基于随机共振与双边滤波的图像去噪算法

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图像处理中的图像去噪算法比较分析

图像处理中的图像去噪算法比较分析图像去噪是图像处理中一个非常重要的任务，其目的是去除或减少图像中的噪声，使图像更加清晰、具有更好的视觉效果。

随着科技的不断发展，图像去噪算法也在不断地改进和演化。

本文将对图像处理中常用的图像去噪算法进行比较分析，包括均值滤波、中值滤波、双边滤波和小波去噪算法。

首先，均值滤波是一种简单而常用的图像去噪算法。

该算法基于邻域平均的原理，通过计算像素周围邻域的平均值来去除噪声。

均值滤波对于平滑噪声较少且噪声强度较小的图像效果较好，但对于噪声强度较大的图像效果不佳。

它的主要优点是计算简单、速度较快，适用于实时处理应用。

其次，中值滤波是另一种常用的图像去噪算法。

该算法通过将像素周围邻域的像素值排序，并取中间值作为去噪后的像素值，从而实现去除噪声的效果。

中值滤波对于椒盐噪声等局部噪声有较好的去噪效果，但对于高斯噪声等全局噪声效果不佳。

由于中值滤波的核心操作是排序计算，因此在处理效率方面相对较低。

第三，双边滤波是一种结合了空间域和灰度域信息的图像去噪算法。

该算法引入了像素之间的相似性和距离度量，通过对空间域和灰度域进行加权平均，既能够平滑图像，又能够保留边缘细节。

双边滤波对于各种类型的噪声都具有较好的去噪效果，并且可以控制平滑程度。

然而，双边滤波的计算复杂度较高，处理大尺寸图像时速度较慢。

最后，小波去噪是一种基于小波变换原理的图像去噪算法。

该算法通过将图像分解成多个不同频率的子带，对低频子带进行平滑，高频子带进行细节增强，从而实现去噪去毛刺的效果。

小波去噪对于各种类型的噪声都具有较好的去噪效果，并且能够保留图像的细节和纹理。

但小波去噪的计算复杂度较高，需要进行多次小波分解和重构，算法的实现较为复杂。

综上所述，不同的图像去噪算法具有各自的优缺点，适用于不同类型噪声的去除。

均值滤波和中值滤波是两种简单而常用的去噪算法，适用于低强度噪声和局部噪声处理。

双边滤波和小波去噪算法是基于更复杂原理的图像去噪算法，适用于各种类型的噪声和较高强度噪声的处理。

基于参数调节随机共振的图像去噪研究

基于参数调节随机共振的图像去噪研究作者：骆丹蕊等来源：《软件导刊》2015年第03期摘要：提出一种图像的参数调节随机共振去噪方法，对来自于同一噪声源的多张同一图像进行处理，将若干张图片中相同位置的元素按列排序处理成周期信号输入双稳态系统，利用参数调节随机共振提高了图像信噪比。

实验证明，该方法能显著提高图像质量。

关键词：参数调节；随机共振；双稳系统；图像去噪中图分类号：TP317.4文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2015）003-0145-030 引言数字图像处理是将图像转化成数字信号并利用计算机对其进行处理的一门学科，起源于20世纪20年代，目前已广泛应用于科学研究、生物医学工程、航空航天等[1]。

在图像传输过程中，图像往往会受到污染，这是因为在传输通道中存在着各种类型的噪声使图像信号减弱。

针对这一问题，人们提出了许多方法来解决，例如，基于Chebyshev理论与Radon变换的噪声降质图像复原方法[2]、基于Bregman迭代双正则化的图像复原方法[3]、探究运动模糊图像复原的逆滤波和维纳滤波法等[4]。

以上方法大都是通过削弱噪声让图像复原。

近年来，随机共振在信号处理领域取得了显著成就，自从1981年Benzi[5]在对地球冰川期变化的研究中首次提出随机共振（stochastic resonance，SR）概念以来，随机共振就受到了广泛关注。

SR的机理主要是利用噪声的激励作用，使淹没在噪声中的微弱信号得到共振加强，打破了人们传统上认为噪声是有害的观念[6]。

随着SR研究的深入，研究范围延伸到图像处理领域，例如含噪图像的二维SR处理方法[7]、有效降低图像噪声污染的级联SR复原法[8]，以及Marks[9]等人提出的通过向图片添加适当强度的噪声使图片更加符合人的视觉特征等理论。

图像的SR机理通常是将图像输入双稳系统中进行随机共振处理，通过调节噪声或系统参数达到最优信噪比。

本文提出一种基于参数调节随机共振的图像去噪方法，通过向同一源图像的来自同一噪声源的多张图像进行处理，将图片相同位置按列排序处理成周期信号输入双稳系统中。

浅谈基于双边滤波的图像去噪的方法

基于双边滤波的图像去噪方法院系专业姓名指导教师年月摘要双边滤波是非线性的滤波方法，是结合图像的像素值相似度空间邻近度和空间领近度的一种折衷处理，同时考虑灰度相似性和空域信息，达到保边去噪的目的。

双边滤波具有简单、非迭代、局部的特点。

双边滤波器的好处是可以做边缘保存，一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪，都会较明显地模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显。

双边滤波比高斯滤波多了一个高斯方差，它是基于空间分布的高斯滤波函数，所以在边缘附近，离的较远的像素不会影响到边缘上的像素值，这样就保证了边缘附近像素值的保存。

但是由于保存了过多的高频信息对于彩色图像里的高频噪声，双边滤波器不能够彻底的滤掉，只能够对于低频信息进行较好的滤波。

其具体的操作方法有两个，第一个是高斯模版，用个模板对图像中的每一个像素值进行扫描，然后把某一点和其邻域内像素的加权平均值代替那一个中心的值高斯滤波器是根据高斯函数的形状来选择其权值的线性平滑滤波器，高斯滤波是线性平滑滤波的一种，最适合去除的噪声类型是服从正态分布的噪声。

第二个是以灰度级的差值作为函数系数生成的模板。

然后这两个模板点乘就得到了最终的双边滤波模板，最后得到双边滤波处理后的图像。

关键词：图像；去噪；双边滤波；高斯滤波AbstractThe bilateral filter is a nonlinear filtering method, is the combination of image pixel value similarity space proximity and space brought a compromise approach degree, considering the gray similarity and spatial information, to achieve the purpose of edge preserving denoising. The bilateral filter has the advantages of simple, non iterative, local. The bilateral filter is good to do edgepreservation,generally used Wiener filtering or Gauss filter to denoise, will obviously fuzzy edge, for the protection of high frequency detailis not obvious. Bilateral filtering than Gauss filter has a Gauss variance, it is Gauss filter function based on the spatial distribution, so near the edge, the pixel will not affect the farther to the pixel on the edge of the value, thus ensuring the preservation of edge pixel values. But because of the high frequency information saved too much for the high frequency noise in the color image, the bilateral filter can not be completely filtered out, can only be better filtering for the low frequency information. The specific operation method has two, the first is Gauss template, scanning for each pixel in the image with a template, and then the weighted one point and its neighborhood pixels instead of the average value of a central value Gauss filters are linear smoothing filter to select the weights based on the Gauss function the shape, the Gauss filter is a linear smoothing filter for noise removal, the type issubject to normally distributed noise. The second is the difference of gray level as function coefficients generated templates. Then the two template dot get bilateral filtering template final, finally get the image after bilateral filtering.Key words: Image ;Denoising;Bilateral Filtering;Gauss Filtering目录摘要 IAbstract II1 引言 11.1 课题的研究背景及意义 11.2 国内外研究现状 11.3 图像噪声及图像去噪方法 21.4 图像质量评价方法 41.5论文研究目标及结构安排 72 双边滤波理论 72.1双边滤波定义 72.2双边滤波器的设计 73 图像去噪的方法 93.1 中值滤波介绍 93.2 高斯滤波介绍 114 双边滤波实验结果 134.1结果图片 135 论文总结 18参考文献 191 引言1.1 课题的研究背景及意义当今社会已经进入了一个高度信息化的阶段，人们对信息的需求越来越多。

数字图像处理中图像去噪的算法实现方法

数字图像处理中图像去噪的算法实现方法数字图像处理是指对数字化的图像进行处理、分析和修改的过程。

图像去噪是其中一项重要的任务，它的目标是尽量降低图像中的噪声，并使图像保持尽可能多的细节信息。

本文将介绍数字图像处理中常用的图像去噪算法及其实现方法。

一、图像噪声的分类在了解图像去噪算法之前，我们需要了解图像中可能存在的噪声类型。

常见的图像噪声主要有以下几种：1. 高斯噪声：是一种符合高斯分布的噪声，其特点是随机性较强，像素值呈现连续分布。

2. 盐噪声和胡椒噪声：分别指图像中像素值变为最大值和最小值的噪声。

这种噪声会导致图像呈现颗粒状或斑点状的亮点和暗点。

3. 椒盐噪声：是指图像中同时存在盐噪声和胡椒噪声。

4. 均匀噪声：是指图像中像素值随机增减的噪声，使图像呈现均匀的亮度变化。

二、常用的图像去噪算法1. 均值滤波算法均值滤波算法是一种简单直观的图像去噪方法。

它的基本原理是用邻域像素的平均值来代替当前像素的值。

具体实现方法如下：（1）选择一个固定大小的滑动窗口，如3×3或5×5。

（2）将窗口中的像素值求平均，并将平均值赋给当前像素。

均值滤波算法的优点是简单易懂、计算量小，但它对于去除噪声的效果有限，特别是对于像素值发生较大变化的情况效果较差。

2. 中值滤波算法中值滤波算法是一种基于排序统计的图像去噪方法。

它的基本原理是用邻域像素的中值来代替当前像素的值。

具体实现方法如下：（1）选择一个固定大小的滑动窗口，如3×3或5×5。

（2）对窗口中的像素值进行排序，并取中间值作为当前像素的值。

中值滤波算法的优点是对于不同类型的噪声都有较好的去除效果，但它在去除噪声的同时也会对图像细节产生一定的模糊。

3. 双边滤波算法双边滤波算法是一种基于像素相似性的图像去噪方法。

它的基本原理是通过考虑像素的空间距离和像素值的相似程度来进行滤波。

具体实现方法如下：（1）选择一个固定大小的滑动窗口，如3×3或5×5。

医学影像处理中的图像去噪算法探究

医学影像处理中的图像去噪算法探究随着医学影像技术的快速发展，越来越多的医学影像数据被应用于临床诊断和治疗。

然而，由于摄像设备、传感器等因素的限制，医学影像数据中常常存在着各种噪声。

噪声对医学影像的质量产生了很大的影响，降低了医生对图像的判断和诊断的准确性。

因此，如何去除医学影像中的噪声成为了一个重要的研究方向。

本文将从图像去噪的角度，探究医学影像处理中常用的图像去噪算法。

第一个算法是基于统计模型的图像去噪算法。

该算法基于图像噪声的统计特征，通过对图像进行统计建模来估计和去除噪声。

其中较为常用的方法包括高斯噪声模型和泊松噪声模型。

高斯噪声模型假设图像中的噪声满足高斯分布，泊松噪声模型假设图像中的噪声满足泊松分布。

通过对图像进行统计分析，可以估计噪声的参数，进而准确地去除噪声。

此类算法的优点是能够很好地去除噪声，但对于图像的细节保持相对较少。

第二个算法是基于小波变换的图像去噪算法。

小波变换是一种多尺度分析方法，能够将图像分解为不同频率和空间分辨率的子图像。

通过对小波系数进行阈值处理，可以将噪声系数置零或减小，从而实现图像去噪。

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）。

离散小波变换将图像分解为低频和高频子图像，通过对高频子图像进行阈值处理来去除噪声。

连续小波变换则可以对图像进行连续的尺度变换，更加适用于噪声的多尺度特性的去除。

小波变换算法能够很好地保持图像的细节，但对于噪声的去除效果相对较差。

第三个算法是基于总变差的图像去噪算法。

总变差是一种衡量图像平滑度的指标，基于这一指标可以构建图像去噪的优化模型。

该算法通过最小化图像的总变差，实现对图像的去噪。

总变差去噪算法能够在去除噪声的同时，保持图像边缘和纹理细节，相比于前两种算法具有更好的效果。

然而，该方法的计算复杂度较高，对计算资源的需求较大。

除了上述算法，还有一些其他的图像去噪算法，如基于深度学习的图像去噪算法。

这些算法通过训练大规模的医学影像数据，学习到图像噪声和清晰图像之间的映射关系，从而实现对噪声图像的修复。

基于相似像素选择的双边滤波图像去噪

基于相似像素选择的双边滤波图像去噪肖秀春;谢仕义;张雨浓;姜孝华;卢晓敏【摘要】针对双边滤波在一定程度上模糊了图像特征的缺陷,提出一种基于相似像素选择的图像双边滤波算法.该算法首先在图像中搜索所处理像素的邻域内所有相似像素(与其像素值相近的像素),然后依据相似像素占全部邻域像素比例,确定该像素为特征像素或非特征像素.对于特征像素,采用其相似像素进行双边滤波;对于非特征像素,采用全部邻域像素进行双边滤波.仿真实验表明,该算法相对一般双边滤波,能够在去除噪声的同时,更好地保持图像特征.【期刊名称】《广东海洋大学学报》【年(卷),期】2010(030)004【总页数】3页(P54-56)【关键词】图像去噪;双边滤波;相似像素【作者】肖秀春;谢仕义;张雨浓;姜孝华;卢晓敏【作者单位】广东海洋大学信息学院,广东湛江,524025;中山大学,信息科学与技术学院,广州,510275;广东海洋大学信息学院,广东湛江,524025;中山大学,信息科学与技术学院,广州,510275;中山大学,信息科学与技术学院,广州,510275;中山大学,信息科学与技术学院,广州,510275【正文语种】中文【中图分类】TP391图像去噪（Image Denoising）是图像处理和计算机视觉等相关研究领域中较为重要的基础问题之一。

对于某种实际应用，研究合适的图像去噪方法是目前图像处理研究的热点和难点[1-5]。

一般分有空间域和频率域图像去噪方法：空间域的图像去噪的原理是利用邻域像素值的加权平均可以得到图像中某点的理想像素值，均值滤波、中值滤波、以及高斯滤波等都是运用上述原理的特定方法[2]；频率域的图像去噪方法首先分析噪声图像的频率，针对噪声所在的频带，设计相应的滤波器，去除图像中的噪声，方法主要有Wiener 滤波和小波变换等[3,5]。

然而，空间域和频率域的图像去噪方法本质上是一种带通滤波器，且都是各向同性（Isotropic）的滤波方法，其缺点是在去除噪声的同时模糊了图像特征。

基于多功能滤波器的图像去噪算法研究

基于多功能滤波器的图像去噪算法研究随着计算机技术和数字图像处理技术的发展，图像处理已成为许多领域的重要研究方向。

在数字图像处理中，图像去噪是一项非常重要的技术，其目的在于去除图像中的噪声，使图像更加清晰，减少对后续分析和处理的影响。

本文将会从多功能滤波器的角度，探讨当前广泛运用的图像去噪算法，并分析其优缺点。

一、图像去噪算法的概述目前，常用的图像去噪算法有：中值滤波、高斯滤波、双边滤波和基于多功能滤波器的算法等。

其中，中值滤波和高斯滤波是常见的线性滤波算法，都是基于窗口尺度内的像素值进行平滑处理。

相应地，双边滤波和多功能滤波器算法则是非线性滤波算法。

二、中值滤波、高斯滤波和双边滤波算法简介中值滤波是最简单的滤波算法之一，它是通过对矩阵中的像素进行排序，并选取中位数作为输出值来消除图像中的噪声。

该方法对小型噪声区域效果明显，但对于较大的噪音区域，并不能有效地去噪。

高斯滤波是一个基于线性卷积的技术。

它通过对像素使用加权平均值的方法来平滑整个图像。

该算法在去除轻微噪声方面表现良好，但对于强噪声的抑制效果不佳。

双边滤波可以对噪声进行更好的抑制，这是因为它引入附加的空间域权重和像素值相似度权重，利用周围像素的信息来辅助去除噪声。

然而，在实际应用中，双边滤波的效率较低，容易引入图像轮廓的模糊等问题。

三、基于多功能滤波器的图像去噪算法在多功能滤波器算法中，将不同的滤波器组合在一起，可以起到更好的去噪效果。

多功能滤波器的主要思想是将不同类型的滤波器组合起来，在不同的尺度上进行滤波处理，以得到更高质量的图像。

常见的组合滤波器有：PBF（平均-逆平均滤波器）、MWB（中值-双边滤波器）、PFM（平均-双边滤波器）等。

其中，PBF滤波器是基于平均滤波器和逆平均滤波器的组合而成的。

平均滤波器通常用于平滑图像，而逆平均滤波器则用于增强图像的边缘信息。

通过组合这两种滤波器，PBF滤波器可以更好地去除高斯噪声，并在图像的边缘上保持局部特征。

数字图像处理中的图像去噪算法

数字图像处理中的图像去噪算法数字图像处理（Digital Image Processing，DIP）已经成为了一个热门的研究领域，在许多领域都有广泛的应用。

而在数字图像处理中，图像去噪是一个十分重要的问题。

噪声是数字图像中不可避免的一部分，因为图像在获取、传输以及存储时，都可能受到各种各样的噪声的干扰。

因此，图像去噪算法的研究意义重大。

本文将介绍数字图像处理中一些经典的图像去噪算法并进行简单的比较。

这些算法包括：中值滤波、高斯滤波、双边滤波、小波变换去噪、总变差去噪以及基于深度学习的去噪算法。

1. 中值滤波中值滤波是最基本和常用的图像去噪方法之一，它是一种非线性滤波方法。

中值滤波的思想是对图像中的每个像素取相邻像素的中值作为输出像素的灰度值。

这个方法常常用于去除椒盐噪声。

中值滤波的优点是噪声抑制效果好，适用于去除离群点等类型的噪声。

但如果噪声的分布为高斯分布，则中值滤波的效果会变得不太好。

此外，在中值滤波时，窗口大小的选取会对滤波结果产生影响，较小的窗口易产生伪影，而较大的窗口易导致较大的模糊。

2. 高斯滤波高斯滤波是一种线性的滤波方法，它利用高斯函数对像素进行加权平均来减小噪声的影响。

高斯滤波的优点是保留了图像的整体特征，同时对噪声的抑制效果也不错。

此外，该算法计算快速，适合处理大尺寸的图像。

3. 双边滤波双边滤波是一种非线性的滤波方法，它在进行像素平均的同时，同时考虑像素的空间距离和灰度值距离。

通过像素间的空间距离和灰度值差异来决定权值，从而使得该算法在保留图像细节的同时，对噪声具有很好的抑制效果。

双边滤波在去除高斯噪声和椒盐噪声方面都有不错的效果。

4. 小波变换去噪小波变换去噪是基于小波分析的一种非线性滤波方法。

该算法首先将图像分解为不同尺度的局部频率信号，然后利用小波系数来判断像素是否为噪声。

接着，将噪声部分所对应的小波系数进行修正，最终再进行反变换得到去噪后的图像。

该算法在处理非线性噪声效果也很好。

基于Dual-Tree CWT和自适应双边滤波器的图像去噪算法

基于Dual-Tree CWT和自适应双边滤波器的图像去噪算法崔金鸽;陈炳权;徐庆【摘要】针对目前图像去噪方法主要局限于单一噪声,无法有效解决多种混合噪声的不足,提出了一种基于Dual-Tree CWT和自适应双边滤波器的图像去噪算法.该算法使用双树复小波变换对含噪图像进行多尺度和多方向的分解,由改进阈值对各个方向子带的高频系数进行阈值量化,同时由自适应双边滤波对每尺度下低频子带系数进行滤波,并将重构得到的图像进一步去除噪声.实验仿真结果表明,该方法对混合噪声的滤除效果明显优于现有算法,且能较好地保护图像的边缘细节信息,通过客观评价指标峰值信噪比(PSNR)和均方根误差(RMSE)定量比较,PSNR提升了5.3332～6.5278 dB,RMSE可降低29.41％～46.03％,运行时间仅为1.4920 s,整体降噪性能更优.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2018(054)018【总页数】6页(P223-228)【关键词】图像去噪;混合噪声;双树复小波变换;自适应双边滤波器;改进阈值【作者】崔金鸽;陈炳权;徐庆【作者单位】吉首大学物理与机电工程学院,湖南吉首 416000;吉首大学物理与机电工程学院,湖南吉首 416000;湖南大学电气与信息工程学院,长沙 410082;吉首大学物理与机电工程学院,湖南吉首 416000【正文语种】中文【中图分类】TP391.41 引言采集图像时，往往因为客观因素（如光照）或者主观因素（如人）会给图像添加部分噪声，使得原始图像的细节和边缘信息不能完整保留，严重影响图像的使用价值及后续处理的可行性。

目前图像去噪方法主要包括空域滤波法和频域滤波法，中值滤波器[1]、维纳滤波器[2]、双边滤波器[3]等是空域滤波的常见算法，其中中值滤波对于乘性噪声有较好的滤除效果，尤其是椒盐噪声；后者主要常见算法有小波离散变换（DWT）[4]、双树复小波变换（Dual-Tree CWT）[5-8]和Contourlet变换[9]等，该类方法往往先对图像进行多尺度和不同方向上的分解，然后根据建立的模型对频域的系数进行处理来去除噪声。

图像去噪的实现方法

图像去噪的实现方法图像去噪是数字图像处理中重要的一个方面，它可以消除图像中不需要的信息，提高图像的质量。

在实际应用中，由于各种原因（如图像采集设备的噪声、储存时的压缩等），图像中会存在不同程度的噪声。

因此，去噪技术具有很高的应用价值。

本文将介绍几种常见的图像去噪方法。

1. 双边滤波算法（Bilateral filtering）双边滤波算法是一种常用的图像去噪方法，它对图像中的每个像素进行滤波，在滤波过程中，考虑了像素之间的空间距离和像素之间的颜色相似度，从而减少了对边缘的影响。

它的主要优点是能够有效保留图像的细节信息，同时去噪效果较好。

但是，该算法的计算量较大，并且可能导致图像产生模糊。

2. 小波去噪算法（Wavelet denoising）小波去噪算法是使用小波变换对图像进行去噪的方法。

它将图像变换到小波空间后，利用小波系数的特点对图像进行去噪。

小波变换在不同尺度上对图像进行分解，并对每个分解系数进行滤波和重构，去除噪声和保留图像细节。

相比于传统的线性滤波方法，小波去噪算法具有更好的非线性处理能力，可以去除各种类型的噪声。

3. 总变分去噪算法（Total variation denoising）总变分去噪算法是一种压制噪声的非线性方法。

它是基于图像中像素之间的变化量来对图像进行去噪的。

具体来说，总变分去噪算法通过最小化图像中像素之间的总变分（即像素值变化的总和）来实现去噪。

由于总变分具有平滑和稀疏性的特点，因此该算法能够有效去除图像中的噪声，并且可以保持图像的边缘信息。

4. 非局部均值去噪算法（Non-local means denoising）非局部均值去噪算法是一种基于相似度的去噪方法。

它通过寻找图像中相似的块，计算它们之间的均值来进行去噪。

该算法的主要优点是能够有效去除高斯噪声和椒盐噪声，并且对图像平滑处理的影响较小。

但是，该算法的计算量较大，对于大型图像处理可能会导致计算时间过长。

总之，以上介绍的图像去噪方法都有各自的优点和缺点，在不同的应用场景下具有不同的适用性。

双边非局部均值滤波图像去噪算法

双边非局部均值滤波图像去噪算法韩震;王红斌;余正涛;朱映柔【摘要】In order to improve the visual effect of imagedenoising,according to natural images often contain more repetitive structure and bilateral filter have advantages in image denoising,present a new image denoising algorithm based on bilateral filtering and non-local means( NLM ). This method uses idea of NLM to estimate current pixel gray value. In image denoising process,not only impacts of current pixel gray value on result of prediction is taken into account,but also considered position relationship between current pixel and surrounding pixel. Build position coefficients in non-local neighborhood to constraint forecast results,considering homogeneity pixels similarity within the nonlocal neighborhood,design bilateral nonlocal mean filter. Experimental results show that running time of the algorithm is 0. 114 faster than bilateral filtering algorithm,peak signal-to-noise ratio (PSNR)is improved for 0.9,image similarity(MSSIM)is increased for 0. 181,the image fidelity(VIF)is increased for 0. 2147. The proposed method can better maintain integrity of image information;improve image brightness and clarity of image texture.%为提高图像去噪的视觉效果，本文根据自然图像通常包含较多的重复性结构这一现象，以及双边滤波器的在图像去噪中所具有的优点，提出了一种新的基于双边滤波与非局部均值（ NLM）的图像去噪算法。

医学影像处理中的图像去噪技术的应用方法

医学影像处理中的图像去噪技术的应用方法在医学影像处理中，图像去噪技术是一项重要的应用方法。

医学影像作为一种全面展示人体结构和功能信息的重要手段，对于医生的诊断结果有着至关重要的影响。

然而，医学影像在采集和传输过程中往往会受到各种噪声的干扰，这些噪声会降低图像的质量和清晰度，给医生的准确诊断带来困难。

因此，图像去噪技术的应用方法对于提高医学影像的质量和准确性具有重要意义。

图像去噪技术是通过对噪声进行判别和去除来恢复图像的清晰度，提高图像的视觉品质。

在医学影像处理中，常用的图像去噪技术包括基于统计方法的去噪、基于滤波方法的去噪、基于小波变换的去噪等。

基于统计方法的去噪是通过对图像信号进行统计分析来估计和消除噪声。

其中，常用的统计方法包括高斯滤波、中值滤波和均值滤波等。

高斯滤波是一种线性平滑滤波器，通过将图像中每个像素点与其邻域内的像素点进行加权平均来降低噪声的影响。

中值滤波是一种非线性滤波器，它将图像中每个像素点替换为邻域内像素点的中值，从而达到去除噪声的效果。

均值滤波是一种简单的滤波方法，它通过对邻域内像素点的平均值来平滑图像，并减少噪声的影响。

这些基于统计方法的去噪技术可以根据实际需求进行选择和调整，以获得最佳的去噪效果。

基于滤波方法的去噪是通过应用滤波器对图像进行处理，以减少噪声的影响。

其中，常用的滤波方法包括线性滤波、非线性滤波和自适应滤波等。

线性滤波器是一种将图像中每个像素点与其邻域内的像素点进行线性组合的滤波器，它可以通过调整滤波器的参数来减少噪声的影响。

非线性滤波器是一种通过对图像进行非线性变换来消除噪声的滤波器，常用的非线性滤波器包括中值滤波、双边滤波和小波变换等。

自适应滤波是一种根据图像特性和信噪比自适应调整滤波器参数的滤波方法，它可以根据不同的图像区域和噪声强度自动调整滤波器的参数，以获得更好的去噪效果。

基于小波变换的去噪是一种通过将图像信号从时域转换到频域进行处理来减少噪声的方法。

基于双边滤波的图像降噪技术研究

基于双边滤波的图像降噪技术研究随着数字图像处理技术的飞速发展，图像降噪技术也越来越受到人们的关注。

现今，各种降噪算法层出不穷，其中基于双边滤波的图像降噪技术正逐渐成为一种热门算法。

双边滤波是一种非常重要的图像滤波方法，它可以在滤波过程中保留图像中的边缘信息，同时去除噪声和平滑图像。

双边滤波器在图像降噪中的应用已经被广泛地研究和探讨，其优越性能也已经得到了业界的广泛认可。

和其他滤波算法相比，双边滤波的主要优点是能够在去噪的同时保留图像中的细节信息。

在实际应用中，往往需要同时考虑两个问题，一是去除图像中的高斯噪声以及其他噪声，并且滤波器的处理效果不能损害图像中的细节信息。

对于这个问题，双边滤波具有高效的去噪性能，不会使图像模糊或者使得边缘信息受到破坏，使得图像质量得以得到保证。

双边滤波器通常包括两个部分，一部分用于计算距离权重，另一部分用于计算灰度权重。

其中，距离权重主要用于保持图像中各个像素之间的距离不变，而灰度权重则保证了滤波器在去噪的过程中尽可能地保留图像中的细节信息。

一般情况下，函数窗口的大小会对双边滤波器的性能产生影响。

窗口大小越大，去噪效果越好，但是也会导致图像模糊和失真的问题。

通过实验可以发现，对于图像进行双边滤波降噪时，窗口大小的选择是非常关键的。

在实践中，需要根据实际情况调整窗口大小，以保证图像既能够去噪，又能够保持细节信息不受到破坏。

双边滤波器的另一个重要参数是滤波器的半径或者迭代次数。

海森大学关于双边滤波的一些经验性结论表明，滤波器半径的取值在图像处理中一般为1~5个像素值，迭代次数一般为1~5步。

但是实际研究表明，在具体的应用环境当中，双边滤波器所取的参数可能会因为不同的场景而有所调整。

总之，基于双边滤波的图像降噪技术已经成为图像降噪领域的热门算法，其优秀的性能和广泛的应用前景受到了广泛关注。

在具体的应用中，需要针对不同的场景进行参数调整，以达到最佳的去噪效果。

未来，基于双边滤波的图像降噪技术将继续得到优化和改进，为数字图像处理领域带来更多的可能性。

基于双边滤波器的图像去噪去雾算法研究

新疆大学毕业论文(设计)题目: 基于双边滤波器的图像去噪算法研究指导老师: 周刚学生姓名：越博昱所属院系：信息科学与工程学院专业：通信工程班级：通信10-3完成日期：2014.05.25本人郑重声明论文系本人在相关教师指导下独立完成，没有抄袭、剽窃他人成果，由此造成的一切后果由本人负责。

签名：双边滤波方法(Bilateral filtering)主要能在滤波的同时考虑到图像信息中的图像细节信息，能在滤波去除噪声的同时保护图像的细节。

做了用双边滤波器对高斯噪声和随机噪声的滤波实验，对这两种噪声都有很好的去噪效果。

同时发现双边滤波对于彩色和灰度图像的滤波均适用，具有很强的适用性。

并且对比了传统的滤波技术均值滤波和中值滤波，发现双边滤波不仅能有效的去除噪声，更能保护图像边缘细节，很大程度降低了出现边缘模糊的负面效应。

本文在学习和研究双边滤波器之后，发现将双边滤波器的保边去噪的特性很适合用去雾算法。

在去雾算法方面参考了何凯明等人的研究成果，在暗通道先验理论的基础上，用最小值滤波处理暗通道图，得到透射率图。

本文认为最小值滤波对暗通道图像细节保护不够完善，用双边滤波的方法替代最小值滤波，测试得到了更为细致的透射率图，图像去雾也取得了更好的效果。

关键词：双边滤波；保边去噪；图像去雾；暗通道先验AbstractBilateral filtering method (Bilateral filtering) image edge information mainly in filtering considering image information, and image edge smooth. Based on the study and research of the bilateral filter, found the characteristics of the bilateral filter is well suited to defogging algorithm. Continue to sit the test found that the bilateral filter is suitable for color and gray image filtering, with strong applicability. Compared with the mean filter and median filter in filtering the traditional bilateral filtering, found that not only can remove noises effectively, more details of image edge protection, greatly reduces the negative effect of blurred edge. With reference to He Kaiming's research achievements in the defogging algorithm, based on the dark channel prior theory, value filter dark channel graph with the minimum transmission diagram, get. This paper considers minimum filtering on dark channel image details protection is not perfect, with bilateral filtering method alternative minimum filtering, testing has been more transmission figure meticulous, recovery for the next image, better to sit the fog image.Key words：Bilateral filtering ，Edge preserving denoising，image defogging , The dark channel prior目录第一章前言 (1)1.1 去雾算法背景 (1)1.2去雾算法发展状况 (2)1.3 本文的研究内容 (2)第二章双边滤波器算法研究 (3)2.1双边滤波器介绍 (3)2.2 双边滤波器理论 (3)2.3双边滤波器算法实现 (5)2.3.1双边滤波器和中值滤波器对比 (5)2.3.2双边滤波器参数对去噪效果的影响 (7)第三章双边滤波器应用于图像去雾算法 (9)3.1去雾算法理论基础 (9)3.2 去雾算法实现 (14)3.3参数对去雾算法的影响 (15)第四章结论 (18)参考文献 (19)谢辞 (20)第一章前言1.1背景由于近年来空气污染加重，我国雾霾天气越来越频繁地出现，例如：2012底到2013年初，几次连续七日以上的雾霾天气笼罩了大半个中国，给海陆空交通，人民生活及生命安全造成了巨大的影响。

毕业设计--基于双边滤波的图像去噪的方法

. . . . .学号：1008431110(2014届)基于双边滤波的图像去噪方法院系电子信息工程学院专业通息工程姓名指导教师讲师2014年4月摘要双边滤波是非线性的滤波方法，是结合图像的像素值相似度空间邻近度和空间领近度的一种折衷处理，同时考虑灰度相似性和空域信息，达到保边去噪的目的。

双边滤波具有简单、非迭代、局部的特点。

双边滤波器的好处是可以做边缘保存，一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪，都会较明显地模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显。

但是由于保存了过多的高频信息对于彩色图像里的高频噪声，双边滤波器不能够彻底的滤掉，只能够对于低频信息进行较好的滤波。

其具体的操作方法有两个，第一个是高斯模版，用个模板对图像中的每一个像素值进行扫描，然后把某一点和其邻域像素的加权平均值代替那一个中心的值高斯滤波器是根据高斯函数的形状来选择其权值的线性平滑滤波器，高斯滤波是线性平滑滤波的一种，最适合去除的噪声类型是服从正态分布的噪声。

第二个是以灰度级的差值作为函数系数生成的模板。

然后这两个模板点乘就得到了最终的双边滤波模板，最后得到双边滤波处理后的图像。

关键词：图像；去噪；双边滤波；高斯滤波AbstractThe bilateral filter is a nonlinear filtering method, is the combination of image pixel value similarity space proximity and space brought a compromise approach degree, considering the gray similarity and spatial information, to achieve the purpose of edge preserving denoising. The bilateral filter has the advantages of simple, non iterative, local. The bilateral filter is good to do edge preservation,generally used Wiener filtering or Gauss filter to denoise, will obviously fuzzy edge, for the protection of high frequency detail is not obvious. Bilateral filtering than Gauss filter has a Gauss variance, it is Gauss filter function based on the spatial distribution, so near the edge, the pixel will not affect the farther to the pixel on the edge of the value, thus ensuring the preservation of edge pixel values. But because of the high frequency information saved too much for the high frequency noise in the color image, the bilateral filter can not be completely filtered out, can only be better filtering for the low frequency information. The specific operation method has two, the first is Gauss template, scanning for each pixel in the image with a template, and then the weighted one point and its neighborhood pixels instead of the average value of a central value Gauss filters are linear smoothing filter to select the weights based on the Gauss function the shape, the Gauss filter is a linear smoothing filter for noise removal, the type is subject to normally distributed noise. The second is the difference of gray level as function coefficients generated templates. Then the two template dot get bilateral filtering template final, finally get the image after bilateral filtering.Key words: Image ;Denoising;Bilateral Filtering;Gauss Filtering目录摘要 (I)ABSTRACT................................................................................................. I I 1 引言 .. (1)1.1 课题的研究背景及意义 (1)1.2 国外研究现状 (1)1.3 图像噪声及图像去噪方法 (2)1.4 图像质量评价方法 (4)1.5论文研究目标及结构安排 (7)2 双边滤波理论 (7)2.1双边滤波定义 (7)2.2双边滤波器的设计 (7)3 图像去噪的方法 (9)3.1 中值滤波介绍 (9)3.2 高斯滤波介绍 (11)4 双边滤波实验结果 (13)4.1结果图片 (13)5 论文总结 (18)参考文献 (19)1 引言1.1 课题的研究背景及意义当今社会已经进入了一个高度信息化的阶段，人们对信息的需求越来越多。

图像处理中的噪声去除算法使用教程

图像处理中的噪声去除算法使用教程引言：在图像处理中，噪声是不可避免的，它可以通过各种因素引入，例如摄像机传感器噪声、信号损失、压缩算法等。

噪声会导致图像质量下降，影响图像的细节和清晰度。

因此，噪声去除是图像处理中的重要任务之一。

本教程将介绍几种常见的噪声去除算法及其使用方法。

一、中值滤波算法中值滤波是一种简单而有效的噪声去除算法。

它的原理是将像素点周围的邻域值进行排序，然后选择排序后的中间值作为该像素点的值。

中值滤波的优势在于能够有效地去除椒盐噪声以及其他类似噪声，而同时保持图像的边缘信息。

中值滤波的使用步骤如下：1. 将图像转换为灰度图像（如果是RGB图像）。

2. 定义一个滑动窗口大小（窗口大小应根据图像噪声的特点进行调整）。

3. 遍历图像的每个像素点，将滑动窗口内的像素值进行排序。

4. 将排序后的中间值设为当前像素点的值。

5. 遍历所有像素点完成中值滤波处理。

二、双边滤波算法双边滤波是一种非线性滤波算法，既能去除噪声，又能保持图像的细节信息。

它的原理是通过考虑像素间的空间距离和灰度差异，进行滤波处理。

相比于均值滤波和高斯滤波，双边滤波在边缘保持方面效果更好。

双边滤波的使用步骤如下：1. 将图像转换为灰度图像（如果是RGB图像）。

2. 定义滑动窗口大小和两个权重参数：空间权重sigma_s和灰度差异权重sigma_r，这两个参数需要根据噪声特点和期望的滤波效果进行调整。

3. 遍历图像的每个像素点，计算滑动窗口内像素与当前像素的空间距离和灰度差异。

4. 计算像素之间的加权平均值，权重是通过空间距离和灰度差异计算得出的。

5. 遍历所有像素点完成双边滤波处理。

三、小波去噪算法小波去噪是一种基于小波变换的噪声去除算法，它能够分析图像中的频率成分并去除受噪声影响较大的高频部分。

小波去噪算法具有较好的去噪效果，并且能够保持图像的细节信息。

小波去噪的使用步骤如下：1. 将图像转换为灰度图像（如果是RGB图像）。

一种改进的双边滤波图像去噪算法

一种改进的双边滤波图像去噪算法姒绍辉;胡伏原;张伟;吴宏杰【摘要】Similar weight of bilateral filtering is only controlled by σr , so the texture detail in smooth area or complex envi-ronment cannot be reserved well. Therefore, a developed bilateral filtering algorithm with adaptive fractional order differ-entiation is proposed. The amplitude-frequency nonlinear model is established through analyzing texture characters and computing frequency gradients/amplitude change based on bilateral filter algorithm, which automatically chooses fractional order v to create mask operator using fractional order differentiation. Experimental results show that the proposed algo-rithm has better performance in noise filtering while maintaining/enhancing texture details robustly.%双边滤波亮度相似度因子仅受σr一个参数的约束，很难准确辨析图像平滑区域及细节丰富区域的纹理信息，不能较好地保留纹理细节信息。

基于此，提出一种自适应分数阶微分与双边滤波相结合的图像去噪方法。