实验一图像去噪
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。
图像处理中的去噪算法优化及实现教程
图像处理中的去噪算法优化及实现教程在图像处理领域中，图像中的噪声是指在图像采集、传输或存储过程中引入的随机干扰信号。
噪声会降低图像的质量和清晰度，影响图像的视觉效果和后续处理的结果。
为了减少噪声的影响，图像去噪算法被广泛应用于图像处理中。
本文将介绍常见的图像去噪算法及其优化和实现方法。
一、常见的图像去噪算法1. 均值滤波算法均值滤波算法是最简单和最常用的图像去噪算法之一。
该算法通过计算像素周围邻域的平均值来实现去噪。
均值滤波算法可以有效去除高斯噪声和均匀噪声，但对于图像中的细节和边缘信息可能会造成模糊。
2. 中值滤波算法中值滤波算法是一种非线性滤波算法，它通过将像素周围邻域的值进行排序，然后选择中间值作为当前像素的值来实现去噪。
中值滤波算法适用于去除椒盐噪声等脉冲型噪声，能够保持图像的边缘和细节。
3. 小波去噪算法小波去噪算法利用小波变换将图像分解为多个频带，然后根据每个频带的能量分布情况进行去噪处理。
小波去噪算法可以有效去除不同类型的噪声，并保持图像的细节。
4. 双边滤波算法双边滤波算法通过考虑像素的空间距离和像素值之间的相似性来进行滤波。
它可以在去噪的同时保持图像的边缘。
双边滤波算法适用于去除高斯噪声和椒盐噪声。
二、图像去噪算法的优化方法1. 参数调优图像去噪算法中的参数对于去噪效果至关重要。
通过调整算法中的参数，可以优化算法的性能。
例如，在均值滤波算法中，通过调整邻域大小可以控制平滑程度和细节保持的平衡。
2. 算法组合多种去噪算法的组合可以提高去噪效果。
常见的组合方法有级联和并行。
级联方法将多个去噪算法依次应用于图像，每个算法的输出作为下一个算法的输入。
并行方法将多个去噪算法同时应用于图像，然后对各个算法的输出进行加权融合。
3. 并行计算图像去噪算法中存在大量的计算任务，通过并行计算可以提高算法的运行效率。
图像去噪算法可以通过并行计算框架（如CUDA）在GPU上进行加速，同时利用多线程机制提高CPU上的计算效率。
图像去噪算法研究
图像去噪算法研究随着科技的不断发展，数字图像应用越来越广泛。
不论是平面设计、影视制作，还是医学图像处理，图像都起到了举足轻重的作用。
但是，数字图像中往往会存在噪声，而这些噪声会对图像的质量造成极大的影响。
因此，图像去噪算法的研究尤为重要。
目前，图像去噪的方法主要分为基于滤波器的方法和基于优化模型的方法。
其中，基于滤波器的方法主要有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，这些算法都对噪声进行平滑处理。
相比而言，基于优化模型的方法更为复杂，包括了基于小波的去噪、基于稀疏表示的去噪等。
下面，将分别介绍这些方法的具体实现及其优缺点。
一、基于滤波器的方法1.均值滤波均值滤波是最为简单的滤波方法，其思想是将每个像素点周围的像素值求平均，从而达到消除噪声的效果。
但是，均值滤波却容易导致图像模糊，对于边缘信息的保护效果不佳。
2.中值滤波中值滤波通过寻找像素值序列中的中值，来代表该像素点周围的数据特征。
相比于均值滤波，中值滤波更加适合处理椒盐噪声和斑点噪声。
但是，中值滤波对于高斯噪声的处理效果不太理想。
3.高斯滤波高斯滤波的核心思想是利用高斯函数对图像进行卷积，将噪声从图像中过滤出去。
相较于均值滤波和中值滤波，高斯滤波兼顾了平滑效果和边缘保护。
二、基于优化模型的方法1.基于小波的去噪小波变换通常被用来对信号进行分析，因为它能够刻画信号的时间和频率特征。
基于小波的去噪方法则是在小波域中对信号噪声进行处理。
这种方法的优点是可以保护信号的边缘信息，但是由于小波变换不可逆，去噪后的图像存在失真现象。
2.基于稀疏表示的去噪基于稀疏表示的去噪方法是利用信号稀疏性的特点，将含有噪声的图像进行稀疏表示，再通过最小化噪声损失函数的方式去除噪声。
这种方法的缺点是计算负担较大，同时需要预先知道噪声的统计特性。
总的来说，基于滤波器的方法和基于优化模型的方法各有优缺点。
针对不同类型的噪声，需选择相对应的去噪算法。
未来，图像去噪算法的研究还有待进一步深入。
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。
图像噪声去除实验报告
图像噪声去除实验报告前言图像噪声是由于图像采集、传输或处理过程中引入的随机干扰，导致图像质量下降。
为了提高图像质量，需要对图像进行噪声去除处理。
本实验通过对比不同的图像噪声去除算法，评估其性能和效果。
实验设计本实验选取了一张具有明显噪声的测试图像进行处理。
测试图像为一张风景照片，包含了自然噪声、白噪声和椒盐噪声。
实验设计如下：1. 噪声测试图像选择：从现有图像数据库中选择一张含有不同类型噪声（自然噪声、白噪声和椒盐噪声）的测试图像。
2. 图像噪声去除算法：选择几种常见的图像噪声去除算法进行比较，包括均值滤波、中值滤波和小波阈值去噪。
3. 实验流程：先使用测试图像生成噪声图像，然后对噪声图像分别应用不同的噪声去除算法，得到去噪后的图像。
最后，通过比较去噪后的图像与原始图像的相似性评估噪声去除算法的性能和效果。
实验步骤1. 选择测试图像从图像数据库中选择一张风景照片作为测试图像。
该图像应包含自然噪声、白噪声和椒盐噪声。
将其命名为"test_image.jpg"。
2. 生成噪声图像使用Python的图像处理库，如OpenCV，分别添加自然噪声、白噪声和椒盐噪声到测试图像上，生成对应的噪声图像。
将它们分别命名为"noisy_image_1.jpg"（自然噪声图像）、"noisy_image_2.jpg"（白噪声图像）和"noisy_image_3.jpg"（椒盐噪声图像）。
3. 应用噪声去除算法a. 对"noisy_image_1.jpg"应用均值滤波算法，得到去噪后的图像，命名为"denoised_image_1.jpg"。
b. 对"noisy_image_2.jpg"应用中值滤波算法，得到去噪后的图像，命名为"denoised_image_2.jpg"。
图像处理中的图像去噪算法研究
图像处理中的图像去噪算法研究图像去噪是图像处理中的一项重要任务，其目的是从噪声污染的图像中恢复原始信号。
噪声是由于图像采集、传输和存储过程中的各种因素引起的，例如传感器噪声、信号传输干扰和压缩引起的伪像等。
图像去噪算法的研究旨在提高图像质量和增强图像细节，对于许多计算机视觉和图像分析应用具有重要的意义。
在现代图像处理中，有许多成熟的图像去噪算法，本文将重点介绍几种常用的图像去噪算法及其原理。
1. 均值滤波器均值滤波器是一种简单的线性滤波器，其原理是用一个滤波窗口覆盖待处理的像素点，计算窗口中所有像素点的平均灰度值，并用该值替换待处理的像素点的灰度值。
均值滤波器可以有效地去除高斯噪声，但对于图像细节和边缘部分会产生模糊效果。
2. 中值滤波器中值滤波器是一种非线性滤波器，其原理是用一个滤波窗口覆盖待处理的像素点，将窗口中的像素点按灰度值排序，取中间值作为待处理像素点的灰度值。
中值滤波器适用于去除椒盐噪声等非线性噪声，且能够保持图像的边缘和细节。
3. 基于小波变换的去噪算法小波变换是一种基于时间-频率分析的多尺度分析方法，它将信号分解成不同频率分量和尺度上的波形。
基于小波变换的图像去噪算法通过对图像进行小波变换，在小波域中去除噪声分量，然后再进行逆变换得到去噪后的图像。
小波变换具有良好的时频局部性特性，能够有效地提取图像的细节信息，从而实现噪声的去除。
4. 基于深度学习的去噪算法近年来，深度学习在图像处理领域取得了重要的突破。
基于深度学习的图像去噪算法利用深度卷积神经网络（CNN）的优势，能够对图像进行端到端的学习和优化，从而实现高效的去噪效果。
通过训练大规模的图像样本，深度学习算法能够学习到图像中的噪声分布和图像结构，从而在去噪过程中更加准确地恢复原始信号。
除了上述算法，还有许多其他图像去噪算法，例如总变差去噪算法、非局部均值去噪算法等。
这些算法各有特点，适用于不同的图像去噪场景。
在实际应用中，选择合适的去噪算法需要考虑噪声类型、图像内容和计算资源等方面的因素。
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。
图像去噪实验报告
姓名：学号：图像去噪——数字图像处理实验二报告一、实验目的1. 熟悉图像高斯噪声和椒盐噪声的特点；2. 掌握利用均值滤波和中值滤波去除图像噪声的方法。
二、实验内容1. 打开Matlab 编程环境。
2. 读入图像，在图像上分别添加高斯噪声和椒盐噪声。
3. 显示原图像和噪声图像。
4. 对噪声图像进行均值滤波和中值滤波处理。
5. 显示处理效果图。
三、实验程序及结果1.实验程序2.实验结果图 1. 原图像图2. 加入噪声后的图像图3. 处理后的图像四、实验思考：1. 比较均值滤波和中值滤波的对高斯噪声和椒盐噪声图像的处理效果，分析原理？答：(1).从实验结果可以看出：○1对于加了椒盐噪声的图像，利用中值滤波抑制噪声得到的效果更好；○2对于加了高斯噪声的图像，利用均值滤波抑制噪声得到的效果更好；○3均值滤波是图像变得平滑、模糊；○4中值滤波对高斯噪声的抑制作用更差，中值滤波适合处理含椒盐噪声的图像。
(2).分析如下：○1椒盐噪声包含椒噪声（低灰度值）和盐噪声（高灰度）。
若进行中值滤波，对模板中的像素从小到大排列，取模板中排在中间位置的像素值来替代原来的像素值，则最亮和最暗的点一定被排在两侧，排在中间位置的像素值接近原像素值，这样就能达到滤除噪声的目的。
若进行均值滤波，用模板中全体像素点均值来替代原来的像素值，则较大和较小的像素值对结果影响大，这样就把椒盐噪声平均到了最终结果中，不利于滤除噪声。
○2高斯噪声是服从高斯分布（即正态分布）的噪声。
若进行中值滤波，则随机地将噪声像素点的灰度值加到了最终得到的像素值中，不利于滤除噪声。
若进行均值滤波，则可以将高斯噪声取平均隐含于最终得到的像素值中，能较好地滤除噪声。
○3由于均值滤波是用模板中全体像素点均值来替代原来的像素值，所以它在降低噪声的同时会使图像模糊，特别是边缘和细节处。
而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度也越严重。
○4由于中值滤波对模板中的像素从小到大排列，取模板中排在中间位置的像素值来替代原来的像素值，则最亮和最暗的点一定被排在两侧，排在中间位置的像素值接近原像素值，所以中值滤波对去除椒盐噪声有奇效。
图像去噪技术研究及应用
图像去噪技术研究及应用随着数字图像处理技术的不断发展，图像的采集和存储已经越来越容易了，但是受到噪声的影响，使得图像质量下降，影响了后续的处理和应用。
因此，图像去噪技术的研究和应用变得尤为重要。
一、噪声的来源及对图像的影响噪声指的是在采集和传输过程中引入的扰动，产生的原因有各种各样的因素，如感光元件的温度、摩尔舍底盘、电路和电子设备等。
噪声对于图像的影响主要表现在以下几个方面：1. 使图像的细节消失，影响视觉效果。
2. 减少图像的信噪比，使图像质量下降。
3. 降低图像信号的动态范围，使得对于低频和高频部分的信息表现不好。
二、常见的图像去噪技术1. 基于空间滤波的去噪技术空间滤波通过取样数据和周围像素的平均值来去除噪声，是最常见的去噪技术。
其中，中值滤波、均值滤波、高斯滤波是空间滤波中最常用的几种。
* 中值滤波：对于一组像素的数值，以中值代替。
* 均值滤波：对一组像素的数值，以其平均值代替。
* 高斯滤波：将像素周围的像素通过加权平均实现去噪。
2. 基于小波变换的去噪技术小波变换可以将图像分解成不同尺度的子带，对于不同尺度的细节信息可以进行精细控制。
其中，小波阈值去噪是应用最广泛的技术之一，基于此的去噪方法主要包括软阈值去噪和硬阈值去噪。
* 软阈值去噪：将信号进行小波变换后，在利用软阈值将它去噪。
软阈值去噪的目的是消除不需要的细节部分，防止因为梯度的值过小或过大引起的图像失真。
* 硬阈值去噪：将信号进行小波变换后，在通过硬阈值，根据阈值来进行去噪。
硬阈值去噪对于信号的变化量能够非常好地捕捉，因此使用较多。
3. 基于深度学习的去噪技术深度学习中的卷积神经网络可以被用来进行图像去噪，相较于其他去噪技术，深度学习的去噪效果更好。
三、图像去噪技术的应用1. 电视信号处理在电视信号传输和接收中，由于各种原因导致的噪声常常影响节目的质量，影响用户的体验。
因此，在电视信号处理中采用去噪技术是必不可少的。
2. 生物医学图像处理生物医学图像往往是由于人体各种因素导致的内部噪声而产生的，并且更加复杂，对于医学图像处理来说，噪声的消除更是必不可少的。
图像去噪算法研究及应用
图像去噪算法研究及应用图像处理技术在现代化社会中具有广泛的应用，其中图像去噪算法是一种非常重要的技术。
图像噪声是由各种原因引起的，如图像采集设备的噪声、传输过程中的信噪比下降以及存储和处理过程中的噪声等。
这些噪声会降低图像的质量和信息量，从而影响图像的实际应用效果。
因此，图像去噪算法的研究和应用具有重要的实际意义。
一、图像去噪算法的基本原理常见的图像去噪算法主要包括低通滤波、中值滤波、小波变换、自适应滤波、非局部均值滤波等。
这些算法的基本原理是通过减少图像中的噪声干扰，增强图像中的信号信息，以提高图像的质量和信息量。
其中，低通滤波是一种基于频率域的滤波算法，其基本思想是通过保留图像中低频信息，滤除高频信息中的噪声。
中值滤波是一种基于空间域的滤波算法，其基本思想是通过取图像中邻域内的中位数来替换当前像素值，以达到去噪的效果。
小波变换是一种基于时间-频率域的滤波算法，其基本思想是通过将图像分解为多个频率带，然后对每个频率带进行去噪处理。
自适应滤波算法是一种基于统计学原理的滤波算法，其基本思想是根据图像中噪声的特征来确定滤波器的参数和权重。
非局部均值滤波算法是一种基于相似性的滤波算法，其基本思想是将图像中每个像素作为中心点，然后在整个图像区域内搜索相似的像素块，依据其相似度来滤波。
二、图像去噪算法的应用图像去噪算法广泛应用于数字图像处理、计算机视觉、图像识别等领域。
例如，在数字图像处理中，图像去噪算法可用于提高数字图像的质量、增加图像信息量和减少误差率。
在计算机视觉中，图像去噪算法可用于提高视觉识别的精度和减少误识别率。
在图像识别中，图像去噪算法可用于提高特征提取的准确度和降低特征抽取中的噪声干扰。
三、图像去噪算法的研究进展当前，图像去噪算法研究正朝着更高精度、更高效率和更适用于复杂图像场景方向不断发展。
一方面，研究者们正在探索机器学习、深度学习等新的技术手段，以提高图像去噪算法的准确度和稳定性。
另一方面，研究者们正在探索融合算法、多模态算法等新的算法模型，以提高图像去噪算法的适应性和应用范围。
图像去噪
图像去噪一、实验目的：1. 熟悉图像高斯噪声的特点；2. 掌握利用中值滤波器去除图像噪声的方法。
二、实验条件：PC微机一台和MATLAB软件。
三、实验内容：编写代码实现中值滤波算法，并观察增强效果。
四、实验步骤：1. 打开Matlab 编程环境；2. 利用’imread’函数读入包含噪声的原始图像数据；3. 利用’imshow’显示所读入的图像数据；4. 以3X3 大小为处理掩模，编写代码实现中值滤波算法，并对原始噪声图像进行滤波处理；5. 利用’imshow’显示处理结果图像数据；4. 利用’imwrite’函数保存图像处理结果数据。
五、实验程序及结果：1、实验程序figure;Y1=imread('test3.jpg');Y1=im2double(Y1);subplot(1,2,1);imshow(Y1);;Y2=medfilt2(Y2);subplot(1,2,2);imshow(Y2);t;imwrite(Y2,'Y2.jpg');2、实验结果六、实验思考1.与均值滤波相比，中值滤波算法的处理速度是快还是慢？答：中值滤波算法处理速度快，因为均值滤波就是对一个像素，取其周围的像素均值作为当前像素的值，而中值滤波就是对一个像素，取其周围的像素中间值作为当前像素的值，不用求均值，因此中值滤波算法快。
2. 如何实现中点滤波算法，它的速度比中值滤波算法快还是慢？答：先得到图像的频域空间，然后对得到的二维空间数据进行比较得到最大值和最小值，对这两个值求平均值即可得到！它比中值滤波算法要慢。
☆实验总结：通过本次实验我学到了如下知识：1、图像直方图均衡化这一基本处理过程：统计原始图像的直方图，求出Pr(rk)；2、掌握利用中值滤波器去除图像噪声的方法：设定像素点的领域，对该领域的滑动窗口内的所有灰度值排序，用其灰度的中值作为被处理像素点的灰度值。
3、了解了matlab进行数字图像处理相关的一些函数imread，imshow，imhist，histeq等。
图像的噪声处理
实验名称：图像的噪声处理一、实验目的1、用中值滤波法对图像进行处理2、通过对算法和代码的修改，从而用另一种方法——噪声消除法对图像进行处理二、基本原理1、中值滤波：是对一个滑动窗口（模板）内的诸像素灰度值排序，然后用中间的一个值来代替窗口中心像素的原来的灰度值。
2、噪声消除法：顺序检测每一个像素，如果一个像素的幅度大于或小于起领域平均值，且达到一定的程度，即一个像素的幅度和其领域平均值的差值的绝对值达到一定的程度，则判定该像素为噪声，继而用其领域平均值来代替该像素。
数学表达三、实验步骤1、打开Matlab，在工作区中敲入如下的代码：代码解释：>>clear；clc; 清空工作区>> A=imread('pout.tif'); 打开图片>> B=imnoise(A,'salt & pepper',0.25); 加入噪声>> C=B;>> [height,width]=size(C); 对工作区的高宽进行定义>> for j=2:height-1 因为图像的边缘不用处理，所以从第二行的第二个像素点开始进行处理for i=2:width-1 同上一样，从第二列的第二个像素点开始m=1;n=1;for yy=j-1:j+1 这几行是利用循环制造出一个for xx=i-1:i+1 3*3的矩阵出来,并利用循环对block(m,n)=B(yy,xx); 图像中的所有像素点进行处理n=n+1;endm=m+1;n=1;endOne=reshape(block,9,1); 将表格中9个像素值列出来sequece=sort(One); 对9个像素值从小到大进行排序media=sequece(5); 取中间的一个像素值赋给mediaC(j,i)=media; 在将media的值赋予表格中间的一个值endendfigure(1); 控制出现一个窗口subplot(1,3,1); 设置子图，表示有1行3列共3个子图，正在绘制第1个imshow(A); 显示A所表示的图axis('square');title('原始图像'); 标题“原始图像”subplot(1,3,2); 设置子图，表示有1行3列共3个子图，正在绘制第2个imshow(B); 显示B所表示的图axis('square');title('加入噪声后的图像'); 标题“加入噪声后的图像”subplot(1,3,3); 设置子图，表示有1行3列共3个子图，正在绘制第3个imshow(C); 显示C所表示的图axis('square');title('中值滤波后的图像'); 标题“中值滤波后的图像”2、对上述代码的第18到21行进入如下的修改：将原代码替换成如下的代码即可：avg=mean(mean(block)); 求表格中9个像素值的平均值dif=avg-C(j,i); 求某个像素值和其领域像素平均值的差值dif=abs(dif); 求差值的绝对值if dif>T 进行判断，如果差值的绝对值大于所设定的C(j,i)=avg; T值，就将领域的平均值赋予这个像素值。
如何处理计算机视觉技术中的图像去噪问题
如何处理计算机视觉技术中的图像去噪问题图像去噪是计算机视觉技术中的一个重要问题，它的目标是从噪声污染的图像中恢复出清晰而细节丰富的图像。
噪声包括原始图像中的随机和系统性的不良像素值，这些噪声会降低图像的质量和可视性。
在图像处理和计算机视觉应用中，图像去噪是一个挑战性的任务，因为我们需要尽可能地去除噪声，同时保留图像的细节和结构。
在处理计算机视觉技术中的图像去噪问题时，有许多常见的方法可供选择。
下面将介绍一些常见的图像去噪技术，以及它们的优缺点。
1. 统计去噪方法：统计去噪方法通过对图像中的像素值进行概率分析来降低噪声的影响。
其中一个著名的方法是均值滤波器，它将每个像素点的像素值替换为其周围邻域像素值的平均值。
均值滤波器简单易实现，但在去除噪声的同时也会损失一些图像细节。
2. 基于偏微分方程的方法：基于偏微分方程的方法是一种常用的图像去噪技术。
这种方法通过显式或隐式地解决偏微分方程来去除图像中的噪声。
例如，使用扩散方程可以模拟噪声传播，从而移除噪声。
基于偏微分方程的方法可以有效地去除噪声，但也容易导致图像细节的模糊。
3. 小波去噪方法：小波去噪是一种基于小波变换的图像去噪技术。
小波变换能够分析图像的不同频率信息，因此可以有效地分离出噪声和信号。
小波去噪方法通常包括两个步骤：首先，使用小波变换将图像转换到小波域；然后，根据小波系数的阈值来去除噪声。
小波去噪方法在去除噪声的同时能够保留图像的细节，因此被广泛应用于图像处理领域。
4. 深度学习方法：深度学习方法是近年来图像去噪领域的新兴技术。
通过训练深度神经网络，可以学习到图像中的噪声模式，并通过这些学习到的模式来去除噪声。
深度学习方法具有很好的去噪效果，但需要大量的训练数据和计算资源。
在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的图像去噪方法。
如果需要快速处理大量图像，可以选择统计方法或基于偏微分方程的方法。
如果需要更好的去噪效果和细节保留，可以选择小波去噪或深度学习方法。
图像处理对噪声去模糊作业1
实验目的现实中的图像由于种种原因都是带噪声的，噪声恶化了图像质量，使图像模糊，甚至淹没和改变特征，给图像分析和识别带来困难。
一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等。
图像去噪算法根据不同的处里域，可以分为空间域和频域两种处理方法。
空间域处理是在图像本身存在的二维空间里对其进行处理。
频域算法是用一组正交函数系来逼近原始信号函数，获得相应的系数，将对原始信号的分析转到了系数空间域。
1、中值滤波中值滤波是一种非线性滤波，属于空间域滤波的一种，它的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替。
设有一个一维序列[1f ，2f ，…，n f ]，取窗口长度为m(m 为奇数)，对此序列进行中值滤波，就是从输入序列中相继抽出m 个数，[v i f -，…，1-i f ，…，1f ，…，1+i f ，…，v i f +]，其中i 为窗口的中心位置，21-=m v ，再将这m 个点按其数值大小排列，取其序号为正中间的那作为输出。
用数学公式表示为:{}v i i v i i f f f Med Y +-=,,,, 21,-=∈m v Z i (式1) 例如：有一个序列为{0，3，4，0，7}，则中值滤波为重新排序后的序列{0，0，3，4，7}中间的值为3。
对于二维序列{}ij X 进行中值滤波时，滤波窗口也是二维的，但这种二维窗口可以有各种不同的形状，如线状、方形、圆形、十字形、圆环形等。
二维数据的中值滤波可以表示为：为滤波窗口A X M e d Y ij Aj i },{,= (式2)窗口的尺寸一般先用33⨯再取55⨯逐渐增大，直到其滤波效果满意为止。
对于有缓变的较长轮廓线物体的图像，采用方形或圆形窗口为宜，对于包含尖顶角物体的图像，适宜用十字形窗口。
使用二维中值滤波最值得注意的是保持图像中有效的细线状物体。
毕业设计-图像去噪法研究
题目：图像去噪算法的研究目录摘要 (1)ABSTRACT (2)第一章绪论 (3)1.1 数字图像的基本概念 (3)1.2 数字图像处理的基本理论 (3)1.3 数字图像去噪处理的意义 (4)1.4 图像去噪处理的研究历史与现状 (5)1.5 问题的产生 (5)1.6 本文所作的工作 (6)第二章图像去噪基本方法 (7)2.1图像噪声的分类和概念 (7)2.2图像去噪基本方法 (8)2.2.1 均值滤波 (8)2.2.2中值滤波 (9)2.2.3频域低通滤波法 (10)2.3实验结果 (13)2.3.1 均值滤波 (13)2.3.2 中值滤波 (14)第三章滤波算法的改进 (17)3.1针对脉冲噪声的滤波改进算法 (17)3.1.1 算法实现 (18)3.1.2 实验结果与分析 (18)3.1.3 结论 (19)3.2自适应小波阈值去噪算法 (20)3.2.1算法实现 (20)3.2.2实验结果与分析 (21)3.2.3 结论 (22)3.3几种算法的比较 (23)第四章结论 (24)参考文献 (25)后记 (26)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。
图像信号在获取和传输过程中，不可避免地受到各种噪声的污染，从而导致图像质量退化，对图像的后续处理，如边缘检测、图像分割、特征提取、模式识别等产生严重的影响，因此图像去噪是图像预处理的一个非常重要的环节。
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。
本文首先介绍了图像去噪的研究背景和意义、图像滤波算法的发展概况及方法;然后介绍了图像噪声的分类和数学模型，并着重介绍了传统的图像去噪算法：均值滤波器、中值滤波器和自适应滤波器以及对应的去噪算法。
对常用的几种阈值去噪方法进行了分析比较和仿真实现。
opencv-图像去噪实验
}实验结果如图所示：(从左至右，从上至下分别为原图像、加噪图像、算术均值处理图像、几何均值处理图像、谐波均值处理图像、逆谐波均值处理图像)(1)高斯噪声：(2)胡椒噪声：2、实验步骤：先为灰度图像添加胡椒噪声、盐噪声和椒盐噪声，再分别利用5*5 和9*9尺寸的模板对图像进行中值滤波。
核心代码如下：IplImage* MedianFilter_5_5(IplImage* src){IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(src),src->depth,src->nChannels);cvSmooth(src,dst,CV_MEDIAN,5);return dst;}IplImage* MedianFilter_9_9(IplImage* src){IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(src),src->depth,src->nChannels);cvSmooth(src,dst,CV_MEDIAN,9);return dst;}实验结果如下图（灰度图像和加噪图像第一问中已给出，下面只列出分别利用5*5 和9*9尺寸的模板对图像进行中值滤波后的图像）：灰度图像加胡椒噪声，分别利用5*5 和9*9尺寸的模板对图像进行中值滤波。
灰度图像加盐噪声，分别利用5*5 和9*9尺寸的模板对图像进行中值滤波。
灰度图像加椒盐噪声，分别利用5*5 和9*9尺寸的模板对图像进行中值滤波。
3、实验步骤：自适应均值滤波（以高斯噪声为例），先为灰度图像添加高斯噪声，再利用7*7尺寸的模板对图像进行自适应均值滤波。
核心代码如下：IplImage* SelfAdaptMeanFilter(IplImage* src){IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(src),src->depth,src->nChannels);cvSmooth(src,dst,CV_BLUR,7);int row, col;int h=src->height;int w=src->width;int mn;double Zxy;double Zmed;double Sxy;double Sl;double Sn=100;for(int i=0;i<src->height;i++){for(int j=0;j<src->width;j++){CvScalar xy = cvGet2D(src, i, j);Zxy = xy.val[0];CvScalar dxy = cvGet2D(dst, i, j);Zmed = dxy.val[0];Sl=0;mn=0;for(int m=-3;m<=3;m++){row = i+m;for(int n=-3;n<=3;n++){col = j+n;if(row>=0&&row<h && col>=0 && col<w){CvScalar s = cvGet2D(src, row, col);Sxy = s.val[0];Sl = Sl+pow(Sxy-Zmed, 2);mn++;}}}Sl=Sl/mn;CvScalar d;d.val[0]=Zxy-Sn/Sl*(Zxy-Zmed);cvSet2D(dst, i, j, d);}}return dst;}实验结果如图：4、实验步骤：自适应中值滤波（以椒盐噪声为例），先为灰度图像添加椒盐噪声，再利用7*7尺寸的模板对图像进行自适应中值滤波。
图像去噪方法研究及实现
图像去噪方法研究及实现第一章绪论1.1背景和意义人类传递信息的主要媒介是语音和图像。
据统计，在人类接收的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%。
其中图像信息以其信息量大，传输速度快，作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。
一幅图像所包含的信息量和直观性是声音文字所无法比拟的。
然而，图像在生成和传输的过程中会受到各种噪声的干扰，图像的质量会受到损害，这对图像后续更高层次的处理是十分不利的。
因此，在图像的预处理，很有必要对图像进行去噪，这样可以提高图像的信噪比，突出图像的期望特征。
图像噪声的主要来源有三个方面：一是敏感元器件内部产生的高斯噪声。
这是由于器件中的电子随机热运动而造成的电子噪声，这类噪声很早就被人们成功的建模并研究。
一般用零均值高斯白噪声来表征。
二是光电转换过程中的泊松噪声。
这类噪声是由光的统计本质和图像传感器中光电转换过程引起的，在弱光情况下，影响更为严重。
常用只有泊松密度分布的随机变量作为这类噪声的模型。
三是感光过程中产生的颗粒噪声。
在显微镜下检查可发现，照片上光滑细致的影调，在微观上呈现的是随机的颗粒性质。
对于多数应用，颗粒噪声用高斯过程（白噪声）作为有效模型。
人们根据实际图像的特点、噪声的频谱分布的规律和统计特征，开发了多种多样的去噪方法，其中最为直观的方法是，根据噪声能量一般集中于高频，而信号频谱则分布于一个有限区间的这一特点，用傅立叶变换将含噪信号变换到频域，然后采用低通滤波的方法进行滤波去噪。
然而，由于图像的细节也分布在高频区域，所以这种方法在去除图像噪声的同时，也会将图像的边缘平滑，失去图像的一些细节信息。
更糟糕的是，对信号检测具有重要意义的信号奇异点也有可能被滤掉。
因此，基于传统傅立叶变换的去噪方法，存在保护信号边缘和抑制噪声之间存在着矛盾，难以对信号中的噪声进行正确识别并加以去除。
图像去噪的一个两难的问题，就是如何在降低噪声和保留图像细节上保持平衡。
图像去噪的原理及实现
图像噪声图像在摄取或传输时所受的随机信号干扰，表现为图像信息或者像素亮度的随机变化。
一张图像通常会包含很多噪声，很多时候将图像噪声看成是多维随机过程。
·噪声来源①图像在拍摄时不够明亮、亮度不够均匀；②电路各元器件自身噪声和相互影响；③传感器长期工作温度过高等。
·常见噪声高斯噪声：高斯噪声又称为正态噪声，在噪声图像的统计直方图上呈正态分布。
高斯噪声对原图像的影响是随机，特别常见的一种噪声。
椒盐噪声：脉冲噪声又称为椒盐噪声，因为用椒盐来命名特别形象。
它是一种随机出现的黑点（胡椒）或者白点（盐），前者是高灰度噪声，后者是低灰度噪声，一般两者同时出现在图像中。
·噪声的坏处①噪声污染的图像其可读性变差，清晰度变低；②可导致违规摄像头误判，有用可读点变少；③即便对图像进行去噪，其清晰度依然没有比不上原图。
·噪声处理空间域滤波：在原图像上直接进行数据运算，对像素的灰度值进行处理，常见算法有中值和均值滤波。
变换域滤波：对图像进行某种变换，将图像从空间域转换到变换域，再对变换域中的变换系数进行处理，再进行反变换将图像从变换域转换到空间域。
有傅立叶变换和小波变换等方法。
偏微分方程：过随时间变化的更新，使得图像向所要得到的效果逐渐逼近。
可以在去除噪声的同时，很好的保持边缘。
变分法：确定图像的能量函数，通过对能量函数的最小化工作，使得图像达到平滑状态。
·常见噪声处理算法均值滤波算术均值滤波：滤出加性噪声，但丢失细节算术均值滤波器就是简单的计算窗口区域的像素均值，然后将均值赋值给窗口中心点处的像素几何均值滤波：更好保护细节滤波后图像的像素由模板窗口内像素的乘积的1/mn幂给出。
中值滤波把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围像素的值接近真实值，从而消除孤立的噪声点。
·利用MATLAB实现图像去噪利用MATLAB图像处理工具箱的imfilter函数实现均值滤波和中值滤波。
图像去噪算法综述
图像去噪算法综述去噪图像复原是指分析有噪声的图像，然后设计滤除噪声的方法，从而提高了给定图像的效果。
常见的图像噪声滤波方法有均值滤波、中值滤波、维纳滤波。
我们实际生活中由于各种不确定的因素干扰图像，出现噪声的原因很多。
导致图像噪声去除的时候很复杂。
因此，当对图象噪声进行滤波的时候，需要有效地去除包含在图像上尽可能多的噪声并尽最大可能保留原始图像原貌和细节，改进图像质量。
第一节 图像去噪方法概述在实践中，人们需要对有噪声图像进行滤波处理并移除负面效果，并且将被污染的图像噪点遮蔽并改变整个主体感官，和信噪比污染的影响，从而提高了图像质量的结果人们在实验模拟中，为了控制该图像噪声密度，以及更准确地计算图像滤波前和过滤后峰值信噪比，和无噪声图象退化而得到噪声图像，然后通过含过滤噪声的映像进行恢复。
假设需要输入图像(,)f x y 和降解图像过程，得到退化图像(,)g x y ，原始图像可被设置为一个降解功能，并添加附加噪声(,)n x y 。
对于发生复原图像 f’( x , y )原图像f(x,y) 噪声n(x,y)退化函数 h ( x , y ) 添加噪声 复原滤波 退化 复原图 1.1图像退化-复原过程的模型线性变化和位置不变性的退化过程，冈萨雷斯在《数字图像处理》这一本书中给出了在空间域中的如下退化模型[2]：()()()()y x n y x f y x h y x ,,*,,g += (1.1)式1.1中()y x h , 就是退化函数的空间描述。
通过退化函数与原始图像的空间卷积操作以得到空间退化图像，并且在退化完成后再加上一个加性噪声项就完成了退化的这个过程。
分析退化模型，制定相反的过程进行处理就是图像的复原过程，从而复原出原图像()y x f ,'。
图像退化到复原的这整个过程模型如图 1.1所示：第二节 图像噪声模型数字图像的噪声一般都是来自于将图像数字化过程和传输的过程。
在这两个过程中由于受到环境条件的影响和设备的性能质量原因以及不可控因素的影响，使得图像必不可免的产生噪声。
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实验一图像去噪在现代医学中，医学影像技术广泛应用于医学诊断和临床治疗，成为医生诊断和治疗的重要手段和工具。
如今，医学图像在医疗诊断中起着不可低估的重要作用，核磁共振，超声，计算机X射线断层扫描以及其他的成像技术等，都是无侵害的器官体外成像的有效手段。
这些技术丰富了正常的何病态的解剖知识，同时也成为诊断和医疗体系的重要组成部分。
然而，由于不同的成像机理，医学图像往往存在时间、空间分辨率和信噪比的矛盾。
医学成像收到各种实际因素的影响，如患者的舒适度，系统的要求等等，需要快速成像。
图像中的噪声大大降低了图像的质量，使一些组织的边界变得模糊，细微结构难以辨认，加大了对图像细节识别和分析的难度，影响医学诊断。
因此医学图像的去噪处理既要能有效的去处噪声，又要能很好的保留边界和结构信息。
本实验通过对测试图像加不同类型的噪声，然后分别用各种滤波法处理，然后以定量分析各种滤波方法的特点。
一．实验原理1.噪声的分类根据噪声的统计特征可分为平稳随机噪声和非平稳随机噪声两种。
根据噪声产生的来源，大致可以分为外部噪声和内部噪声两类。
外部噪声主要有四种常见的形式：（1）光和电的基本性质引起的噪声。
如电流可看作电子或空穴运动，这些粒子运动产生随机散粒噪声，导体中的电子流动的热噪声，光量子运动的光量子噪声等。
（2）由机械运动引起的噪声。
如接头震动使电流不稳，磁头或磁带抖动等。
（3）设备元器件及材料本身引起的噪声。
（4）系统内部电路的噪声。
而在图像中，噪声主要有三个特点：（1）叠加性（2）随机性（3）噪声和不同图像区域之间的相关性。
医学图像中，典型的噪声有：高斯噪声，锐利噪声，指数噪声，均匀噪声，脉冲噪声等等。
2.去噪的方法人们根据实际图像的特点、噪声的统计特征和频谱分布规律, 发展了各式各样的去噪方法, 其中最为直观的方法是根据噪声能量一般集中于高频、而图像频谱则分布于一个有限区间的这一特点, 采用低通滤波来进行去噪的方法, 从本质上讲, 图像去噪的方法都是低通滤波的方法, 而低通滤波是一把双刃剑, 它在消除图像噪声的同时, 也会消除图像的部分有用的高频信息, 因此, 各种去噪方法的研究实际是在去噪和保留高频信息之间进行的权衡。
图像平滑处理视其噪声图像本身的特性而定, 可以在空间域也可以在频率域采用不同的措施。
空间域里的一些方法是噪声去除, 即先判断某点是否为噪声点, 若是, 重新赋值, 如不是按原值输出。
另一类方法是平均, 即不依赖于噪声点的识别和去除, 而对整个图像进行平均运算。
在频域里是对图像频谱进行修正, 一般采用低通滤波方法, 而不像在空域里直接对图像的像素灰度级值进行运算。
在空间域对图像平滑处理常用领域平均法，中值滤波和秩统计滤波。
2.1 多帧平均法根据噪声空域随机性的特点，可以有效的压缩噪声，增强有用的信息。
设噪声为加性噪声，即：g(x,y)=f(x,y)+n(x,y)式中个g（x,y)为输出图像，f（x,y)为有用信息，n(x,y)为噪声。
被测物保持不动，得到M帧图像，进行叠加后，除以m，使m>M,得到平均图像。
2.2 空间域滤波器2.1.1 均值滤波均值滤波是将一个像素及其邻域中所有像素的平均值赋给输出图像中相应的像素, 从而达到平滑的目的。
其过程是使一个窗口在图像上滑动, 窗口中心位置的值用窗内各点值的平均值来代替, 即用几个像素的灰度平均值来代替一个像素的灰度。
其主要的优点是算法简单、计算速度快, 但其代价是会造成图像一定程度的模糊。
为解决邻域平均法造成图像模糊的问题, 可采用阈值法、K 邻点平均法、梯度倒数加权平滑法、最大均匀性平滑法、小斜面模型平滑法等。
它们讨论的重点都在于如何选择邻域的大小、形状和方向, 如何选择参加平均的点数以及邻域各点的权重系数等。
2.1.2 中值滤波中值滤波( Median Filtering) 是一种基于排序统计理论的可有效抑制噪声的非线性平滑滤波。
其滤波原理是: 首先确定一个以某个像素为中心点的邻域, 一般为方形邻域, 然后将邻域中各像素的灰度值进行排序,取中间值作为中心像素灰度的新值, 这里的邻域通常被称为窗口; 当窗口在图像中上下左右进行移动后, 利用中值滤波算法可以很好地对图像进行平滑处理。
中值滤波的输出像素是由邻域图像的中间值决定的, 因而中值滤波对极限像素值( 与周围像素灰度值差别较大的像素) 远不如平均值那么敏感, 从而可以消除孤立的噪声点, 可以使图像产生较少的模糊。
中值滤波去除噪声的效果除了与噪声的类型有关外, 还与邻域的空间范围和中值计算中涉及的像素数有关。
一般来说, 小于滤波器面积一半的亮或暗的物体基本上会被滤除, 而较大的物体几乎原封不动地保存下来, 因此, 中值滤波器的空间尺寸必须根据现有的问题来进行调整。
较简单的模板是NN 的方形( 注: 此处的N 通常是奇数) 。
总之, 中值滤波具有算法简单、实时性好、可靠性高等特点, 既能保护图像的边缘信息, 又可以除去图像中的噪声, 具有较高的实用价值。
2.3 频率域滤波器2.2.1 理想低通滤波器理想是指小于D0的频率可以完全不受影响地通过滤波器，而大于D0的频率则完全通不过。
H(u, v)：转移/滤波函数D0：截断频率（非负整数）D(u, v)是从点(u, v)到频率平面原点的距离D(u, v) = (u2 +v2)1/22.2.2 巴特沃斯低通滤波器()()()()001,,0,,D u v D H u v D u v D D u v ⎧≤=⎨>⎩=其中巴特沃斯(Butterworth) 滤波器是一种具有最大平坦幅度响应的低通滤波器,它在通信领域里已有广泛应用,在电测中也具有广泛的用途,可以作检测信号的滤波器。
N 阶巴特沃斯低通滤波器的传递函数定义如下：)D v)D(u,0(1i v),u (2 n H += (截止频率到原点的距离为D0）2.2.3 带通滤波器带通滤波器是指能通过某一频率范围内的频率分量、但将其他范围的频率分量衰减到极低水平的滤波器，与带阻滤波器的概念相对。
2.4 维纳滤波噪声中提取信号的各种估计方法中，维纳（Wiener ）滤波是一种最基本的方法，适用于需要从噪声中分离出的有用信号是整个信号（波形），而不只是它的几个参量。
设维纳滤波器的输入为含噪声的随机信号。
期望输出与实际输出之间的差值为误差，对该误差求均方，即为均方误差。
因此均方误差越小，噪声滤除效果就越好。
为使均方误差最小，关键在于求冲激响应。
如果能够满足维纳－霍夫方程，就可使维纳滤波器达到最佳。
根据维纳－霍夫方程，最佳维纳滤波器的冲激响应，完全由输入自相关函数以及输入与期望输出的互相关函数所决定。
2.5 自适应滤波器根据环境的改变，使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构。
这样的滤波器就称之为自适应滤波器。
一般情况下，不改变自适应滤波器的结构。
而自适应滤波器的系数是由自适应算法更新的时变系数。
即其系数自动连续地适应于给定信号，以获得期望响应。
自适应滤波器的最重要的特征就在于它能够在未知环境中有效工作，并能够跟踪输入信号的时变特征。
本文采用自适应中值滤波方法对测试图像进行了处理。
2.5.1 算法原理介绍自适应中值滤波器的滤波方式和传统的中值滤波器一样,都使用一个矩形区域的窗口Sxy ,不同的是在滤波过程中,自适应滤波器会根据一定的设定条件改变,即增加滤窗的大小,同时当判断滤窗中心的像素是噪声时,该值用中值代替,否则不改变其当前像素值,这样用滤波器的输出来替代像素(x,y) 处(即目前滤窗中心的坐标的值。
我们做如下定义Zmin是在Sxy滤窗内灰度的最小值;Zmax是在Sxy滤窗内灰度的最大值;Zmed是在Sxy滤窗内灰度的中值;Zxy是坐标（x,y）处的灰度值;Smax指定Sxy所允许的最大值。
自适应中值滤波算法由两个部分组成,称为第一层(Level A) 和第二层(Level B) 。
主要算法如下:Level A : A1 = Zmed – Zmin A2 = Zmed - Zmax如果A1> 0 并且A2<0,转到level B ,否则增加滤窗Sxy的尺寸。
如果滤窗Sxy≤Smax ,则重复执行Level A ,否则把Zxy作为输出值。
Level B : B1 = Zxy – Zmin B2 = Zxy - Zmax如果B1>0 并且B2<0, 把Zxy作为输出值, 否则把Zmed作为输出值。
2.5.2 实现技术在对当前像素计算完成之后,滤波滑窗Sxy就会移到下一个像素点的位置,自适应中值滤波器便重新还原开始对新像素点进行计算。
设滤窗的长、宽相等,用window表示,其最大值用Smax 表示。
3.图像去噪效果的评价方法评价图像去噪效果的目的在于更好的认识各种去噪方法的功能与不足，或取长补短以求改进，或深入思索以求创新。
一般来说，评价去噪后的图像一般需要考虑三方面的内容：(1)噪声衰减程度；(2)边缘保持程度；(3)区域平滑程度。
理论上讲，去噪后的图像应尽可能的衰减噪声，保持图像边缘鲜明，尽可能的平滑区域。
评价图像去噪的方法主要分为主观和客观评价两类。
主观评价主要是通过对图像的视觉观察或者主管理解来对图像处理结果的优劣做出评价。
客观评价法主要是通过计算一些量化的指标或者绘制能反映图像性能的曲线来评价图像处理效果的方法。
量化的有方差，均值，信噪比等。
二．实验目的及实验方案1.实验目的：理解医学图像的去除噪声方法的原理及并进行效果分析。
2.实验方案：自制一幅测试图像，在一个黑背景下，有不同形状，不同灰度的物体（每个形状的灰度值一致）；找一幅医学图像（X光片、CT图像或MRI图像）；给测试图像施加不同的噪声；对这些图像分别进行去除噪声的处理：（1）多帧图像平均（将每种噪声条件下产生多幅图像，然后相加求平均）（2）空间域滤波器：均值滤波、中值滤波、秩统计(order-statistic)滤波（3）频率域滤波器：理想低通滤波、Butterworth低通滤波、带通滤波器去除周期性噪声（4）优化滤波器：Wiener滤波（5）自适应滤波器：编程实现一种自适应邻域滤波器（6）计算处理后的图像与原图像间均方根误差，比较不同的方法之间结果的差异。
三．实验结果及数据分析1. 对测试图像加高斯噪声，并用多帧平均法，均值滤波，中值滤波，秩统计滤波，理想低通滤波，巴特沃斯低通滤波，带通滤波，维纳滤波，自适应滤波的方法进行处理，其结果如下：（图一.加高斯噪声以及多帧平均法滤波后的图像）（图二.均值滤波，中值滤波，秩统计滤波，维纳滤波法处理后的图像）（图三. 理想滤波器，巴特沃斯低通滤波器，带通滤波器以及自适应滤波器处理后的图像）2. 对测试图像加椒盐噪声，并用多帧平均法，均值滤波，中值滤波，秩统计滤波，理想低通滤波，巴特沃斯低通滤波，带通滤波，维纳滤波，自适应滤波的方法进行处理，其结果如下：（图一.加椒盐噪声以及多帧平均法滤波后的图像）（图二.均值滤波，中值滤波，秩统计滤波，维纳滤波法处理后的图像）（图三. 理想滤波器，巴特沃斯低通滤波器，带通滤波器以及自适应滤波器处理后的图像）3. 对测试图像加椒盐噪声，并用多帧平均法，均值滤波，中值滤波，秩统计滤波，理想低通滤波，巴特沃斯低通滤波，带通滤波，维纳滤波，自适应滤波的方法进行处理，其结果如下：（图一.加speckle噪声以及多帧平均法滤波后的图像）（图二.均值滤波，中值滤波，秩统计滤波，维纳滤波法处理后的图像）（图三. 理想滤波器，巴特沃斯低通滤波器，带通滤波器以及自适应滤波器处理后的图像）为了更好的评价各种滤波方法的好坏，matlab编程求取每种滤波情况下的均方误差，如下表所示：gaussian Salt&pepper speckle多帧平均512.83 512.70 512.76均值滤波512.90 512.79 512.91中值滤波264.7222 13.2681 58.0054秩统计滤波427.3402 268.8694 418.2802维纳滤波614.8959 845.9032 87.2399理想低通滤波535.6536 205.8030 122.4225巴特沃斯滤波524.5530 201.5557 91.7567带通滤波142.48 191.0191 100.2226自适应滤波器572.8621 9.1815 91.3655从上表可以看出，中值滤波法和带通滤波法去处高斯噪声效果比价好，多帧平均法和均值法效果次之。