有效去除图像混合噪声的方法
一种去除图像混合噪声的滤波算法
因为噪声会严重地降低 图像后续处理的精度 ， 包括边缘检测 、 图 像分割 、 特征提取 、 模式识别等 。均值滤波和 中值滤波是最 常用
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图像处理中的图像去噪与图像增强技术
图像处理中的图像去噪与图像增强技术图像处理是一门广泛应用于多个领域的技术，其中图像去噪与图像增强技术是其中重要的两大方向。
图像去噪是指在图像处理过程中，将图像中的噪声去除，从而提高图像的质量和清晰度；而图像增强则是指通过各种算法和技术手段，改善图像的视觉效果，使得图像更加美观和易于分析。
本文将围绕图像去噪与图像增强技术展开，深入探讨它们的原理、应用与未来发展方向。
第一章：图像去噪技术1.1图像噪声的来源与分类图像噪声是指在采集、传输、存储等过程中由于各种因素引起的图像中的无意义的像素值。
图像噪声的来源主要包括传感器本身的噪声、传输过程中的干扰、存储设备的误差等。
根据噪声的性质，可以将图像噪声分为加性噪声、乘性噪声等不同类型。
1.2常用的图像去噪技术目前，常用的图像去噪技术包括空域滤波、频域滤波、小波去噪、基于深度学习的去噪等。
空域滤波是最早被应用于图像去噪的技术之一，主要包括均值滤波、中值滤波等。
频域滤波则通过利用图像的频谱信息，对图像进行滤波。
小波去噪利用小波变换的多尺度分析特性，可以有效地去除图像中的不同尺度的噪声。
基于深度学习的去噪技术则是近年来兴起的一种新技术，通过训练深度神经网络，可以实现高效的图像去噪效果。
1.3图像去噪技术的应用图像去噪技术在各个领域都有着广泛的应用。
在医学影像领域，图像去噪技术可以帮助医生更准确地诊断疾病；在无人驾驶领域，图像去噪技术可以提高驾驶辅助系统的精度和可靠性；在工业检测领域，图像去噪技术可以帮助工程师更准确地检测产品的质量等。
1.4图像去噪技术的挑战与发展方向尽管图像去噪技术取得了显著的进展，但是在实际应用中仍然存在一些挑战。
例如，对于复杂场景中的图像，传统的图像去噪技术往往效果不佳；另外，图像去噪技术的算法复杂度较高，需要大量的计算资源。
未来，如何进一步提高图像去噪技术的鲁棒性和实时性将成为重点研究方向。
第二章：图像增强技术2.1图像增强技术的分类图像增强技术根据不同的目的，可以分为对比度增强、边缘增强、细节增强等不同类型。
去除图像噪声方法
去除图像噪声方法去除图像噪声是图像处理领域中一个重要的任务，它可以提高图像的质量和细节，并改善后续图像分析和处理的准确性。
目前，有许多方法可以用来去除图像噪声。
下面我将介绍一些常见的方法。
1. 统计滤波器：统计滤波器是一种简单而有效的方法，它利用邻域像素值的统计信息来去除噪声。
常见的统计滤波器包括中值滤波器、均值滤波器和高斯滤波器。
中值滤波器通过取邻域像素的中值来去除噪声，适用于椒盐噪声和脉冲噪声；均值滤波器通过取邻域像素的平均值来去除噪声，适用于高斯噪声；高斯滤波器通过卷积操作将图像模糊，从而去除噪声。
2. 基于波let变换的方法：波let变换是一种多分辨率分析方法，可以将图像分解为不同尺度的频带。
通过对小波系数进行阈值处理，可以减小较小的波动，从而去除噪声。
常见的基于波let变换的方法包括小波阈值去噪和小波软阈值去噪。
小波阈值去噪通过选择适当的阈值来将小波系数除噪，适用于高斯噪声；小波软阈值去噪通过对小波系数进行软阈值处理，适用于椒盐噪声和脉冲噪声。
3. 基于偏微分方程的方法：偏微分方程方法是一种基于偏微分方程的图像去噪方法。
它通过定义偏微分方程来描述图像中的噪声和边缘特征，并通过迭代求解偏微分方程来去除噪声。
常见的基于偏微分方程的方法包括非线性扩散滤波和总变差去噪。
非线性扩散滤波通过改变图像的梯度来去除噪声，适用于高斯噪声；总变差去噪通过最小化图像的总变差来去除噪声，适用于椒盐噪声和脉冲噪声。
4. 基于深度学习的方法：深度学习是一种机器学习方法，近年来在图像去噪任务中取得了很大的成功。
通过构建深度卷积神经网络，并通过大量的图像数据对其进行训练，可以实现高效的图像去噪。
常见的基于深度学习的方法包括基于卷积自编码器的方法和基于生成对抗网络的方法。
卷积自编码器是一种将输入图像压缩到较小维度编码，再通过解码恢复图像的神经网络，它可以学习到图像的低层特征，从而去除噪声；生成对抗网络是一种通过博弈的方式训练生成器和判别器网络的方法，可以生成逼真的去噪图像。
去除条纹噪声的算法
去除条纹噪声的算法
去除条纹噪声的算法有很多种，以下是一些常见的算法：
1. 去条纹滤波器：该算法通过在频域中设置高通或低通滤波器，将某一频率的条纹噪声去除。
2. 傅里叶变换：该算法通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域，然后在频率域中去除条纹噪声。
3. 空间滤波器：该算法通过在空间域中设置滤波器，将条纹噪声去除。
常见的空间滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。
4. 统计方法：该算法通过统计方法对条纹噪声进行建模，然后使用模型参数对条纹噪声进行去除。
常见的统计方法包括高斯混合模型、隐马尔可夫模型等。
5. 深度学习方法：该算法通过深度学习技术对条纹噪声进行去除。
常见的深度学习方法包括卷积神经网络、生成对抗网络等。
这些算法都有各自的优缺点，具体选择哪种算法需要根据具体情况进行评估和选择。
加噪去噪的方法与引用场景
加噪去噪的方法与引用场景
加噪和去噪是数字图像处理中的重要概念。
以下是几种加噪和去噪的方法，以及它们的引用场景：
加噪的方法：
1. 添加高斯噪声：在图像中添加高斯噪声可以模拟图像在传输或记录过程中受到的随机误差。
高斯噪声是一种以正态分布形式出现的随机噪声。
2. 添加椒盐噪声：椒盐噪声是一种由图像传感器、传输信道等引起的随机误差，表现为图像中突然出现的白点或黑点。
添加椒盐噪声可以模拟这种情况。
去噪的方法：
1. 中值滤波：中值滤波器是一种非线性滤波器，可以将图像中的噪声去除。
中值滤波器对某个区域内的所有像素值进行排序，并将中值作为输出，对于去除椒盐噪声特别有效。
2. 高斯滤波：高斯滤波器是一种线性滤波器，通过将每个像素的值替换为其邻域内像素的加权平均值来去除噪声。
高斯滤波适用于去除高斯噪声。
3. 傅里叶变换：傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域，通过在频率域中进行滤波操作，再反变换回空间域，可以达到去除噪声的效果。
傅里叶变换可以用于去除各种类型的噪声。
引用场景：
1. 医学图像处理：在医学领域，图像处理技术广泛应用于诊断、治疗和手术导航等方面。
去噪算法可以用于提高医学图像的清晰度和可读性，帮助医生更准确地诊断病情。
2. 遥感图像处理：遥感图像经常受到噪声的干扰，影响其质量和解译效果。
去噪算法可以提高遥感图像的信噪比，从而提高遥感数据的可利用性和可靠性。
3. 通信系统：在通信系统中，噪声是影响信号传输质量的重要因素之一。
通过去噪算法可以降低噪声对信号的影响，提高通信系统的性能和可靠性。
照片去噪技巧
照片去噪技巧照片是我们珍贵的记忆，然而有时候我们在拍摄过程中或者后期处理时不可避免地会产生噪点。
噪点使得照片看起来不够清晰，影响了观感。
而照片去噪技巧可以帮助我们降低甚至消除这些噪点，使得照片更加清晰、专业。
本文将分享一些常用的照片去噪技巧，帮助你提升照片的质量。
一、使用图像编辑软件的去噪工具常见的图像编辑软件如Adobe Photoshop、Lightroom、GIMP等都提供了去噪工具，可以帮助我们方便地处理照片中的噪点。
以下是一些常用的去噪技巧：1. 选择合适的去噪滤镜：软件通常提供多种去噪滤镜，如中值滤波、均值滤波、双边滤波等。
根据噪点的严重程度和照片的特点，选择合适的去噪滤镜进行处理。
2. 调整去噪参数：每个滤镜都有一些参数可以调整，如半径、强度等。
通过微调参数，可以获得更好的去噪效果。
建议在调整参数时先观察效果，再进行适当的调整。
3. 局部去噪：如果照片只有局部区域存在噪点，可以使用软件的选择工具选中该区域，然后对选中的区域进行去噪处理。
这样可以避免对整个照片进行去噪，保留其他部分的细节。
二、使用插件或滤镜除了软件自带的去噪工具，还有一些第三方插件或滤镜可以辅助我们进行照片去噪。
以下是一些常用的插件或滤镜：1. Nik Dfine：这是一款专业的去噪插件，可在Photoshop、Lightroom等软件中使用。
它具有强大的去噪算法，可以有效减少噪点并保留细节。
2. Topaz DeNoise：这是另一款流行的去噪插件，具有快速和高质量的去噪能力。
它提供了多种去噪模式和参数，可以根据需要调整。
3. DxO PhotoLab：这是一款全能的照片处理软件，不仅具有去噪功能，还有其他强大的后期处理工具。
它的去噪算法能够智能地降低噪点同时保留细节。
三、拍摄技巧与注意事项除了后期处理，拍摄时的一些技巧和注意事项也可以帮助我们减少照片中的噪点。
以下是一些实用的拍摄技巧：1. 降低ISO：高ISO值会导致照片中噪点的增加，因此在拍摄时尽量选择较低的ISO值。
Photoshop中的图像去噪技巧
Photoshop中的图像去噪技巧噪点是我们在摄影或图像处理中常常会遇到的问题之一。
它会导致图像看起来模糊或失真，影响整体视觉效果。
然而，幸运的是，Adobe Photoshop提供了一些强大的工具和技巧，可以帮助我们有效地处理图像中的噪点。
下面是几种实用的Photoshop图像去噪技巧。
1. 使用“降噪”滤镜Photoshop中的“降噪”滤镜是一种专门用于减少图像中噪点的工具。
要使用这个滤镜，首先打开你要处理的图像。
然后，在“滤镜”菜单中选择“降噪”选项。
在弹出的降噪对话框中，你可以根据你的需要调整滑块来控制去噪的程度。
注意在使用这个滤镜时要尽量保持图像细节的完整性，避免过度去噪。
2. 使用“减少噪点”工具Photoshop中的“减少噪点”工具可以帮助我们有选择性地减少图像中的噪点。
选择“减少噪点”工具，然后在工具选项栏中调整两个滑块：“细节”和“光圈”。
增加“细节”滑块的数值可保留图像中的细节，而增加“光圈”滑块的数值可以减少背景噪点。
根据图像的具体情况，你可以适应性地调整这两个滑块来达到最佳效果。
3. 使用图层掩码图层掩码是一种有助于减少噪点的强大工具。
首先，将你的图像复制到一个新的图层上。
然后，在图层面板中，选择新创建的图层，并添加一个图层掩码。
使用画笔工具，选择黑色作为前景色，然后在图层上绘制以遮盖噪点区域。
这样，只有你绘制的区域会受到掩码的影响，其他部分则保持原样。
根据需要，你可以调整画笔的不透明度和硬度来获得更精细的控制。
4. 使用滤镜除了降噪滤镜外，Photoshop还提供了其他一些滤镜，可以帮助我们有效地处理图像中的噪点。
例如，“智能锐化”滤镜可以提高图像的清晰度并减少噪点。
而“颜色减淡”和“颜色加深”滤镜可以帮助我们通过调整色彩来减少噪点的可见性。
5. 手动去噪如果以上的方法都无法满足你的需求，你还可以尝试手动去噪。
首先，在图像中找到噪点最明显的区域。
然后，使用修补工具或克隆工具，根据周围的纹理和颜色，逐渐去除噪点。
图像去噪原理
图像去噪甘俊霖噪声是图像干扰的重要原因。
一副图像在实际应用中可能存在各种各样的噪声，这些噪声可能在传输中产生，也可能在量化等处理中产生。
因此，正是为了处理这种问题，是有噪声的图片变得更加清晰，人们研究出各种各样的方式去除图像中的噪声。
首先，为了让本报告易懂，我先解释几个名词的含义。
线性滤波算法：利用图像原始的像素点通过某种算术运算得到结果像素点的滤波算法，如均值滤波、高斯滤波，由于线性滤波是算术运算，有固定的模板，因此滤波器的算法函数是确定并且唯一的。
非线性滤波算法：原始数据域处理结果数据之间存在的是一种逻辑关系，即采用逻辑运算实现的，如最大值滤波器、最小值滤波器、中值滤波器，通过比较领域内灰度值大小来实现的，它没有固定的模板和特定的转移函数。
高斯噪声：噪声服从高斯分布，即某个强度的噪声点个数最多，离这个强度越远噪声点越少，且这个规律服从高斯分布。
高斯噪声是一种加性噪声，即噪声直接加到原图像上，因此可以采用线性滤波器滤除掉。
椒盐噪声：类似把胡椒和盐撒到图像上，因此得名，是一种在图像上出现很多白点或黑点的噪声。
椒盐噪声可以认为是一种逻辑噪声，采用线性滤波器滤除的结果不好，一般采用中值滤波器滤波可以得到较好的结果。
白噪声：指在较宽的频率范围内，各等带宽的频带所含的噪声能量相等。
由于白光是各个频率的单色光混合的，因此我们把这种性质叫做“白色的”，就把这种噪声称作白噪声。
现在介绍，我采用的去噪算法。
（1）均值滤波：均值滤波是典型的线性滤波算法。
其采用的主要方法为领域平均法，即对待处理的某个像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y）。
优点：通过基本原理我们可以看出，它算法设计简单，处理速度快，很适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声，能有效抑制噪声。
缺点：不能很好德保护图像细节，从而使图片变得模糊。
（2）维纳滤波：它能根据图象的局部方差来调整滤波器的输出,局部方差越大,滤波器的平滑作用越强。
简述空间滤波在光信息处理中的实际应用
简述空间滤波在光信息处理中的实际应用空间滤波是光信息处理领域中常用的一种处理方法。
它采用一定的滤波器对图像的空间域或频域进行处理，从而去除图像中的噪声和干扰，提高图像质量。
在实际应用中，空间滤波有着广泛的应用，以下将从多个方面介绍它的应用。
1. 去除图像噪声在光学成像过程中，由于各种因素的影响会导致图像中出现噪声，从而影响图像的质量。
空间滤波可以对图像进行均值滤波、中值滤波等操作，从而可以消除图像中的噪声，提高图像的质量。
这在医学图像处理中特别重要，因为医生需要清晰地看到患者身体的各种器官和组织，以确保正确的诊断。
2. 图像融合光信息处理中另一个重要的应用是图像融合。
这种方法通过将多张图像混合在一起，制作一张具有完整信息的图像。
利用空间滤波技术，可以消除不同图像之间的噪声和异常值，从而更好地合并图像。
这种方法广泛应用于卫星遥感和气象学领域。
3. 像素恢复和图像增强空间滤波在像素恢复和图像增强方面也有广泛的应用。
在这些应用中，滤波器能够增强图像中不同元素的对比度，并恢复部分被损坏的像素，从而提高图像的质量。
例如，在航空、医学、工业和安全监控中，空间滤波可以用于图像增强，帮助操作员识别重要的信息。
4. 图像分割图像分割是光信息处理领域的一项重要任务，它可以将图像中的不同区域分离开来。
这种方法广泛应用于医疗图像分析、遥感和涉及图像分类的应用。
空间滤波技术可以有效地进行图像分割，帮助区分不同区域之间的边界和轮廓，使图像在分类和识别上更加精确。
综上所述，空间滤波在光信息处理中的应用有着广泛的应用，它可以消除噪声和干扰，提高图像质量，还可以进行图像融合、像素恢复和图像增强，以及图像分割。
通过这些应用，空间滤波技术在医学、工业、军事、航空、气象和环境保护等领域中发挥着重要作用。
使用MATLAB进行图像去噪处理的基本原理
使用MATLAB进行图像去噪处理的基本原理图像去噪处理是数字图像处理的一个重要领域，它的目标是从图像中去除噪声，提高图像的质量和清晰度。
在实际应用中，图像往往会受到各种因素的影响而产生噪声，如传感器噪声、信号传输中的干扰等。
为了准确地还原图像的细节和信息，我们需要使用一些图像处理算法，而MATLAB作为一种强大的数学软件，提供了丰富的图像处理工具箱，可以帮助我们实现图像去噪处理。
在使用MATLAB进行图像去噪处理之前，首先需要了解一些基本的原理和概念。
图像噪声可以分为两种类型：加性噪声和乘性噪声。
加性噪声是指噪声与原始图像的像素值相加，而乘性噪声是指噪声与原始图像的像素值相乘。
常见的加性噪声有高斯噪声、盐噪声和椒盐噪声，而乘性噪声则包括了泊松噪声等。
对于加性噪声的去噪处理，最常用的方法是使用滤波器。
滤波器可以通过对图像进行空间域或频域的操作，抑制噪声的同时保留图像的细节。
在MATLAB中，我们可以使用各种滤波器函数，如均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。
这些滤波器可以通过对图像的像素进行加权平均、中值选取或高斯加权等方式，来实现对噪声的抑制。
而对于乘性噪声的去噪处理，一种常用的方法是使用非线性滤波器。
非线性滤波器可以通过对图像的像素进行非线性变换，来抑制噪声并保留图像的细节。
在MATLAB中，我们可以使用一些非线性滤波器函数，如中值滤波器、双边滤波器等。
这些滤波器通过对图像的像素进行排序、加权平均等方式，来实现对噪声的抑制。
除了滤波器方法，MATLAB还提供了其他一些图像去噪处理的算法。
例如，基于小波变换的去噪方法可以通过对图像的小波系数进行阈值处理，来实现对噪声的抑制。
MATLAB中的小波变换函数可以将图像分解为不同尺度的频带，然后通过对各个频带的小波系数进行阈值处理，来实现去噪处理。
此外，MATLAB还提供了一些基于统计学原理的去噪方法。
例如，基于最小均方误差的去噪方法可以通过对图像的像素进行统计分析，来估计噪声的概率分布，并通过最小化均方误差的方式，来实现对噪声的抑制。
图像去噪的原理
图像去噪的原理
图像去噪的原理不要标题,且文中不能有标题相同的文字。
图像去噪是一种常用的图像处理技术，旨在提取图像中的有效信息，去除图像中的噪声干扰，以改善图像的质量和可视化效果。
图像噪声是由于图像采集过程中的各种非理想因素引起的，例如图像传感器的噪声、信号传输过程中的干扰等。
图像去噪的原理可以分为两个主要步骤：信号提取和噪声抑制。
信号提取是通过对图像进行预处理，提取出图像中的有效信息。
常用的信号提取方法包括滤波器和平滑算法。
滤波器通过对图像进行滤波操作，将高频噪声降低，保留图像的低频信号。
平滑算法则基于图像的局部特性，对像素点的值进行平均或加权平均，以消除噪声的影响。
噪声抑制是对提取到的信号进行干扰噪声的去除。
常用的噪声抑制方法包括统计滤波和深度学习方法。
统计滤波基于图像的统计特性，通过对像素邻域的像素值进行统计分析，从而去除噪声。
深度学习方法则利用深度神经网络对图像进行学习和训练，通过学习图像的特征和噪声分布，实现噪声抑制的效果。
综上所述，图像去噪的原理是通过信号提取和噪声抑制两个步骤来实现的。
通过对图像进行滤波和平滑操作，提取出图像中的有效信息，再根据图像的统计特性和深度学习方法，去除噪声的干扰，最终得到清晰的图像。
干扰滤波去噪方法
干扰滤波去噪方法1. 统计滤波: 通过对一系列采样数据进行统计分析，确定噪声的统计特性，并将其用于滤波，以实现去噪目的。
2. 中值滤波: 将窗口内的像素值进行排序，取中间值作为滤波结果，能够有效去除椒盐噪声和斑点噪声。
3. 小波变换去噪: 基于小波变换的多尺度分析，对信号进行去噪处理，可保留信号的细节特征。
4. Kalman滤波: 一种递归滤波算法，基于系统动态模型和观测值，对含有噪声的系统状态进行估计和去噪。
5. 自适应滤波器: 根据信号和噪声的实时特性，自动调整滤波器参数，能够有效适应不同噪声环境。
6. 高斯滤波: 基于高斯函数对信号进行加权处理，适用于平稳高斯噪声的去除。
7. 自适应中值滤波: 结合中值滤波和自适应阈值的方法，能够在不同噪声水平下进行有效去噪。
8. 布尔腐蚀滤波: 利用形态学处理技术，对二值图像进行去噪处理，保留图像轮廓和形状。
9. 自适应高斯滤波: 根据图像局部像素方差调整滤波器参数，能够有效处理不同噪声强度区域。
10. 累积滤波: 基于累积统计信息的滤波方法，对输入信号进行逐步更新滤波，有效去除随机噪声。
11. 时域滤波器: 基于时域分析的滤波方法，适用于对时间序列信号进行去噪处理。
12. 频域滤波器: 基于频域分析的滤波方法，通过傅里叶变换将信号转换到频域进行去噪处理。
13. 自适应中值滤波: 根据局部像素邻域的特性，动态调整滤波器参数以适应不同噪声水平，能够有效去除椒盐噪声和斑点噪声。
14. 动态滤波: 针对信号的变化动态调整滤波器参数，适用于噪声随时间变化的场景。
15. 非局部均值滤波: 基于图像块的相似性进行去噪处理，能够有效保留图像细节。
16. 复数小波去噪: 利用小波变换分析信号的复数特性，对信号进行去噪处理，适用于复数信号的处理场景。
17. 维纳滤波: 基于信号和噪声的功率谱，利用线性滤波方法对信号进行去噪处理。
18. 自适应加权中值滤波: 根据信号的特性和噪声的强度，动态调整滤波器的权重以实现去噪处理。
如何处理计算机视觉技术中的噪声问题
如何处理计算机视觉技术中的噪声问题计算机视觉技术在近年来的迅速发展中，为各个领域带来了巨大的便利和创新。
然而，噪声问题却成为了计算机视觉技术的一大挑战。
噪声会导致图像和视频质量下降，影响图像识别、物体检测、人脸识别等应用的准确性和稳定性。
因此，如何处理计算机视觉技术中的噪声问题成为了研究人员和工程师们的关注焦点。
在计算机视觉技术中，噪声通常分为两种类型：随机噪声和系统噪声。
随机噪声是由于图像采集设备本身或环境因素引起的，例如摄像头的图像感光器件噪声、光照变化噪声等。
而系统噪声则是由计算机视觉算法或图像处理过程引入的，例如运动估计误差、图像压缩引起的块效应等。
因此，解决计算机视觉技术中的噪声问题需要不同的方法和技术。
一种常见的处理噪声问题的方法是滤波。
滤波是通过数学方法在图像中进行像素值的平滑处理，减少或消除噪声的影响。
其中，均值滤波器是最简单的一种滤波方法，它通过计算像素周围区域的平均值来对当前像素的值进行估计。
然而，均值滤波器会导致图像细节的损失，特别是在有边缘和纹理的图像中。
为了更好地保护图像细节，可以使用其他滤波器，如中值滤波器、高斯滤波器等，它们可以更好地处理一些特定类型的噪声。
除了滤波方法外，基于机器学习的方法也被广泛应用于计算机视觉领域的噪声问题处理。
这些方法可以通过训练模型来学习图像噪声的分布和特征，并使用这些信息来修复受损的图像。
例如，深度学习方法中的自编码器可以通过学习图像的低维表示来还原原始图像，从而对抗随机噪声的影响。
另外，一些GAN（生成对抗网络）模型也被应用于图像去噪任务中，它们能够生成逼真的图像样本，从而减少噪声的干扰。
此外，图像增强技术也可以在一定程度上解决计算机视觉技术中的噪声问题。
图像增强是一种通过改变图像的亮度、对比度、颜色等属性来提高图像质量的方法。
通过增强图像的特定细节或减少噪声的可见度，可以提高计算机视觉算法的效果。
例如，直方图均衡化可以调整图像的亮度分布，从而增强图像的细节和对比度，提高图像的可视性。
基于BP神经网络的图像混合噪声去除方法
佳， 采用 几种 滤波 算 法 的 组 合 又 会 增 加 去 噪 系统 的 复 杂性 。利 用 Ｂ Ｐ 神 经 网络 强 大的非 线性 映射 能力 ， 研 究 了利 用 Ｂ Ｐ神 经 网络 的 图像 混
合 噪 声去 除方 法 ， 首 先根 据 实际 需要 构建 合 适 的 Ｂ Ｐ 神 经 网络 ， 然后 选
经化简 ， 可得输出层 神经元的权值迭代公式为 ：
Ｗａ ） ｏ 【 ＋１ ）＝ ｗ （ ｋ ） ＋ ｋ Ｊ＝ ｌ ２ ， …， ｒ ｎ ｃ ７ ） ＝【 Ｄ ｃ ） ．） （ ｃ ） 】 ｆ （ ｎ ｅ ）
式 中， ｋ为隐含层神 经元 输出值 ， ｍ为 隐含层节 点数 。
２基于 Ｂ Ｐ神经 网络的混合噪声去除
６ ＝ｆ （ ｎ ｅ ｔ ￣ ）
（ ９ ）
随着训练样本 的 不断 输入 ， Ｂ Ｐ网络 通过 误 差反传 不 断 调整 和， 直 至减少 到可以接受 的程 度 ， 或者达到预先设定 的学 习次数时
取 一 定数 量的训 练样 本进 行训 练 ， 对 于训练好 的 网络 ， 随机 选择 测试 样 本 进行 网络 测试 。仿 真 结果表 明 ， Ｂ Ｐ神 经 网络 可有 效 去除 混合 噪 声 甚
至未知 噪 声 ， 不 需对 噪声进 行 分类 处理 ， 降低 了去 噪 系统的 复杂 性。
【 关键词 】 混合噪声； 滤波算法； 神经网络
■ Ｉ兰屠 日 Ｐ■譬—囊拍
将含 有混 合噪声的图像 Ｙ （ ） 每 一个像 素点 作为 Ｂ Ｐ神经 网
络的每一 个输 入 Ｙ （ ） ） ， 输 出值 ｘ （ ） ） 为该像素点的去噪结果 ， 重
组） （ ｉ （ 】 ） 即可得到 Ｘ （ ： ｑ ｙ ） 。若期 望输出为 Ｄ （ ｘ ， ｙ ） ， 则在第 ｎ次迭代
一种混合噪声图像的自适应滤除方法
该方法能有效地滤 除图像 中的高斯 白噪声和脉 冲噪声组成 的混合噪声 ，并验证 了该方法 的有
效性。
关键 词 ：小波 变换 ；平稳 小 波变换 ；中值滤 波 ；图像 去噪
Ａ ｄ ｐ ｉ ｅ ｄ ａ ａ ｔｖ ｅ— ｎ ｉｉ ｇ ｍ ｅ ｈｏ ｓ ｄ ｔ ｍ ａ ｅ ｗｉｈ ｍ ｉ ｅ ｏ ｓ ｓ ｏ ｓｎ ｔ ｄ ｕ ｅ ｏ ｉ ｇ ｔ ｘ ｄ ｎ ｉｅ
摘 要 ：基 于小波变换 的阈值去噪方法仅适用于去除高斯 白噪声 ，对 于脉 冲噪声得不到好 的去 噪 效果 ，正 交小波 变换 由于缺 乏 平移 不 变性 ，在 去 噪过 程 中会 产 生人 为 的振 荡 现 象 ，使 图像 边
缘 失真 ，甚至 图像 模 糊 ，提 出 了基 于平稳 小波域 自适 应 阈值 算法 同 中值 滤波 相 结合 的 去噪 方 法 ，
ｎ ｉｅ．Ｔ ｅ ｖ ｉｉｙ ｏ ｇ ｒｔｍ ｓｐ ｏ ｅ ｏｓ ｈ ａ ｄ ｔ ｆａ ｏ ｈ ｉ ｒｖ ｄ． ｌ ｌ ｉ Ｋｅ ｒ ｓ：ｗａ ｅｅ ｒｎ ｆｒ ；ｓ ｔｏ ａｙ ｗａ ｅｅ ａ ｓｏ ；ｍｅ ｉ ｌｅ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ｖ ｌｔｔａ ｓｏｍ ａ ｔｉ ｎ ｒ ｖ ｌｔｔｎ ｆｒ ｒ ｍ ｄ ａ ｆ ｔｒ ｇ； ｉ ｇ ｅ—ｎ ｉ ｎ ｉ ｉ ｍａ ｅ ｄ ｏｓ ｅ
ｄ ｅ—ｎ ｉ ｎ ｔｏ ａ ｅ ｍｅ ｉ ｌ ｒｉ ｏ ａ ｙ ｗ ｔ ｅ ｓ ｔ ｎ ｒ ａ ｅｅ ｄ ｐ ｉ ｒ ｓ ｏｄ ａｇ ｒｈ ｏｓ ｇｍｅ ｄ ｔ ｔ ｄ ａ ｆ ｔ ｎ ｃ ｍｐ ｉ ｔ ｔ ｉ ａ ｙ ｗ ｖ ｌｔ ａ ｔ ｅ ｔｅ ｈ ｌ ｏ ｔ ｍ ｉ ｈ ｈ ｔ ｈ ｎ ｉ ｅ ｎ ｈｈ ａｏ ａ ｖ ｈ ｌ ｉ ａ ｅ ｓ ｍｅ ｔ ，ｔ ｉ ｍｅ ｏ ａ ｆ ｃ ｉ ｌ ｅ ｖ ｘ ｄ ｎ ｉ ｓ ｏ ｅ Ｇａ ｓｉｎ ｗ ｉ ｏ ｓ ｄ ｉ ｕ ｓ ｔ ａ ｉ ｈ ｔ ｍｅ ｈ ｓ ｔｄ ｃ ｎ ｅ ｅ ｔ ｅｙ ｒ ｍｏ ｅ ｆ ｅ ｏｓ ｆ ｔ ｕ ｓ ｈ ｔ ｎ ｉ ａ ｍｐ ｌ ｈ ｖ ｉ ｅ ｈ ａ ｅ ｅｎ ｅ
降低盐粒噪声的方法
降低盐粒噪声的方法
盐粒噪声是数字图像处理中常见的一种噪声类型，其形成原因是图像信号与噪声混合后，产生了像盐粒一样颜色较亮的像素点。
这些噪声点会影响图像的质量和清晰度，因此需要采用一些方法进行降噪处理。
1. 中值滤波
中值滤波是一种常用的降噪方法，其基本原理是将图像中的每个像素点与其邻域内的像素值排序，然后取中间值作为该像素点的像素值。
中值滤波可以有效地去除盐粒噪声，同时保留图像的边缘信息。
2. 均值滤波
均值滤波是另一种常用的降噪方法，其原理是将图像中的每个像素点与其邻域内的像素值取平均值作为该像素点的像素值。
均值滤波虽然可以去除盐粒噪声，但是会对图像的细节信息进行模糊处理，因此在实际应用中需要根据具体情况进行选择。
3. 自适应中值滤波
自适应中值滤波是一种根据像素点邻域内像素值的分布情况来
动态选择中值滤波窗口大小的降噪方法，可以有效地去除盐粒噪声，并能保留图像的细节信息。
4. 小波去噪
小波去噪是一种基于小波变换的降噪方法，其原理是将图像分解成不同频率的小波系数，然后根据小波系数的幅值和相位信息进行去噪处理。
小波去噪可以有效地去除盐粒噪声，并能保留图像的细节信
息。
综上所述，针对不同的图像处理需求，可以根据实际情况选择不同的降噪方法。
在实际应用中，还需要根据图像的特点和噪声类型进行调整和优化，以达到更好的降噪效果。
扩散概率模型去噪
扩散概率模型去噪
扩散概率模型去噪是一种基于概率模型的图像去噪方法。
该方法通过逐步从无噪声图像生成有噪声图像，然后反向操作，从有噪声图像逐步恢复到无噪声图像，从而实现了对图像的去噪。
具体来说，扩散概率模型去噪可以分为以下几个步骤：
1. 初始化：选择一个无噪声的原始图像作为初始状态。
2. 扩散：逐步将无噪声图像与高斯噪声进行混合，生成有噪声的图像。
这个过程可以看作是一个马尔科夫链过程，每一步都将图像的像素值变为更接近高斯分布的值。
随着步骤的进行，噪声逐渐增强，图像质量逐渐下降。
3. 反向操作：在得到有噪声的图像后，开始逐步从有噪声图像向无噪声图像进行恢复。
这个过程同样是一个马尔科夫链过程，每一步都将像素值调整为更接近原始无噪声图像的值。
随着步骤的进行，噪声逐渐被去除，最终得到去噪后的图像。
在扩散概率模型去噪中，关键的一步是如何选择合适的扩散系数和去噪系数。
扩散系数决定了从无噪声图像到有噪声图像的转换速度，而去噪系数则决定了从有噪声图像到无噪声图像的恢复速度。
如果选择不当，可能会导致去噪效果不佳或者去噪后的图像失真。
扩散概率模型去噪是一种有效的图像去噪方法，尤其在处理复杂背景和细节保留方面具有优势。
但是，该方法需要较长的计算时间和较大的存储空间，因此在实际应用中需要进行优化和改进。
图像去噪的发展历程与方法简介
图像去噪的发展历程与方法简介1 图像去噪的概念2 图像去噪的发展历程与现状2.1图像去噪传统方法2.2全变分去噪的提出1 图像去噪的概念图像去噪指的是利用各种滤波模型，通过传统滤波、小波、偏微分方程等多种方法从已知的含有噪声的图像中去掉噪声部分。
图像去噪从整个图像分析的流程上来讲属于图像的预处理阶段，从数字图像处理的技术角度来说属于图像恢复的技术范畴，它的存在有着非常重要的意义。
图像恢复问题是图像处理中最基本的问题，图像恢复以图像退化的数学模型为基础，通过退化现象的某种先验知识来重建、恢复原来的图像。
其中图像退化的原因主要是源于图像的获取和传输的过程中受到各种因素的干扰。
对图像进行去噪是对图像作进一步处理的可靠保证，如果对含有噪声的图像进行特征提取、图像融合等处理后的结果，显然不能令人满意。
另外，由于不同的成像机理，得到的初始图像中都含有大量不同性质的噪声，这些噪声的存在影响着人们对图像的观察，干扰人们对图像信息的理解。
噪声严重的时候，图像几乎变形，更使得图像失去了存储信息的本质意义。
显然，对图像进行去噪处理，是正确识别图像信息的必要特征。
在对有噪声图像和模糊图像恢复时，除了去除噪声外，一个很重要的目标是保护图像的重要细节(包括几何形状细节如纹理、细线、边缘和对比度变化细节)。
但是噪声的去除和细节的保护是一对矛盾关系，因为噪声和细节都属于图像信号中的高频部分，很难区分出它们，所以在滤除图像噪声的同时，也会对图像的特征造成破坏，致使图像模糊。
为了抑制图像中的噪声，更好地复原因噪声污染引起的图像质量退化，有必要寻找更好的去噪方法，保证在去除噪声的同时，还能保持边缘和纹理信息。
近年来，为了解决这一问题，研究者们提出了很多模型和方法。
图像是人类视觉的基础，而视觉是人类最重要的感知手段，图像恰恰又客观的反映了自然景物，成为了人类认识世界和人类本身的重要源泉。
随着科技的日新月异，数字图像也于20世纪50年代诞生。
统计滤波原理
统计滤波原理
统计滤波是一种信号处理技术，它利用统计学原理对信号进行滤波处理，以达到去除噪声、增强信号等目的。
统计滤波的基本思想是：将信号看作是由信号成分和噪声成分组成的混合信号，利用统计学原理对信号和噪声进行分离和处理，以提高信号的质量。
在统计滤波中，常用的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、小波变换等。
其中，均值滤波是一种简单的统计滤波方法，它利用图像中每个像素点周围一定大小的邻域像素的平均值来代替该像素的值，以消除孤立的噪声点。
中值滤波则是一种替换滤波法，它使用邻域像素的中值代替该像素的值，以保留图像中的边缘和细节信息。
高斯滤波是一种线性滤波方法，它利用高斯函数对图像进行滤波处理，以去除高频噪声，保留低频信号。
小波变换则是一种多尺度分析方法，它通过将信号分解为不同频率的子信号，然后对每个子信号进行滤波处理，最后将处理后的信号进行重构，以达到去噪、平滑等目的。
在实际应用中，统计滤波在图像处理、语音处理、机器视觉、数据挖掘等领域得到广泛应用。
它具有计算简单、效果稳定、易于理解等优点，可以提高信号处理的准确性和可靠性。
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若ｌ矿”一矿ｂＧ是给定的小正数）则停止，令％＝∥，转
到“）；否则，令ｆ＝ｆ＋ｌ，转到（２）。 （４）对于不完全数据ｐ－ＺＯ＝一ｌ，…，功，从剩余寿命分布Ｇ
ＧＩ‰，Ｚ）中随机抽取一个数昏，由Ｚ十ｇｆ填充该不完全数据，然
后结合完全观测数据部分，得到等效的虚拟完全数据样本 ‰抛，…石，Ｌｌ＋争１＇．“，Ｌ＋毋）。
ｌ ＰＣＮＮ模型
脉冲耦合神经网络（ＰＣＮＮ）是由Ｅｃｌｄａｏｍ等研究得到的哺 乳动物神经元模型发展形成的。ＰＣＮＮ的单个神经元由树突、 非线性连接调制和脉冲产生３个部分组成，其模型如图１所 示。该模型是对真实神经元的简化和近似…。
树突部分的作用是接收来自相邻神经元的输入信息；非 线性连接调制部分即神经元内部活动项由加有偏置的线性连
２多级中值滤波
多级中值滤波是改进的中值滤波算法，能较好地保护图 像的细节部分圆。
定义１令ｘ（ｍ，疗）表示图像在ｍ行珂列处的灰度值。取边 长为￡的矩形窗口，这里Ｌ＝２Ⅳ＋ｌ，Ⅳ为整数；然后把该窗口分成
４个窗１２。设在某’时刻窗口内的像素点为“朋一ｆ，疗＿，），一Ⅳ≤
‘Ｊ≤Ⅳ，其４个窗口被定义为
矾（聊，疗）＝铽聊，ｎ－ｉ）；一Ⅳ≤ｉ≤Ⅳ＞
该方法还可推广应用于其它工程上常见分布（如威布尔
表１静态仿真检验方法及其性质
分布、极值分布等）情形下的计算机仿真结果检验问题中。
参考文ｔｉｏｎ ａｎｄ ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｓ ［Ｃ】．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆｔｈｅ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．２００４：５．８．
ｒｉｍ，刀）＝ｒｅｅｄ［【，ｍ。（聊，”），（厶。（，押，玎），板，疗，押）】（１３） 为了说明多级中值滤波保护细线的特性，图３给出了图像
区域内某，４ ３＊３矩形区域像素点的灰度值。阢全为１的点可
以看成为一条直线。由多级中值滤波的定义可知，职方向的
中值为ｌ，其它３个方向的中值均为０，因此最大中值‰∽，胛）
４结束语
图像去噪的关键是去除噪声的同时要保留图像的细节信 息，以避免图像变模糊。脉冲耦合神经网络ＰＣＮＮ具有良好 的脉冲传播特性，可以用于图像的边缘检测：多级中值滤波是 对中值滤波的改进，具有较好的保护图像细节的作用，能够有 效地滤除脉冲噪声，但对高斯噪声不能达到较好的滤波效果； 均值滤波是一种成熟的能较好滤除图像高斯噪声的方法，但
［２】Ｂｒａｄｅ Ｄ．Ｅｎｈａｎｃｉｎｇ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ａｃｃｒｅｄｉｔａｔｉｏｎ ｂｙ ｓｔｒｕｃｔｕｒｉｎｇ ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ［ＣＪ．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ
ｔｈｅ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ Ｃｏｎｆｅｆｅｎｃｅ，２０００：８４０．８４８．
为ｌ，最小中值Ｕｍ（ｍ，盯）为０，最终输出ｒ（ｍ，以）为１，这就保留了
图３中职方向上细线的目的。
涨孵卷
图２ ４个方向窗口
图３ ３＊３多级中值滤波
３本文算法实现及试验分析
多级中值滤波和传统的中值滤波相比，不仅能够较好的 滤除脉冲噪声，而且能够保留图像的细节信息；均值滤波则可 以很好的滤除高斯噪声。被混合噪声干扰的图像中同时存在 上述两种噪声，单独使用任何一种滤波方法，都不能很好的复 原图像。为了能够有效地滤除同时存在丁二图像中的两种噪声， 本文算法首先利用ＰＣＮＮ进行图像边缘检测得到加噪图像的
阶跃函数
图１脉冲耦合神经网络神经元模型
接部分和反馈输入两部分相乘获得；脉冲部分根据内部活动
项大小是否超过其激发动态门限而产生脉冲，而门限值随着
该神经元输出状态的变化相应发生变化。其神经元Ｍ的活动
可由下式给出
日［以］＝厶
（１）
厶［甩］＿ＥＷｏｔａ ｒ［ｎ一１］
（２）
瓣锰端裂 砺Ｍ＝日［ｎ］（１＋ｆｌＬ“拧］）
根据如上步骤将不完全数据进行数据填充后，即可采用 上述检验方法对计算机静态仿真试验数据进行检验。
５结束语
本文根据计算机仿真试验结果正确与否来验证仿真系统 与仿真模型的真实性与有效性。以正态分布静态试验结果丸 例，分别研究了真实系统与仿真试验在不同样本容量情形下 采用传统假设检验、置信检验与对比检验的适用范畴与具体 实施步骤。如表ｌ所示。
边缘图像Ｅｄｇｅ，然后利用多级中值滤波和均值滤波相结合的 方法对图像进行去噪处理。
本文算法实现过程如下： （１）将加噪图像厂进行归一化处理，并把归一化的像素灰度 值作为外界刺激信号输入脉冲网络，设定ＰＣＮＮ的各参数值。
（２）遍历，．中的每一个像素点，并判断像素觑劬是否能够
点火。若能，则在矩阵Ⅳ中记录下相应位置。 （３）判断已点火的像素点是否是图像的边缘像素，若是，
（３） ∽
ａｇｎ］＝ｅｘｐ（一曲岛胁一１］＋ＶｓＹｊｊ［ｎ－１］
（５）
若把图像的每。‘个像素点看作一个神经元，则每幅图像
就是一个单层的ＰＣＮＮ神经网络。神经元对应的像素点的亮
收稿日期：２００７－１０－０８
Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｂ＿ｆａｎ＠１２６．ｅｏｍ
基金项目：河南省科技攻关计划基金项目（０６２４２２００５８）；河南省教育厅科技攻关基金项目（２００８Ａ５２００２２）。
作者简介：李慧娜（１９８０－－），硕士研究生，研究方向为图像处理；平源，男，重庆人，硕士研究生，研究方向为图像与信息安全。
———３５３６———
度值越大，则该神经元的点火频率就越高，发放脉冲的时刻就 越早，非线性连接调制部分又使得领域中满足一定条件的原 先没有点火的神经元也发放出脉冲，从而使脉冲在整个网络 中传播开来。利用ＰＣＮＮ的这种脉冲传播特性可以有效地进 行图像的边缘提取ｎｌ。
第２９卷第１．３期
Ｖ０１．２９
Ｎｏ．１ ３
计算机工程与设计
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｄｅｓｉｇｎ
２００８年７月
Ｊｕｌｙ ２００８
有效去除图像混合噪声的方法
李慧娜， 平源 （许昌学院计算机科学与技术学院，河南许昌４６１０００）
摘 要：脉冲耦合神经网络ＰＣＮＮ具有良好的脉冲传播特性，可以用于图像的边缘检测；多级中值滤波是对中值滤波的改 进，具有较好的保护图像细节的作用；均值滤波是一种成熟的能较好滤除图像高斯噪声的方法。该算法充分结合上述３种算 法的优点，先运用ＰＣＮＮ算法对被混合噪声干扰的图像进行边缘检测，然后利用多级中值滤波和均值滤波方法进行滤波处 理。对不同的混合噪声进行滤除的实验结果表明本文算法较中值滤波和均值滤波方法有较大提升。 关键词：ＰＣＮＮ；多级中值滤波；均值滤波；混合噪声；边缘检测 中图法分类号：ＴＰ３９１．４１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００．７０２４（２００８）１３．３５３６—０２
则记录到矩阵Ｅｄｇｅ＠，并将矩阵旧待零。 “）判断＿，申的每一个像素点是否都已经点火，若还存在没
有点火的像素点，则衰减阈值，转到步骤（２）。若所有像素点都 已经点火，则输出，１拘边缘图像Ｅｄｇｅ。
（５）若Ｅｄｇｅ（ｉ，，）等于０，则像素点八劬不位于图像的边缘上，
双ｉ力等于瓤ｉ力为中心点的３·３区域的均值。
表１ ３种算法对不同混合噪声滤波ＰＳＮＲ性能比较
图４为２５６＋２５６的原始ｌｅｎａ图被２０％脉冲噪声和均值为 ０、方差为０．００４高斯噪声下扰的图像和对其滤波处理后的局
部图像。图４（ａ）加噪图像的局部图像，图４（ｂＨｄ）分别为用３＊３
中值、３＊３均值方法及本文算法的滤波结果的局部图像。图５ 为２５６＊２５６的原始ｌｅｎａ图被５％脉冲噪声和均值为０、方差为 ０．００２高斯噪声干扰的图像和对其滤波处理后的局部图像。图 ５（ａ）为加噪图像的局部图像，图５（ｂＨｄ）分别为用３＊３中值、３＊３ 均值方法及本文算法的滤波结果的局部图像。
· Ｖａｌｉｄ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｉｍａｇｅ ｍｉｘｅｄ ｎｏｉｓｅ
ＬＩ Ｈｕｉ－ｎａ，ＰＩＮＧ Ｙｕａｎ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｕｃｈａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｕｃｈａｎｇ ４６１０００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＰＣＮＮ ｃａｌｌ ｂｅ ｕｓｅｄ ｔｏ ｄｅｔｅｃｔ ｔｈｅ ｅｄｇｅ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｂｙ ｉｔｓ ｎｉｃｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｏｆ ｓｐｒｅａｄｉｎｇ ｐｕｌｓｅ．Ｍｕｌｔｉｓｔａｇｅ ｍｅｄｉａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ． ｇｒｏｗｉｎｇ ｏｕｔ ｏｆｔｈｅ ｍｅｄｉａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ，Ｃａｎ ｗｅｌｌ ｐｒｏｔｅｃｔ ｔｈｅ ｄｅｔａｉｌ ｏｆｉｍａｇｅ；Ｕｎｉｆｏｒｍ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｉｓ ａ ｍｅｔｈｏｄ ｕｓｅｄ ｕｓｕａｌｌｙ ｔｏ ｆｉｌｔｅｒ ｔｈｅ Ｇａｕｓｓｉａｎ ｎｏｉｓｅ．Ｔｈｅ ｍｅｒｉｔ ｏｆｔｈｏｓｅ ｔｈｒｅｅ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｉｓ ｕｓｅｄ ｗｅｌｌ．ＰＣＮＮ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｇｅｔ ｔｈｅ ｅｄｇｅ ｏｆｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｄｉｓｔｕｒｂｅｄ ｂｙ ｍｉｘｅｄ ｎｏｉｓｅ，ｔｈｅｎ ｆｉｌｔｅｒｓ ｔｈｅ ｎｏｉｓｅ ｂｙ ｍｕｌｔｉｓｔａｇｅ ｍｅｄｉａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｕｎｉｆｏｒｍ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｍｉｘｅｄ ｎｏｉｓｅ ｐｒｏｖｅ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｂｅｔｔｅｒ ｔｈａｎ ｃｌａｓｓｉｃａｌ ｍｅｄｉａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｕｎｉｆｏｒｍ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ＰＣＮＮ；ｍｕｌｔｉｓｔａｇｅ ｍｅｄｉａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ；ｕｎｉｆｏｒｍ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ；ｍｉｘｅｄ ｎｏｉｓｅ；ｅｄｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
（６）若Ｅｄｇｅ（ｉｄ）不等于０，则像素点八∽位于图像的边缘上， 由式（６卜式（１３）求得ｒ（ｍ，盯），ｇ（ｆ力＝ｒ（ｍ，刀）。