿真

图像在获取和传输过程中会受到各种噪声的干扰，从而使得图像退化，造成图像质量下降。

图像退化会引起图像模糊和特征淹没，从而不利于图像分析。

为了去除噪声并改善图像质量，需要对图像进行去噪处理，从而有必要研究图像去噪算法。

图像去噪算法有很多种，可以分别在空间域和频率域中进行。

论文综述了平均值滤波、中值滤波、空间域低通滤波、多幅图像求平均法和频域低通滤波去噪算法。

首先介绍了噪声的概念、产生的原因、分类及其特点。

接着介绍了平均值滤波和中值滤波算法的基本原理及其适用范围，最后介绍了空间域低通滤波、频率域低通滤波和多幅图像求平均算法的基本原理。

论文遵循理论联系实践，理论实践并重的研究思路。

不仅对各种去噪算法的理论基础和滤波原理作了详细的论述，而且使用MATLAB程序进行仿真并分析了去噪效果。

论文最后设计了图形用户界面来评价各种算法的去噪效果。

MATLAB仿真结果表明：各种去噪算法各有其优缺点。

因此，在对一幅图像去噪之前，首先要分析噪声类型及其产生原因，然后再选择恰当的去噪算法，这样才能得到比较令人满意的去噪效果。

关键词：图像噪声；图像去噪算法；MATLAB；图形用户界面The image can be affected by noise during the process of acquisition and transmission. The image noise leads to image degeneration and drop in quality. Image degeneration can cause image blur as well as characteristic masking so that unfit for image analysis. In order to remove noise and improve image quality, noise reduction is needed. Therefore, it is necessary to study image noise reduction algorithms.There are many kinds of image noise reduction algorithms and they can be implemented in spatial domain and frequency domain respectively. This paper summarizes such algorithm as mean filter, median filter, low pass filter in spatial domain, mean of multi-image adding and low pass filter in frequency domain. Firstly, conception, causing, classification and characteristic of noise are introduced. Secondly, the basic principle and application range of mean filter and median filter algorithm is introduced. Finally, the basic principle of low pass filter in spatial domain, low pass filter in frequency domain and mean of multi-image adding algorithm is introduced.This paper pays both attention to theory and practice. It not only summarizes the theory and filter principle of different image noise reduction algorithms in detail, but also simulates them using MATLAB procedure and analyzes their noise reduction results. The graphic user interface is designed to evaluate the result of noise reduction to different image noise reduction algorithms The MATLAB simulation results demonstrate that different noise reduction algorithms are of different advantages and disadvantages. Therefore, type and causing of noise should be analyzed first and then appropriate noise reduction algorithm is selected before image noise reduction so as to acquire satisfactory results.Key words: image noise；image noise reduction algorithm；MTALAB；graphic user interface毕业论文（设计）原创性声明本人所呈交的毕业论文（设计）是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

图像去噪技术研究与实践

图像去噪技术研究与实践一、前言图像的质量是图像处理的重要指标之一。

而高噪声图像一直被认为会影响到图像质量，严重影响的图像的可视化效果和信号处理的结果。

因此，图像去噪一直是图像处理领域中研究的热点之一。

本文将详细介绍图像去噪技术的概念、方法、应用和发展趋势。

二、图像去噪的概念图像去噪是指用图像处理的方法，去除图像中的噪声信息。

图像噪声是指随机性波动信号，产生原因主要是图像传感器、存储设备等因素。

噪声的存在使得图像的质量下降，严重影响了图像的应用价值。

图像去噪的目的就是将图像噪声减小到一定程度，以提高图像的质量和可靠性。

三、图像去噪的方法1、基于滤波的图像去噪方法基于滤波的图像去噪方法是最基础的图像去噪方法之一。

它利用滤波器或滤波算法，对图像中的噪声进行过滤和平滑，以达到提高图像质量的目的。

常用的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。

不同的滤波器有不同的性能和适用条件。

例如，均值滤波器能够去除图像中的高斯噪声，但是在处理噪声密集的图像时会出现模糊现象。

2、基于小波变换的图像去噪方法小波变换是一种用于将信号的时域和频域分析方法相结合的方法。

基于小波变换的图像去噪方法利用小波变换对图像进行分解，并利用小波系数对噪声进行滤波和去噪。

不同类型的小波和小波滤波器可以构建不同性能的小波去噪算法，包括作为阈值选择、软阈值选择以及并行处理。

3、基于边缘保留的图像去噪方法基于边缘保留的图像去噪方法是一类结合了去噪和边缘保留的算法。

这类方法主要的思想是在去噪的同时，尽量保留图像中的边缘信息，以保持图像的清晰度和细节。

基于边缘保留的图像去噪算法有许多，例如基于双边滤波器的算法，具有很好的保留边缘信息的能力和抗噪性。

四、图像去噪的应用1、医学影像医学影像是指用于医学诊断和治疗的图像。

医学影像中的噪声主要来自于照射器和器材等因素。

利用图像去噪的方法，可以去除医学影像中的噪声，以提高诊断的准确性。

2、视觉识别在计算机视觉领域，对图像的质量要求较高。