基于中值滤波和小波变换的图像去噪
图像处理中的图像去噪算法综述
图像处理中的图像去噪算法综述随着现代科技的发展，图像处理在各个领域得到了广泛应用。
然而，由于图像采集过程中受到的噪声干扰，导致图像质量下降，降低了后续处理和分析的准确性和可靠性。
因此，图像去噪算法的研究和应用成为图像处理的重要方向之一。
图像去噪算法的目标是从包含噪声的图像中恢复原始图像，以降低噪声对图像质量的影响。
在实际应用中，图像噪声的类型和分布往往是复杂多样的，因此需要选择适合不同场景的去噪算法。
以下将对几种常见的图像去噪算法进行综述。
1. 统计学方法统计学方法通过建立噪声的统计模型来进行图像去噪。
常用的统计学方法包括高斯滤波、中值滤波和均值滤波。
高斯滤波是一种线性滤波器，通过对图像进行平滑处理来减少噪声。
中值滤波则是通过取窗口内像素的中值来代替当前像素值，从而降低噪声的影响。
均值滤波是将像素周围邻域内像素的平均值作为当前像素的新值。
2. 基于小波变换的方法小波变换是一种将信号分解成多个频带的方法，可以对图像进行多尺度分析。
基于小波变换的图像去噪方法通过去除高频小波系数中的噪声信息来恢复原始图像。
常用的小波去噪算法有基于硬阈值法和软阈值法。
硬阈值法通过对小波系数进行阈值处理，将小于阈值的系数设为0，大于阈值的系数保留。
而软阈值法在硬阈值法的基础上引入了一个平滑因子，将小于阈值的系数降低到一个较小的值。
3. 基于局部统计的方法基于局部统计的方法利用图像局部区域的统计特性来去除噪声。
其中，非局部均值算法（NL-means）是一种广泛应用的图像去噪算法。
NL-means 算法通过从图像中寻找与当前像素相似的局部区域，然后根据这些相似区域的信息对当前像素进行去噪。
该算法的优点是对各种类型的噪声都有较好的去除效果，并且能够保持图像的细节信息。
4. 基于深度学习的方法近年来，深度学习在各个领域得到了广泛应用，包括图像去噪领域。
基于深度学习的图像去噪方法通过训练一个适应性的神经网络来学习图像噪声和图像的复杂关系，从而实现去噪效果。
如何实现图像去噪处理
如何实现图像去噪处理图像去噪处理是图像处理中的一项重要任务，它的目标是消除图像中的噪声，恢复出更加清晰和真实的图像。
噪声是由各种因素引入图像中的非理想信号，例如传感器噪声、环境干扰和信号传输过程中的干扰等。
因此，实现图像去噪处理可以提高图像的可视质量，同时对于图像分析、计算机视觉和机器学习等应用也具有重要意义。
在实现图像去噪处理的过程中，可以采用多种方法和技术。
下面将介绍几种常用的图像去噪处理方法：1. 统计滤波法：统计滤波法是一种基于统计学原理的图像去噪方法，它利用图像中的统计特性进行噪声估计和去除。
其中最常见的统计滤波方法是均值滤波和中值滤波。
均值滤波是利用图像中像素点的平均灰度值进行噪声消除，对于高斯噪声有较好的效果；而中值滤波则是利用像素点周围领域窗口中像素点的中值进行噪声消除，对于椒盐噪声和脉冲噪声有较好的效果。
2. 自适应滤波法：自适应滤波法是一种根据图像局部特性调整滤波器参数的图像去噪方法。
它通过对图像的不同局部区域采用不同的滤波参数，能够更好地保留图像细节。
自适应滤波方法包括自适应加权中值滤波和双边滤波等。
其中自适应加权中值滤波根据邻域像素点的中值和加权均值的差异来调整滤波器参数，能够对不同类型的噪声有针对性的去除；而双边滤波方法在滤波的同时，根据像素点之间的相似性进行权重调整，能够在保持边缘信息的同时去除噪声。
3. 小波变换法：小波变换法是一种基于频域分析的图像去噪方法，它能够提供图像在不同频段上的特征信息。
小波变换将图像分解成不同尺度的频带，利用频带之间的相关性进行噪声消除。
小波变换方法包括离散小波变换（DWT）和小波包变换（DWP）等。
离散小波变换将图像分解成低频分量和高频分量，其中低频分量包含图像的基本信息，高频分量包含图像的细节信息和噪声信息；小波包变换则对图像进行多层次分解，更加灵活地进行滤波处理。
除了上述几种常用的图像去噪方法之外，还有一些其他的方法也被广泛应用于图像去噪处理，例如基于局部图像统计的方法、基于总变差的方法、基于深度学习的方法等。
基于小波变换的图像混合去噪算法
ｋｅ ｐ ｉ ｇ ｄ ｅ ｄ ｔ ｉｓ ａ ｌ． Ｔｈｅ ｆｌｅ ｉ ｇ ｐｅ ｆ ｍａ ｅ ｉ ｔ ｅ ｈ ｎ ｔ ｔｏ ｒ ｄｉｉ ａ ｅ ｈｏ ｓ ｅ ｍａ ｅ ｅ ｇ ｅ ａ ｌ ｓ ｗｅ １ ｉ ｒｎ ｒｏｒ ｎｃ ｓ ｂｅ ｔ ｒｔ ａ ｈａ ｆｔ ａ ｔｏｎ ｌｍ ｔ ｄ ． ｔ
随机 的脉 冲干扰 和其 它 的 噪声 ， 些 噪 声 使 图像 这 像素 点 的灰 度值 不能 正确地 反 映空 间物体对 应 点 的灰度 值 ， 严重影 响 图像 的视觉 效果 ， 甚至妨 碍 了
析 和计算 机 视觉 中最基 本 而又 十 分 重 要 的技 术 ，
ｔ ｕｓ ｉｎ ｎｏ ｓ ． Ｔｈ ｎ ｔ ｅ ｉ ｇｅ ｉ ｅ ｌ ｔ ｈｅ Ｇａ ｓ ａ ｉ ｅ ｅ ｈ ｍａ ｓ ｄ ａ ｔ ｗｉｈ ｍｅｄａ ｉｔ ｒｔ ｅ ｏ ｅ ｔ ｉｅ ． Ｔｈｅ ｅ ｐｅ ｉ ｅ ｔ ｉｎ ｆｌｅ ｏ ｒ ｍ ｖ ｈｅ ｎｏ ｓ ｓ ｘ ｒｍ ｎ
ｒ ｓ ｌｓ ｓ ｏ ｔ ａ ｈｅ ａｇｏ ｉｈｍ ｔｏ ｙ ｃ ｎ ｅ ｆｃｅ ｔ ｙ ｒ ｍ ｏｖ ｈｅ ｍ ｉ ｄ ａ ｄ Ｇａ ｓａ ｏ ｓ ｓ ｂｕ ａｎ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔ ｔ ｌ ｒｔ ｎｏ ｎｌ ａ ｆｉｉ ｎ ｌ ｅ ｅ ｔ ｘｅ ｎ ｕｓ ｉ ｎ ｎ ｉ ｅ ｔｃ
维普资讯
第 ２ ９卷第 ２ 期 ２０ ０ ８年 ４月
长 春 工 业 大 学 学 报（ 自然 科 学 版 ） Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＣｈ ｎ ｃ ｕ ｉｅｓｔ ｆＴｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｎａｕ ａ ｃｅ ｃ ｉｉｎ ｏ ｒ ａ ａ ｇ ｈ ｎ Ｕｎｖ ｒ ｉ ｏ ｃ ｎ ｌｇ （ ｔ ｒｌＳ ｉｎ ｅＥｄｔ ） ｏ ｙ ｏ
Ｉ ｇ ｙ ｉ ｅ ｏｉｅ ａ ｇ ｉ ｍ ａ ｅ ｖ ｅ ｒ ｎ ｆ ｒ ｍａ ｅ ｈ ｂｒｄ ｄ ｎ ｓ ｌ ｏｒｔ ｈ ｂ ｓ ｄ ｏｎ ｗａ ｅｌ ｔｔａ ｓ ｏ ｍ
图像处理常见问题解析与解决方案
图像处理常见问题解析与解决方案图像处理是现代科技中一个重要的领域，它涉及到从图像获取、处理、分析到图像识别等多个方面。
然而，在实践中，我们经常会遇到一些常见问题，如图像噪声、图像失真、图像分割等。
本文将对几个常见的图像处理问题进行解析，并提供相应的解决方案。
1. 图像噪声图像噪声是指在图像采集、传输或处理过程中引入的随机干扰信号。
常见的图像噪声类型包括高斯噪声、椒盐噪声和周期性噪声等。
对于图像噪声的处理，可以采用以下解决方案：(1) 均值滤波均值滤波是一种简单的滤波方法，它通过取邻域像素的平均值来减小噪声的影响。
然而，均值滤波容易导致图像细节的丢失。
(2) 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过对邻域像素进行排序并取中值来减小噪声的影响。
相比均值滤波，中值滤波能更好地保留图像细节。
(3) 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的图像降噪方法，它通过对小波系数进行阈值处理来减小噪声的影响。
小波去噪能有效地去除图像中的噪声，并保持图像细节。
2. 图像失真图像失真是指在图像图像传输、压缩或复制等过程中导致图像质量下降的问题。
常见的图像失真类型包括模糊、锐化和颜色偏移等。
对于图像失真的处理，可以采用以下解决方案：(1) 图像复原图像复原是一种通过数学模型重建原始图像的方法，它通过对图像进行模型建立和参数估计来恢复图像的细节和清晰度。
常用的图像复原方法包括最小二乘法、马尔科夫随机场和贝叶斯推断等。
(2) 锐化滤波锐化滤波是一种用于增强图像边缘和细节的滤波方法，它通过选择合适的卷积核来加强图像的轮廓。
常用的锐化滤波方法包括拉普拉斯滤波和Sobel滤波等。
(3) 色彩校正色彩校正是一种用于解决图像颜色偏移问题的方法，它通过调整图像的色彩分布来改善图像的视觉效果。
常用的色彩校正方法包括直方图均衡化和灰度世界算法等。
3. 图像分割图像分割是指将图像划分为不同的区域或对象的过程。
它在图像识别、目标检测和目标跟踪等领域具有重要应用。
中值滤波与小波变换的指纹图像混合去噪的算法
Ｖｏ１ Ｏ． １ ． Ｎｏ． ２ Ｊａ ．ｏ ｎ． ｏ６ ２
中值滤波与小波变换 的指纹图像混合去噪的算法
雷可君 ，谭 阳红 ， 杨 喜 ，唐圣学 ，何怡刚 ｚ
（． １ 吉首大学物理科学与信息工程学 院，湖南 吉首 ４６ ０ ；２ １００ ．湖南大学 电气与信息工程学院，湖南 长沙 ４ ０ ８ ） １０２
有 效地 去 除指纹 图像 中的椒 盐和 高斯 混合噪 声 ，获 得 了 好的峰 值信 噪 比增益 。 较
关 键词 ：指 纹 图像 ； 中值 滤波 ；小波去 噪 ；分 层 闯值 ：全局 阅值 中图分 类号 ：Ｔ ９ １ ３ Ｎ ５ Ｐ １ ． ；Ｔ ９ ７ ７ 文献标 识码 ：Ａ 文章 编号 ：１０ — ６ ３ （０ ７ １ ０ １ ０ ０ ２ ６ ７ ２ ０ ）０ — ０ — ３
摘
要 ：图像 去噪 是指 纹 图像 预 处理 中的 重要 内容 ，直接 影 响 着指 纹识 别 系统 的准确 率 。结合 中值 滤波 与
小波去 噪分 别去 除椒 盐噪 声和 高斯噪 声 中的优 势 ，提 出 了一种 指 纹 图像 混合 去噪 算 法 ，并对其 中 的关键 步骤进 行 了详 细分析 。仿 真结 果表 明 ：相 对 于单 一使 用一 种去噪 方 法 ，混 合去 噪 算法 能更
维普资讯
第２ Ｏ卷 第 １期 ２０ ０ ７年 １月
Ｄ ｖｌｐ ｎ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ＆ Ｉ ｎ ｖ ｔ ｎ ｏ ｃ ｉ ｅｙ ＆ ｅｅ ｔｉａ ｒｄ ｃｓ ｎ ｏ ａｉ ｆ ｍａ ｈｎ ｒ ｏ ｌ ｒｃ ｌｐ ｏ ｕ ｔ ｃ
机 电产 品开 簋 与刨 崭
可 以认为 指纹 图像 中 的混合 噪 声 主要表 现 为高 斯 噪声 和
椒盐 噪声 两类 。
用小波变换和中值滤波研究差分干涉图的去噪
时间分辨 率高 。
因此 ， 小波分析 能 同时在 时域和 频域 中对信 号 进行分析 ： 在频 域 内分 辨率 高 时 ， 时域 内分 辨 率则 低； 在频域 内分 辨率低 时 ， 时域 内分 辨率 则 高 ； 具有
自动变焦 的功 能 。在 实际 的工 程应 用 中 ， 所分 析 的
距 ｔ 的距离 。 。 ５ ）增 强 Ｌ ｅ Ｆ ｏ ｔ ｅ 、 ｒ ｓ 滤波
一
它 是对 影像 所 含 的谱 分量 进行 操 作来 实 现 的 种 滤波 方 法 ， 滤 波 方 法 实 现 了 在 信号 区 域 去 该
噪 ， 噪声 区域 不改 变噪声 特性 的 自适应 性 。 而
该方法 把 图像 分为 三类 区域 ， 其滤 波公 式为
Ｗｓ（ ｂ 一 ＜ ｔ ， ，（ ） ｎ， ） ｆ（ ） ６ ＞
＝
位条纹 的连 续性 ， 是计 算工 作量 极 大 。Ｅ ｃ ｅ 等 但 ｉ ｌ ｈ
人Ｌ 提 出了 圆周 均值 滤波 方法 ， ５ 它在理 论上 具有 最
大似然 最优 的滤波效 果 ， 但在保 持相位 条纹 连续 性
上较差 。Ｌ ｎ ｒ 和 Ｆ ｒａｏ等人 ［ 提 出 的 圆 周 中 ａ ａｉ ｏｎｒ ６
２５０
邻域平均滤波去噪后模拟干涉 图
５０ ５０
顺序统计滤波噪后模拟干涉图
１ 口０ １ ５０ ２Ｏ０
１ ００ １ ５０
２ＯＤ
２５０ ５０ １ ００ １ Ｂ０ ２００ ２５０
２５０
Ｉ
Ｂ０ １ ００
１ ５０
２００
２５０
图 ２ 模 拟 高斯 曲面 及 几 种 滤 波 去 噪结 果 示 意 图
基于中值滤波和小波变换的织物图像预处理
第 ２ 卷 第 １ ６ 期
２０ １ １年 ３ 月
青岛大学 学报 （ 程技术版 ） 工 Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＱＩ ＮＧＤ ＡＯ ＵＮＩ ＶＥＲＳ ＴＹ （ Ｉ Ｅ＆Ｔ）
Ｖｏｌ ６ Ｎ ｏ ｜２ ．１
Ｍ ａ ． ２ ０ １ ｒ １
文 章 编号 ： ０ ６—９ ９ （ ０ １ ０ —０ １ １０ ７ ８ ２ １ ） １ ０ ９～０ ４
素 进行 大小排 序 ， 生成单 调 上升 或下 降 的二维 数据 系列 。二维 中值 滤波 的输 出为
Ｇ（ ， 一 ｒ ｅ Ｆ（ ） ｅ ｄ｛ ｘ一 点， — Ｚ （ Ｚ Ｖ ） ），尼， Ｅ ） （） １
式 中 ， ｘ， 和 Ｇ（ ） 别为原 始 图像 和处理 后 图像 ； 为二维 模板 。 Ｆ（ ） ｘ， 分 Ｗ
通 讯作 者 ：张 凤 生 ， ， 授 。 男 教
ห้องสมุดไป่ตู้
２ ０
青 岛大 学 学 报 （ 程 技 术 版 ） 工
第 ２ ６卷
处理 更具 吸引力 。对于二 维数字 图像信 号 ， 维小 波可表示 为两个 一维 函数 的乘 积 ， 二 离散小波 变换 可通过在 水平 和垂直 方 向分 别应用 滤波器 进行一 维滤 波实现 。
变 换 相 结 合 的 织 物 疵 点 图像 预 处 理 方 法 。深 入 研 究 了 小 波 基 的 选 择 、 解 层 数 的 确 定 及 分
基于小波变换和中值滤波的无人机图像去噪算法
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈ ｎ ｎ ｅ ｅ ｉ ｌ ｍａ ｅ ｉ ｅ ｌｔ ｅ ｔ ａ ｓ ｓ ｉ ｎ ｐ ｏ ｅ ｓ ｈ ｒ ｙ ｂ ｘ ｄ ｂ ｏ ｈ ｓ ｒ ｃ ： ｅ ｕ ｍａ ｎ ｄ ａ ｒａ ｉ ｇ ｎ ｒ ａ － ｉ ｒ ｎ ｍｉ ｓｏ ｒ ｃ ｓ ，ｔ ｅ ｅ ｍａ ｅ ｍｉ ｅ ｙ ｂ ｔ ｍ
些危 险 区域 进 行 工作 ， 危 险 物搜 救 、 如 交通 管 理 、
灾难 救援 军事 行动 等特 性而越 来 越受 到关 注［ 。利 １ ］
用 无 人 机航 拍 和侦 查 是 无 人 机 一 个 非 常 重 要 的应
用 ， 由 于无 人 机 图 像 质 量 较 差 ， 易受 环 境 干 但 且
ｄ ｆｉｕ ｔ ｓ Ｉ ｅ ｐ ｎ ｅ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｂ ｓ ｄ ｏ ｄ ａ ｉ ｅ ｎ ｖ ｌｔ ｔａ ｓ ｏ ｍ ｏ ｍａ ｅ ｄ ｎ ｉｉ ｇ ｉ ｃ ｌｉ ． ｎ ｒ ｓ ｏ ｓ ， ｈ ｓ ａ ｅ ａ ｅ ｎ ｍｅ ｉ ｎ ｆ ｔ ｒ ａ ｄ ｗａ ｅ ｅ ｒ ｎ ｆ ｒ ｆ ｒ ｉ ｇ ｅ ｏ ｓｎ ． ｆ ｅ ｌ
很 大 的 困难 。 对 这 种 情 况 ， 出 了一 种 基 于 中值 滤 波 和 小 波 变 换 相 结 合 的图 像 去 噪 方 法 。 真 结 果 表 明 ， 方 法 不 仅 能 有效 针 提 仿 该 地 滤 除 脉 冲和 高 斯 的混 合 噪 声 ， 而且 可 以很 好 地 保 留 图像 的细 节 信 息 ， 善 图 像 的 视 觉 效 果 。 改
１ 极值 中值 滤 波
１７ ， ９ １年 图基 （． Ｔｕ ｅ ） Ｊ Ｗ． ｋ ｙ 率先 提 出了 中值滤
扰， 因而在 无人 机航拍 图像 采集 和实 时传输 过程 中 ，
图像处理中的图像去噪算法使用方法
图像处理中的图像去噪算法使用方法图像去噪算法是图像处理领域的一个重要研究方向，它的主要目标是通过消除或减少图像中的噪声，提高图像的视觉质量和信息可读性。
图像噪声是由于图像信号的获取、传输和存储过程中引入的不可避免的干扰所致，例如传感器噪声、电磁干扰等，使图像中的细节模糊，影响图像的清晰度和准确性。
因此，图像去噪算法在许多应用领域中都具有重要的意义，如医学图像处理、计算机视觉、图像识别等。
现在，我们将介绍几种常见的图像去噪算法及其使用方法。
1. 中值滤波算法：中值滤波算法是一种简单而有效的图像去噪方法。
它的基本原理是对图像中的每个像素点周围的邻域进行排序，然后取中间值作为该像素点的输出值。
中值滤波算法适用于去除椒盐噪声和脉冲噪声，它能够保持图像的边缘和细节信息。
使用中值滤波算法时，需要设置一个邻域大小，根据该大小确定图像中每个像素点周围的邻域大小。
较小的邻域大小可以去除小型噪声，但可能会丢失一些细节信息，较大的邻域大小可以减少噪声，但可能会使图像模糊。
2. 均值滤波算法：均值滤波算法是一种基本的线性滤波技术，它的原理是计算图像中每个像素点周围邻域像素的平均值，并将平均值作为该像素点的输出值。
均值滤波算法简单易实现，适用于消除高斯噪声和一般的白噪声。
使用均值滤波算法时，同样需要设置邻域大小。
相较于中值滤波算法，均值滤波算法会对图像进行平滑处理，减弱图像的高频细节。
3. 降噪自编码器算法：降噪自编码器算法是一种基于深度学习的图像去噪算法。
它通过使用自编码器网络来学习图像的特征表示，并借助重建误差来去除图像中的噪声。
降噪自编码器算法具有较强的非线性建模能力，可以处理复杂的图像噪声。
使用降噪自编码器算法时，首先需要训练一个自编码器网络，然后将噪声图像输入网络，通过网络进行反向传播，优化网络参数，最终得到去噪后的图像。
4. 小波变换去噪算法：小波变换去噪算法是一种基于小波分析的图像去噪算法。
它将图像分解为不同尺度下的频域子带，通过对各个子带进行阈值处理来消除图像中的噪声。
小波滤波方法及应用
小波滤波方法及应用一、本文概述本文旨在深入探讨小波滤波方法的理论基础、实现技术及其在信号处理、图像处理、数据压缩等多个领域的应用。
小波滤波作为一种新兴的信号处理技术，通过利用小波变换的多分辨率分析特性，能够在不同尺度上有效提取信号中的有用信息，实现对信号的高效滤波和去噪。
本文首先介绍小波滤波的基本概念、发展历程和主要特点，然后详细阐述小波滤波的数学原理和实现方法，包括小波变换的基本原理、小波基函数的选择、小波滤波器的设计等。
在此基础上，本文将重点分析小波滤波在信号处理、图像处理、数据压缩等领域的应用实例，探讨其在实际应用中的优势和局限性。
本文还将对小波滤波的未来发展趋势进行展望，以期为该领域的进一步研究提供参考和借鉴。
二、小波理论基础知识小波理论，作为一种现代数学工具，自20世纪80年代以来，已在信号处理、图像处理、数据压缩等众多领域展现出强大的应用潜力。
其核心思想是通过一组被称为“小波”的函数来分解和分析信号或数据。
与傅里叶变换等传统方法相比，小波变换提供了时频局部化的分析能力，意味着它可以在不同的时间和频率上同时提供信号的信息。
小波变换的基础是小波函数，也称为母小波。
这些函数具有有限的持续时间并且振荡，可以在时间和频率两个维度上进行局部化。
通过伸缩和平移操作，母小波可以生成一系列的小波基函数，这些函数能够匹配并适应不同频率的信号部分。
小波变换可以分为连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）两种类型。
连续小波变换在时间和频率上都是连续的，能够提供非常精细的分析结果，但计算复杂度较高。
而离散小波变换则对时间和频率进行了离散化，计算效率更高，更适用于实际应用。
小波变换的一个重要特性是多分辨率分析，它允许我们在不同尺度上观察信号。
通过逐层分解信号，我们可以得到从粗糙到精细的一系列逼近和细节分量。
这种特性使得小波变换在信号去噪、图像增强等应用中表现出色。
小波理论还涉及小波包、尺度函数、小波框架等概念，这些构成了小波分析的基础框架。
图像去除噪声方法
图像去除噪声方法图像去噪是数字图像处理的一种重要技术，在数字图像传输、存储和分析过程中都会遇到噪声的干扰。
目前图像去噪的方法主要分为基于空域的滤波方法和基于频域的滤波方法。
基于空域的滤波方法是指直接对图像的像素进行处理，常见的方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
1. 均值滤波是一种简单的图像平滑方法，它通过对图像的每个像素值周围像素的平均值进行计算来减小噪声。
具体步骤是，对于图像中的每个像素，以该像素为中心取一个固定大小的窗口，然后计算窗口内所有像素的平均灰度值作为该像素的新值。
由于均值滤波是线性滤波器，因此它对于高斯噪声具有一定的去噪效果，但对于细节部分的保护能力较弱。
2. 中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过在窗口内对像素值进行排序，将中间值作为该像素的新值来减小噪声。
相比于均值滤波，中值滤波更能保护图像的细节，对椒盐噪声（指图像中的黑白颗粒噪声）有较好的去噪效果。
3. 高斯滤波是基于高斯函数的一种线性滤波方法，它通过对图像像素的邻域像素进行加权平均来减小噪声。
高斯滤波的核函数是一个二维高斯函数，它具有旋转对称性和尺度不变性。
高斯滤波可通过调整窗口的大小和标准差来控制平滑程度，窗口越大、标准差越大，平滑程度越高。
高斯滤波对高斯噪声的去噪效果较好，但对于椒盐噪声则效果较差。
基于频域的滤波方法是指通过将图像进行傅立叶变换后，在频率域对图像进行滤波，然后再进行逆傅立叶变换得到去噪后的图像。
这种方法的优点是可以同时处理图像中的各种频率成分。
1. 傅立叶变换是一种将图像从空间域转换为频率域的方法，它将图像表示为了频率和相位信息的叠加。
在频率域中，图像可以分解为不同频率的成分，其中低频成分代表图像的平滑部分，高频成分代表图像的细节部分。
因此，通过滤除高频成分可以达到去噪的效果。
2. 基于小波变换的图像去噪方法利用小波变换的多分辨率分析特性来实现。
小波变换将图像分解成不同尺度的频带，通过选择合适的阈值来滤除噪声分量，然后再进行逆变换得到去噪后的图像。
基于小波变换与中值滤波的CT图像去噪研究
理 中一个重要 的、 必不可少 的环节。小波变换是近 十
ｉ …
ＦＵ ｈ ｎｇ ，ＨＡＮ ｓ ｕａ Ｇｕａ ｂ ｎ ｎｇ ｉ ｇ
（．ｃ ｏ ｌ Ｔｃ ｎ ｌ ｙ，ｈ ｎ ｏ ｇＵ ｉｅｓｔ ｆＴａ ｉｏ ａ Ｃ ｉｅｅ ｄｃｎ ；． ｈ ｏ ｏｐ ｙ ｉ ， ｈ ｎ ｏｇＵ ｉｅｓ ） １ ｈ ｏ ｏ ｅｈ ｏｏ Ｓ ａ ｄ ｎ ｎｖｒｉ Ｓ ｆ ｇ ｙｏ ｒｄｔ ｎ ｌ ｈｎ ｓ Ｍｅ ｉｉｅ２Ｓ ｏ ｌｆ ｈ￣ｃ Ｓ ａ ｄ ｎ ｎｖｒｉ ｉ ｃ ｓ ｙ ｔ
ｔａ ｓｏｍ ａｉｎ ｉ ｔ ｅｍｅｈ ｄ ｃ ｎ ｏ ｎｌ ｅ ｖ ｈ ｏ ｓ ｆｔｅｉ ａ ｅｂ ｔａｓ ｒ ｓｒ ｅｔ ｅｅ ｇ ｓａ ｄ ｄ ｔ ｉ ｒｎ ｆｒ ｔ ｈ ｔ ｏ ａ ｎ ｔｏ ｙｒ ｍｏ ｅｔ ｅｎ ｉｅｏ ｇ ｕ ｌｏｐ ｅ ｅ ｖ ｈ ｄ —ｅ ｎ ｅａｌ ｏ ｓ ｈ ｍ ｓ
世界 最新 医学 信息文摘 ２ １ ０ ２年第 １ ２卷第 １ 期
・
论著 ・
基 于小波变换与 中值 滤波 的 Ｃ Ｔ图像去噪研究
傅 爽 ， 广 兵 韩
（． １ 山东 中医药大学理工学院 ；２ 山东大学物理学院 ） ．
摘要： 去噪 是 图像 处理 中的一个非常重要 的问题 ． 中值滤波去噪 方法在降低噪声 的同时会模 糊 图像 的细 节和 边 缘 ， 于小波变换的图像 去噪 方法能在 降低 图像 噪声的 同时较好地保持 图像的细节和边缘 ， 对椒 盐噪声效果不 基 但
甚 明显 。本 文综合 小波域去噪和 中值 滤波去噪 两种 方法对被 高斯噪声和椒 盐噪声污染 的 Ｃ Ｔ图像进行 去噪 ， 与
图像去噪方法的研究
图像去噪方法的研究随着数字图像处理技术的快速发展，图像去噪作为其中的一个重要方向受到了广泛关注。
图像去噪是指通过对图像中的噪声进行抑制或消除，使得图像能够更加清晰地表达目标信息。
对于图像去噪方法的研究，可以从两个方面进行探讨，一是基于传统图像处理技术的方法，二是基于深度学习的图像去噪方法。
1. 基于传统图像处理技术的方法传统的图像去噪方法主要包括基于滤波的方法和基于小波变换的方法。
基于滤波的方法主要利用滤波器对图像进行平滑处理。
常见的滤波器包括线性滤波器和非线性滤波器。
其中，线性滤波器如均值滤波器、中值滤波器等可以有效抑制高斯噪声、椒盐噪声等简单的噪声类型，但对于复杂的噪声和细节信息容易造成模糊。
非线性滤波器如双边滤波器、非局部均值滤波器等在保留图像细节的同时抑制噪声，能够处理复杂的噪声情况。
基于小波变换的方法主要通过将图像变换到小波域中，利用小波系数的特性来进行噪声抑制。
小波变换具有良好的时频局部性和多分辨率分析能力，在图像去噪中得到了广泛应用。
常见的小波去噪方法包括基于硬阈值和基于软阈值的方法。
在小波变换的过程中，将小波系数与阈值进行比较，并根据阈值的大小进行硬阈值或软阈值操作，从而实现图像去噪。
2. 基于深度学习的图像去噪方法近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像去噪方法在图像处理领域取得了重要的突破。
深度学习方法主要利用神经网络的强大拟合能力和学习能力来处理图像去噪问题。
基于深度学习的图像去噪方法主要包括基于卷积神经网络（CNN）和基于生成对抗网络（GAN）的方法。
其中，CNN方法主要通过多层卷积神经网络学习图像的特征表示和噪声模型，从而实现图像去噪。
常见的CNN方法包括DnCNN、RED等。
GAN方法主要通过生成器和判别器的对抗训练来实现图像去噪。
生成器的任务是学习去噪的映射关系，而判别器的任务是判断生成的图像是否真实。
通过对抗训练，生成器可以逐渐学习到更好的去噪能力。
常见的GAN方法包括SRGAN、DCGAN等。
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。
图像处理中的图像去噪算法技巧分享
图像处理中的图像去噪算法技巧分享图像处理是一种对图像进行操作、修改和增强的技术。
其中，图像去噪是图像处理领域的一个重要技术，旨在消除图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度。
本文将分享一些常用的图像去噪算法技巧，帮助读者理解和运用这些算法来改善图像质量。
1. 中值滤波法中值滤波法是一种简单但有效的图像去噪算法。
该算法通过取像素周围邻域中的中值作为该像素的值，来消除图像中的噪声。
由于中值滤波法对离群值具有很好的鲁棒性，因此在处理椒盐噪声等大量噪声像素的图像上表现优秀。
2. 均值滤波法均值滤波法通过对像素周围邻域的像素值进行平均来实现去噪。
该算法简单易懂，计算速度快，适用于噪声比较平均分布的图像。
然而，均值滤波法对图像细节的保留不够，容易使图像失去锐度。
3. 高斯滤波法高斯滤波法是一种基于高斯函数的图像去噪算法。
该算法通过对像素周围邻域的像素值进行加权平均来实现去噪。
与均值滤波法相比，高斯滤波法可以更好地保留图像细节，但会导致图像边缘模糊。
4. 双边滤波法双边滤波法是一种结合空间域和灰度相似性的图像去噪算法。
该算法通过使用像素的位置和灰度值之间的加权函数来平衡空间平滑和灰度平滑的效果。
双边滤波法能够有效去除噪声，同时保留图像的细节和边缘。
5. 小波去噪算法小波去噪算法利用小波变换对图像进行频域分析，将图像表示为不同频率的系数，然后根据阈值选择性地保留或丢弃部分系数，最后进行逆变换得到去噪后的图像。
小波去噪算法能够有效消除椒盐噪声和高斯噪声，但在处理强噪声时可能会导致图像细节损失。
6. 形态学滤波法形态学滤波法是一种基于形态学运算的图像去噪算法。
该算法通过腐蚀和膨胀操作改变图像的形状和结构，以消除噪声。
形态学滤波法适用于图像中存在连续噪点或线条的去噪任务，能够有效消除这些噪声，并保留图像的细节。
以上是一些常用的图像去噪算法技巧。
在实际应用中，根据具体的噪声类型和图像特点，选择合适的去噪算法能够显著改善图像质量。
基于小波变换与中值滤波相结合的图像去噪处理
摘
要 ： 尝试利用摹于小波变换和中值滤波相结合图像去噪 声处理对 同时含有高斯 噪声和椒盐 噪声 的图像去噪方 法
进行了探讨． 结果表 明， 小波变换结合 中值 滤波方法在去 除图像噪声 的同时较好地 保持 了图像 所包 含的边缘信 息 ， 处理
效 果 优 于 单 一 的 小 波 变 换去 噪或 中值 滤 波 ．
的 区分 ． 由此 可 见 ， 小波 去噪方 法也 就是从 实 际信号 空 问到小 波 函数 空 间的 最佳 映射 ， 以便 得 到 原信 号 的 最 佳恢 复口 ． ］一般 来说 ， 通过 图像传 感器 获取 的图像 都 混 有各种 噪卢 ， 主要 表现 为高斯 噪 声和椒 盐 噪声 ． 文 但 本 尝试利 用小波 的多 分辨 分析等 特性 结合 中值滤 波器 去 除图像 中所含 高斯 和椒 盐 噪 声 的混 合 噪声 ， 得 了优 取
文章 编 号 ：６ １ ９ ６ ２ ０ ）１ ０ ２ ４ １７ —６ ０ （０６ ０ —０ ２ 一ｏ
基 于小 波 变 换 与 中值 滤 波 相 结 合 的 图像 去 噪 处 理
欧 阳诚 梓 ， 李 勇 ， 振 铎 ， 郭 周 颖
（ 中原 工 学 院 ， 南 郑 州 河 ４０ ０ ） ５ ０ ７
相 关方 法 ３类［ ３ ］
在 对数 字 图 像 处 理 时 耍 对 小 波 进 行 二 维 离 散 变 换， 二维 离 散小 波变 换往 往 可 以 由一 维信 号 的离 散 小
收 稿 日期 ： ０ ５ １ １ ２ ０ ２ ０
基 金 项 目 ： 南 省 自然 科 学 基 金 （０ ０ １０ ） 河 ０４ ６ ０ ０ 作者简 介： 欧阳诚梓 （９ ０ ） 男， １ ８ － ， 湖南永卅 人 ， １ 硕士生 ； 李 勇（ ２ ）男 ， １６ ， 河南 信阳人 ， ９ 教授 ， 博士 ， 士生 导师． 硕
基于小波变换的图像去噪方法
关 键词 ： 波 变换 ； 纳 滤波 ； 小 维 小波 域 滤 波 ； 中值 滤 波 ； 高阶 统 计 量
Ｎｅ ｉ ａ ｅ ｄｅ ｏ ｉ ｅｈｏ ａ ｅ ｎ ｗａ ｅｅ ｒ ｎ ｆ ｒ ｗ ｍ ｇ ｎ ｓｎｇ ｍ ｔ ｄｓｂ ｓ ｄ ｏ ｖ ｌｔｔａ ｓｏ ｍ
Ｌ ｅ ＩＷ ｉ
ｄ ｓｒｙ ｔ ｅ ｉ ｇ ｄ ｅ ａ ｄ ｌｓ ｈ ｅａｌ ，ｓ ｍｅ ｉ ｒｖ ｄ ｉ ｇ ｅ ｏ ｉｇ ｍｅ ｈ ｄ ａ ｅ ｎ ｗ ｖ ｌｔ ｒ ｎ ｆｒ ｗ ｒ ｔ ｄ ｅ ｔｏ ｈ ｍａ ｅ ｅ ｇ ｎ ｅ ｔ ｅ ｄ ｔｉ ｏ ｓ ｏ ｍｐ ｏ ｅ ｍａ ｅ ｄ ｎ ｓｎ ｔ ｏ ｓｂ ｓ ｄ ｏ ａ ｅｅ ａ ｓ ｍ ｅ ｅ ｓ — ｔ ｏ ｕ
进 的基 于小 波 变换 的 图像 去 噪 方 法 。分 别 是基 于 小波 变换 和 中值 滤波 的去 噪 方 法 ， 纳 滤 波 和 小 波 域 滤 波 相 结 合 雏
的方法 ， 小波 变换去噪与高阶统计量滤波法去噪相结合的 方法等。经过 大量 的计 算机仿真试 验， 最后 所得 结果表 明这几种改进后的基于小波变换的去噪方法均可以有效地降低 图像 的噪声干扰 ， 比较好地保 留图像 中重要 的细节 信息 ， 具有一定的实际应用价值。
ｉｄ ｈ ｓ ｔ ｏ ｓａ ｅｔ ｅ ｍｅｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ａ ｅｅ ｒｎ ｆｒ ａ ｄ ｍｅ ｉｎ ｆ ｔ ｒ ｈ ｔ ｏ ｙ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｎ ｏ ｉｎ ｒ ｅ ．Ｔ ｅ ｅｍｅ ｈ ｄ ｒ ｈ ｔｏ ａ ｅ ｎ ｔ ｅｗ ｖ ｌｔ ａ ｓ ｍ ｎ ｄａ ｌ ，ｔｅ ｍｅ ｈ ｄ ｂ ｏ ｉ ａｉ ｆ ｅ ｅ ｔ ｏ ｉ ｅ ｏ Ｗ ｉ ｅ ｎ ｖ ｌｔｆ ｔｒ ｈ ｔ ｏ ｙ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｆｗ ｖ ｌ ｔｔ ｓｏ ｆ ｔｒａ ｄ ｗａ ｅｅ ｉ ｅ ，ｔｅ ｍｅｈ ｄ ｂ ｏ ｉ ａｉ ｎ ｏ ａ ｅｅ ｒ ｎ ｆ ｒ ｅ ｏ ｉ ｇ ａ ｄ ｈ ｇ ｅ ｒ ｅ ｔｔ ｔ ｓ ｎ Ｏ ｏ ． ｌ ｌ ｏ ａ ｍ ｄ ｎ ｓｎ ｎ ｉｈ ｒｏ ｄ ｒｓａｉ ｉ ，ａ ｄ Ｓ ｎ ｓｃ Ｓ ｍｕ ａｉｎ ｒｓ ｌ ｈ ｗ ｔ ａ ｅ ｐｏ ｏ ｅ ｔｏ ｓａ ｅｅｆ ｉｎ ｅ ｕ ｅ ｔｅ ｎ ｉｅｗｈｌ ｒ ｓ ｒｉ ｇ ｔ ｅｄ ｔｉ ｉｆ ｒ ｔ ｎｏ ｉ ｌｔ ｅ ｕｔ ｓ ｏ ｈ ｔ ｈ ｒｐ ｓ ｄ ｍｅｈ ｄ ｒ ｆ ｃｅ ｔｔ ｒ ｄ ｃ ｈ ｏ ｓ ｉ ｐ ｅ ｅｖ ｎ ｅａｌ ｎｏ ｍａ ｉ ｆ ｏ ｓ ｔ ｉ ｏ ｅ ｈ ｏ
基于小波变换和中值滤波的图像去噪方法研究
ｇ ．Ｆｎ ｌ ｅｉ ａｅ ｉ ｌ Ｉ ｈ ｇｅｓ ｎ ｏ ｅｒｔ Ｓ Ｒ）ａｄｔ ｏ — ａ — ｑａｅｅｒｒ（ Ｍ Ｅ）ａｄｔｅｉ ｇｅｇａ ａ ｙ ｔ ｍａ ｉ ａ ｔ ｎ ｉ ｉ Ｎ ｇｌ ｏ ｓ ａ ｏ（ ｎ ｅｒ ｔ ｍｅ ｈ ｏ ｎ ｓｕｒ ｒ ｏ Ｒ Ｓ ｎ ｈ ｍａ ｒｙ
文章 编 号 ：０ ８—８４ （０ ７ ０ ０ １ ０ １０ ２ ５ ２ ０ ）３— ０ ６— ４
基 于小 波 变 换 和 中值 滤 波 的 图像 去 噪方 法研 究
李 明喜 吴 鸿 霞２
（ 苏大学 江苏 省现代 农 业装备 与技术 重点 实验 室 ， 苏 镇江 ２２ １ ； 江 江 １０ ３
维普资讯
第２ ３卷
第 ３期
黄
石
理
工
学
院
学
报
Ｖ０ ． ３ Ｎ ． １２ ｏ ３
２０ ０ ７年 ６月
Ｊ ＲＮＡＬ ＯＦ ＨＵＡ ＯＵ ＮＧＳ ＮＳ Ｉ Ｔ ＥＣＨＮ ＯＧＹ ＨＩＩ ＴＴＵ Ｅ ＯＦＴ ＯＬ
Ｊｎ ｕ
２０ ０７
（ ｒ ｉ ｉ ｅ ａｏａ ｒ ｏＭ ｄｍ Ａ ｒｕｕ ｌ ｑｉ ｅｔ ｎ ｅｈｏ ｇ， ｉ ｇ ｎ ｅ ｉ Ｐｏ ｎ ａＫ ｙ ｂｒｏ ｏｅ ｇ ｃｌｒ ｕ ｍ ｎ ａｄ ｃｎｌ ｙ Ｊ ｎｓ Ｕｉ ｒｔ ｖｃｌ Ｌ ｔｙ ｆ ｉ ｔａ Ｅ ｐ Ｔ ｏ ａ ｕ ｖ ｓｙ
Ｚ ｅ ｉ ｇ １０３ Ｈ ａｇ ｉｎｔ ｔ ｏＴｃｎｌ ｙ Ｈ ａｇｈ Ｈ ｂｉ ３０３ ｈｎａ ２ １ ； ｕｎｓ ｓｔｅ ｆ ｅｈｏ ｇ－ ｕｎｓ ｕｅ４５０ ） ｊｎ ２ ｈＩ ｉ ｕ ｏ ｉ
ｓ ｒ ｃ ｈ ｒ ａ ｅａ ｐｉ ｄ ｔ ｓ ｍａ ｅ ｔｅ ｄ ｕ ｆ ｅ ｃ ａｔ ｒ ｐ ｌ ｅ ｔ ｔ ｈ ｅ—ｎ ｉｉ ｇ ｅ ｅ ｔ ｆｔ ｅｉ ｇ ｓ ｈ ｓ ｍｏ ｉ ｇ ｎ ｉｅｍｅｈ ｓ ｕ ｈ ａ ｈ ａ ｅ ｏ ｉ ｏ ｓｎ ｆ ｃ ｍａ ｅ ．Ｔ ｅ ｅｒ ｏ ｈ ｅ ｖｎ ｏｓ ｔｏ 。ｓ ｃ ｔ ｅ ｄ ｓ ｏ ｄ ｎ ｒ ａ ｅｅ ｌ ｒ ｈ ｅ ｍｅ ａ ｌ ｒａ ｄ Ｓ ｎ－ａｅ ａ ｐｉ ｅ ｖ ｈ ｍａ ｅ ｎ ｉｅ ．Ｔ ｅｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｓ ｌ ｒ ｉ ａｙ ｗ ｖ ｌｔ ｔ 。ｔ ｄ ｎ ｆ ｔ Ｏ ｏ ｉ ｆ ｅ ｉ ｉｅ ｎ ｒ ｐ ｌ ｔ ｒ ｍｏ ｅ ｔｅ ｉ ｇ ｏｓ ｓ ｈ ｘ ｅ ｄ ｅ ｏ ｉ ｎａ ｒ ｕｔ ｌｅ ｓ ｉ ｄ ｃ ｔ ａ ｈ ｓｍｅ ｈ ａ ｏ ｎ ｖ Ｐ； ｎ ｔ ｔ ｅ ｉ ｇ ｅ ｎ ｉｅ ｂ ｔａｓ ｉ ｔｉ ｍａ ｅ ｅ ｇ ｎｏ ｍａ ｉｎ Ｉ ａｎ ｒ． ｎ ａ ｅｔ ｔｔ ｔ ｏ Ｃ ｎ ｔ ｜ １ ｉ ｈ ｉ ｄ ｎ ｏ ｍ； ａｐ ｈ ｍａ ｏ ｓ ｕ ｌ ｍａｎ ａｎ ｉ ｇ ｅ ｉ ｆｒ ｔ ｏ ｄ ｏ ｔｃ ｅ
基于小波变换和中值滤波的图像去噪
统 一阈值具有过扼 杀系数的倾 向， 因此 ， 最 它是 佳 阈值的上限 ， 而不是 —个最佳 阈值 。 硬阈值函 数 和软阈值 函数是我们 经常用到的两种 阈值 函 数 ， 阈值函数 由于不是一个 连续的 函数 ， 以 硬 所 会使 去噪后 图像 出现伪 吉布斯等现象 ；而软 阈 值 函数 由于使系数萎缩 ， 以会使去噪后 图像 所 出现模糊等现象 。 于以上 的不 足 ， 基 本文采用 了 种改进 的阈值 函数对 图像进 行去噪 ，其表示 式为 。
参考文献
［邢藏 菊， 守觉琊 浩 江等 ． １ 】 王 一种基 于极 值 中值
的新 型 滤
波算 法 中国图象图形 学￣．０ １（： ３５６ ｇ２０ ，６５ －３． ， ６ ）３ 『严琛 ． 于脉 冲噪 声检测 的 图像 去噪研 究． ２ １ 基 南
京理 工大学硕 士学位论￣． ０ ． ２ ６ ０ ｆ 杰成， ３ 张大力 ’ 文立． 图像 降噪 综述们 徐 小波 ． 中国图象图形 学报 ，０２７ ）０－ １． ２ ０ ，３２９２７ （＇ ． 作者简介： 陈晓（９ ０ ） 男， １ ８－ ， 硕士研究生 ， 研 究方向为 多媒 体通信 与信 息 系统及 图像 处理。
中国新技术新产 品
一３ ３—
１极值 中值滤波
在图像去 噪领域 受到 了极大 的关 注。小波变换 图像去噪方 法的思想是在小波域 内利用相应 的 规 则对含噪 图像 的小波 系数 进行相应 的处理 在 小波变换 图像去 噪方法中 ，阈值 函数 的选 取 是 小波阈值去噪 的— 重要 因素 ，不 同的阈值 函数对小波系数有 不同的处理方式 ， 其得 到的 去 噪效果 也会不 一样。
值 则认为是 Ｎ 反之则认为是信号点 ｓ即： ， ，
医疗影像处理中图像去噪算法的使用教程
医疗影像处理中图像去噪算法的使用教程医疗影像处理是医学领域中一个重要的研究方向，它涵盖了许多不同的任务，其中之一就是图像去噪。
在医疗影像中，噪声是不可避免的，它可能来源于设备、传感器或者图像采集过程中的其他因素。
图像去噪算法的目标是有效地去除这些噪声，以提高图像的质量和准确性。
本文将为您介绍一些常见的医疗影像处理中的图像去噪算法和它们的使用方法。
1. 统计滤波器统计滤波器是最常见的图像去噪方法之一。
它基于统计原理，通过计算像素邻域内的统计特性来估计真实像素值，并将其作为去噪后的像素值。
常见的统计滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器。
这些滤波器可以通过调整窗口大小和参数来实现不同程度的去噪效果。
在使用统计滤波器时，需要根据图像的特点选择合适的滤波器和参数。
2. 基于小波变换的去噪方法小波变换是一种频域分析方法，可以将信号或图像分解为不同频率的子带。
基于小波变换的去噪方法利用信号在小波域内的稀疏性，通过对小波系数进行阈值处理来实现去噪效果。
常用的小波变换方法有离散小波变换(DWT)和连续小波变换(CWT)。
在使用小波变换方法时，需要选择适当的小波基函数和阈值算法来平衡去噪效果和图像细节保留。
3. 基于非局部均值的去噪方法基于非局部均值的去噪方法是一种基于图像相似性的去噪算法。
它利用图像中的相似块来估计每个像素的真实值。
该方法通过计算相似度矩阵和加权平均来得到去噪结果。
基于非局部均值的去噪方法在去除图像噪声的同时能够保留图像的细节信息。
在使用该方法时，需要选择相似度度量函数和相似块大小来平衡去噪效果和图像细节保留。
4. 基于深度学习的图像去噪方法近年来，深度学习的发展为图像去噪问题提供了新的解决思路。
基于深度学习的图像去噪方法通常利用卷积神经网络(CNN)来学习图像的噪声分布和去噪映射。
通过训练大量的图像数据，深度学习方法可以自动学习到更有效的去噪策略。
在使用基于深度学习的图像去噪方法时，需要准备大量的训练数据并选择合适的网络结构和训练参数。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于中值滤波和小波变换的图像去噪作者：李智张根耀王蓓王静涂银莹来源：《现代电子技术》2014年第13期摘要：针对混合噪声的特点，提出一种中值滤波和小波变换相结合的去噪方法。
首先对噪声图像进行中值滤波，然后再通过小波阈值法对噪声进行去除，达到去噪目的。
最后进行了Matlab仿真实验以及客观标准评价，结果表明：这种方法改善了图像质量，去噪效果优于传统的软、硬阈值方法以及单纯的中值滤波方法，可以有效的去除混合噪声。
关键词：图像去噪；中值滤波；小波变换；均方根误差中图分类号： TN911⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2014）13⁃0072⁃03 Image denoising based on median filtering and wavelet transformLI Zhi， ZAHGN Gen⁃yao， WANG Bei， WANG Jing， Tu Yin⁃ying（School of Computer，Yan’an University， Ya n’an 716000， China）Abstract： Aiming at the characteristics of mixed noise， a de⁃noising method of combining median filtering and wavelet transform is presented in this paper. Firstly， the median filtering is adopted for noisy images， and then the wavelet threshold method is used to remove the noise. Matlab simulation experiment and objective evaluation were performed. The results demonstrate the denoising effect of this method is better than those of traditional soft⁃hard threshold method and median filtering method， can improve the image quality， and eliminate the mixed noise of images effectively.Keywords： image denoising； median filtering； wavelet transform； root⁃mean⁃square error0 引言由于成像传感器噪声、相片颗粒噪声以及图像在传输过程中的通道传输误差等原因，会使图像上出现一些随机的、离散的和孤立的像素点，即图像噪声。
图像噪声往往影响了视觉效果和有关处理工作，因此需要对图像进行去噪[1]。
按噪声的性质可将噪声分为脉冲噪声和高斯噪声两类。
现实生活中的图像受到很多因素的影响，大多含有混合噪声，表现为脉冲噪声和高斯噪声。
中值滤波对脉冲噪声有良好的抑制作用，并能较好地保持图像边缘[2⁃3]。
小波变换由于具备良好的时频局部化性质而被人们广泛关注，小波阈值去噪对高斯噪声的去除有较好的效果[4⁃7]。
因此，一些处理混合噪声的算法被提出[8⁃10]。
本文提出一种中值滤波与小波变换相结合的去噪方法，对混合噪声进行分步去除，简单实用，且能得到较好的去噪效果。
1 图像去噪方法1.1 中值滤波中值滤波器是基于次序统计完成信号恢复的一种典型的非线性滤波器[1]，它的基本思想是把数字图像中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代换。
过程如下：（1）根据选定的窗口，确定窗口中心位置在原图像上的重合方式。
（2）将窗口在图像上移动扫描。
（3）把窗口下对应的值进行排序，并把最中间的值赋给窗口中心位置的值。
通常中值滤波选用的窗口有线性、十字形、方形、圆形等，选用不同窗口会有不同的去噪效果。
1.2 小波阈值去噪Donoho和Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基本思想是[11⁃13]，分解后较大的小波系数主要是实际信号，较小的系数在很大程度上是噪声。
因此通过选取一个阈值对系数进行处理，较大的系数保留，较小的系数置零。
阈值化改造最常用的软、硬阈值函数如下[14]：软阈值函数：[W=sgnWW-λ，W≥λ0，W硬阈值函数：[W=W，W≥λ0，W改进的阈值函数：[W=sgnWW-λ1+2r2-r2-1-αλ1+2r22，W > λ1sgnWr2-W-λ1-2r22-r2-1-αλ1+2r22，λ2≤W≤λ10，W < λ2] （3）式中：[λ1]是通用阈值，[λ2=αλ1（01.3 中值滤波和小波变换结合去噪方法中值滤波的主要优点是在去噪的同时能很好的保护图像的细节信息，对于消除图像中的随机噪声和脉冲噪声非常有效果，而且它运算简单，窗口选取很灵活。
小波变换具备良好的时频局部化性质，对高斯噪声的去除效果好。
现实当中的图片大多为混合噪声。
因此，对于混合噪声的去除可以结合两种方法，首先进行中值滤波，去除图片中的脉冲噪声，然后利用小波阈值去噪，去除图片中的高斯噪声，这样便发挥了它们各自的优点，达到去噪目的。
具体过程如下：（1）选取3×3窗口的中值滤波对噪声图像进行处理。
（2）选定coif4小波基对处理后的图像进行3层小波分解，分解后的尺度系数和小波系数组成一个系数向量[W。
]（3）使用改进的阈值函数对系数向量[W]进行阈值化处理，使得[W-W]尽量小。
（4）利用新的系数向量[W]进行小波重构。
2 仿真实验本次实验是基于Matlab R2012b平台进行编程实现，选用512×512的lena灰度图像，对图像加入方差均为0.01的高斯噪声和椒盐噪声。
然后分别对本文方法、软硬阈值方法以及中值滤波方法进行仿真实验，实验结果如图1所示。
从实验结果上看，本文方法取得良好的去噪效果。
为了进一步说明本文方法的优越性，通过计算去噪后图像的峰值信噪比（PSNR）和均方根误差（RMSE）来进行客观评价。
图1 不同方法处理后的结果设图像[f（x，y）]的大小为[M×N]，去噪后的图像记为[f（x，y）。
]比较常用的图像客观质量评价标准主要有：最小均方误差（Mean Squared Error，MSE）：[MSE=1M×Nx=0M-1y=0N-1（f（x，y）-f（x，y））2] （4）峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSNR）：[PSNR=10×lg2552MSE] （5）均方根误差（Root⁃Mean⁃Square Error，RMSE）：[RMSE=MSE] （6）表1 给出了不同方法处理后的PSNR和RMSE值的比较，本文方法PSNR值最高且RMSE 值最低。
因此，本文方法优于传统的软、硬阈值方法以及中值滤波方法。
3 结语本文对含有混合噪声图像的去噪进行了研究，提出先用中值滤波，再用小波阈值去噪的方法。
实验证明，与软、硬阈值方法以及中值滤波方法相比，本文方法无论在视觉上还是通过客观评价标准PSNR和RMSE来评判都是有所提升的。
参考文献[1] 李俊山，李旭辉.数字图像处理[M].北京：清华大学出版社，2006.[2] 张旭明，徐滨士，董世运.用于图像处理的自适应中值滤波[J].计算机辅助设计与图形学学报，2005，17（2）：295⁃299.[3] 张恒，雷志辉，丁晓华.一种改进的中值滤波算法[J].中国图像图形学报，2004，9（4）：408⁃411.[4] 任重，刘莹，刘国栋，等.改进的小波双阈值双因子函数去噪[J].计算机应用，2013，33（9）：2595⁃2598.[5] 田沛，李庆周，马平，等.一种基于小波变换的图像去噪新方法[J].中国图象图形学报，2008，13（3）：394⁃399.[6] 蔡德尊.基于小波变换的图像去噪算法研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2011.[7] BRUCE A G， GAO Hong⁃ye. Waveshrink with firm shrinkage [J]. Statistica Sinica，1997， 7（4）： 855⁃874.[8] 贺长伟，刘英霞，任文杰，等.基于多级中值滤波的小波去噪方法[J].计算机应用，2007，27（9）：2117⁃2125.[9] 唐世伟，林君.小波变换与中值滤波相结合图像去噪方法[J].哈尔滨工业大学学报，2008，40（8）：1334⁃1336.[10] 叶鸿瑾，张雪英，何小刚.基于小波变换和中值滤波的医学图像去噪[J].太原理工大学学报，2005，36（5）：511⁃514.[11] DONOHO D L， JOHNSTONE I M. Ideal spatial adaptation via wavelet shrinkage [J]. Biometrika， 1994， 81（12）： 425⁃455.[12] DONOHO D L， JOHNSTONE I M. De⁃noising by soft⁃thresholding [J] . IEEE Transactions on IT， 1995， 41（3）： 613⁃627.[13] DONOHO D L， JOHNSTONE I M. Adapting to unknown smoothness via wavelet shrinkage [J]. Journal of American Stat Assoc， 1995， 12（90）： 1200⁃1224.[14] 倪林.小波变换与图像处理[M].合肥：中国科学技术大学出版社，2010.。