在MATLAB环境下对图像的噪声滤除的研究(毕业设计)

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如何在Matlab中进行图像去噪与复原

如何在Matlab中进行图像去噪与复原图像去噪与复原在计算机视觉和图像处理领域有着重要的应用价值。

当图像受到噪声污染或损坏时，我们需要采取适当的方法来还原图像的清晰度和准确性。

在这方面，Matlab作为一种强大的数值计算软件，提供了丰富的图像处理工具和函数，能够帮助我们有效地进行图像去噪和复原。

一、图像去噪方法介绍在进行图像去噪之前，我们需要了解一些常见的图像噪声类型和去噪方法。

常见的图像噪声类型包括高斯噪声、椒盐噪声和泊松噪声等。

对于这些噪声，我们可以采用滤波方法进行去噪处理。

Matlab提供了多种滤波函数，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

这些函数能够基于不同的滤波算法，去除图像中的噪声，提高图像质量。

1.1 均值滤波均值滤波是一种简单的滤波方法，通过计算像素周围邻域的平均灰度值来减小噪声的影响。

在Matlab中，可以使用imfilter函数实现均值滤波。

该函数可以指定滤波器的大小和形状，对图像进行滤波处理。

均值滤波适用于高斯噪声的去除，但对于椒盐噪声等其他类型的噪声效果不佳。

1.2 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，通过在像素周围邻域中选择中间灰度值来减小噪声的影响。

在Matlab中，可以使用medfilt2函数实现中值滤波。

该函数可以指定滤波器的大小和形状，对图像进行滤波处理。

中值滤波适用于椒盐噪声的去除，对于高斯噪声等其他类型的噪声有效果不佳。

1.3 高斯滤波高斯滤波是一种线性滤波方法，通过根据像素周围邻域的权重来减小噪声的影响。

在Matlab中，可以使用imgaussfilt函数实现高斯滤波。

该函数可以指定滤波器的大小和标准差，对图像进行滤波处理。

高斯滤波适用于高斯噪声的去除，对于椒盐噪声等其他类型的噪声效果较好。

二、图像复原方法介绍除了去噪，图像复原也是图像处理中常见的任务之一。

图像复原主要是指恢复图像中的缺失或破损的信息，使得图像在视觉上更加清晰和准确。

在Matlab中，可以使用多种方法进行图像复原，包括图像插值、图像修复和图像增强等。

利用Matlab进行图像去噪和图像增强

利用Matlab进行图像去噪和图像增强随着数字图像处理技术的不断发展和成熟，图像去噪和图像增强在各个领域都有广泛的应用。

而在数字图像处理的工具中，Matlab凭借其强大的功能和易于使用的特点，成为了许多研究者和工程师首选的软件之一。

本文将介绍如何利用Matlab进行图像去噪和图像增强的方法和技巧。

一、图像去噪图像去噪是指通过一系列算法和技术，将图像中的噪声信号去除或减弱，提高图像的质量和清晰度。

Matlab提供了多种去噪方法，其中最常用的方法之一是利用小波变换进行去噪。

1. 小波变换去噪小波变换是一种多尺度分析方法，能够对信号进行时频分析，通过将信号分解到不同的尺度上，实现对图像的去噪。

在Matlab中，可以使用"dwt"函数进行小波变换，将图像分解为低频和高频子带，然后通过对高频子带进行阈值处理，将噪声信号滤除。

最后通过逆小波变换将去噪后的图像重构出来。

这种方法能够有效抑制高频噪声，保留图像的细节信息。

2. 均值滤波去噪均值滤波是一种基于平均值的线性滤波方法，通过计算像素周围邻域内像素的平均值，替代原始像素的值来去除噪声。

在Matlab中，可以使用"imfilter"函数进行均值滤波，通过设置适当的滤波模板大小和滤波器系数，实现对图像的去噪。

二、图像增强图像增强是指通过一系列算法和技术，改善图像的质量、增强图像的细节和对比度，使图像更容易被观察和理解。

Matlab提供了多种图像增强方法，以下将介绍其中的两种常用方法。

1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过对图像像素值的分布进行调整，增强图像对比度的方法。

在Matlab中，可以使用"histeq"函数进行直方图均衡化处理。

该函数能够将图像的像素值分布拉伸到整个灰度级范围内，提高图像的动态范围和对比度。

2. 锐化增强锐化增强是一种通过增强图像边缘和细节来改善图像质量的方法。

在Matlab中，可以使用"imsharpen"函数进行图像的锐化增强处理。

图像去噪算法研究-毕业设计

图像去噪算法研究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；MATLABImage 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; MATLAB目录第一章绪论 (1)1.1引言 (1)1.2数字图像的基本概念 (1)1.3数字图像处理的基本理论 (1)1.4问题的产生 (2)1.5文各章节的安排 (3)第二章图像去噪基本方法研究 (4)2.1图像噪声的基本概念 (4)2.2图像去噪方法基本方法 (4)2.2.1 均值滤波 (4)2.2.2 中值滤波 (6)2.3实验结果 (10)2.3.1 均值滤波 (10)2.3.2 中值滤波 (12)第三章小波变换的图像去噪 (15)3.1小波变换 (15)3.2小波去噪问题的描述 (15)3.3小波变换的图像去噪原理 (17)3.4阈值的选取 (21)3.5小波去噪基于MATLAB的实现 (21)3.6实验结果 (23)3.7几种算法的比较 (23)第四章总结与展望 (25)参考文献 (26)致谢 (27)第一章绪论1.1引言近些年来,随着数码产品及各类数字产品的普及，数字图像处理已成为数学技术和计算机技术交叉领域的一个研究热点。

基于MATLAB的数字图像噪声去除技术研究

［５］焦李成，谭山．图像的多尺度几何分析：回顾和展望［Ｊ］．电子学报，２００３（增刊１）：１９７５－１９８１．
ＤｉｇｉｔａｌＩｍａｇｅＮｏｉｓｅＲｅｍｏｖａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＢａｓｅｄｏｎＭＡＴＬＡＢ
ＷＡＮＧＤｏｎｇ－ｄБайду номын сангаасｎｇ，ＷＡＮＧＦｕ－ｍｉｎｇ
均值滤波的方法是对待处理的当前像素选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，用模板中像素的均值来替代原像素值。用ＭＡＴＬＡＢ实现的代码如下：
Ｉ＝ｉｍｒｅａｄ（＇０１．ｂｍｐ＇）；％读入原图Ｊ１＝ｉｍｎｏｉｓｅ（‘噪声类型 ’）；％加噪图像Ｈ＝ｏｎｅｓ（３，３）／９；％选择３×３的模板Ｂ１＝ｃｏｎｖ２（Ｊ１，Ｈ）；％均值滤波
分别添加高斯白噪声、椒盐噪声，然后分别采取均值滤
波、中值滤波、维纳滤波方法对图像去噪复原。图像质
量的评价标准（均方误差Ｓ）公式为：
∑ ｛‖ｆ（ｘ，ｙ）－ｇ（ｘ，ｙ）‖２｝
Ｓ＝
．
∑ ｛‖ｆ（ｘ，ｙ）‖２｝
３．２．３维纳滤波前面提到的两种降噪方法实质是通过对图像变换
实现，维纳滤波是要对图像进行恢复实现。图像恢复技术以获取视觉质量某种程度的改善为目的，所不同的是图像恢复过程实际上是一种估计过程，需要根据指定图像退化的模型对退化图像进行恢复，以取得未经过退化的原始图像。与中值滤波不同，维纳滤波作为一种经典的线性滤波方法，在信号和图像处理领域中具有广泛的应用。其设计原理依据的是最小均方误差准则（ＭＳＥ），即从含噪信号运用滤波变换所得到恢复后估计的信号，使得与原信号相比较它们之间的均方误差最小。用ＭＡＴＬＡＢ实现的代码如下：

基于MATLAB的图像去噪实验报告

实验二图像去噪一、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m=imread('pout.tif');x=imnoise(m,'salt & pepper',0.02);y=imnoise(m,'gaussian',0,0.01);figure(1)subplot(311)imshow(m);subplot(312)imshow(x)subplot(313)imshow(y);q=filter2(fspecial('average',3),x);w=filter2(fspecial('average',3),y);n=medfilt2(m);figure(2)subplot(311)imshow(uint8(q));subplot(312)imshow(uint8(w));subplot(313)imshow(n);2、实验结果四、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：中值滤波对于椒盐噪声效果好，因为椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同的位置上，图像中有干净点也有污染点。

中值滤波是选择适当的点来代替污染的点所以处理效果会更好。

由于噪声的均值不为零，所以均值滤波不能很好的去除噪声点。

均值滤波对于高斯噪声效果好，因为高斯噪声的幅值近似于正态分布但是却分布在每个点像素上。

图像中的每个点都是污染点，所以如果采用中值滤波会找不到合适的干净点，由于正态分布的均值为零，所以均值滤波可以削弱噪声。

利用Matlab进行图像去噪与复原的方法与技巧

利用Matlab进行图像去噪与复原的方法与技巧引言随着科技的不断发展和图像的广泛应用，图像的质量要求也越来越高。

然而，在实际应用中，由于环境的干扰等因素，图像往往会受到噪声的污染，导致图像质量下降。

因此，图像去噪与复原成为了图像处理领域的关键问题之一。

本文将介绍如何使用Matlab进行图像去噪与复原，并探讨其中的方法与技巧。

一、图像去噪的基本概念图像去噪是指通过各种方法将图像中的噪声信号剔除或减弱，以提高图像质量的过程。

常见的图像噪声有高斯噪声、椒盐噪声等。

在Matlab中，我们可以利用一些函数实现图像去噪的操作。

其中，最常用的就是使用均值滤波器和中值滤波器。

1.1 均值滤波器均值滤波器是一种简单的图像平滑技术，通过计算像素周围的邻域像素的平均值来进行滤波。

在Matlab中，我们可以使用"imfilter"函数来实现均值滤波器。

具体步骤如下：（1）读取图像，将其转化为灰度图像；（2）使用"imfilter"函数，定义一个滤波器模板，例如3*3的矩阵；（3）调用"imfilter"函数，将原始图像和滤波器模板作为输入，得到滤波后的图像。

1.2 中值滤波器中值滤波器是一种非线性滤波技术，它将像素周围邻域像素的中值作为滤波后的像素值。

相比于均值滤波器，中值滤波器对于椒盐噪声等异常值有较好的抑制作用。

在Matlab中，我们可以使用"medfilt2"函数来实现中值滤波器。

具体步骤如下：（1）读取图像，将其转化为灰度图像；（2）调用"medfilt2"函数，设置滤波器的大小，例如3*3的矩阵；（3）将原始图像作为输入，得到滤波后的图像。

二、图像复原的基本概念图像复原是指通过各种方法将受损的图像恢复到原始的清晰状态的过程。

图像的损伤可以是由于传感器噪声、图像压缩等原因导致的。

在Matlab中，我们可以利用一些函数实现图像复原。

基于matlab声音信号的滤波去噪处理毕业论文

基于matlab声音信号的滤波去噪处理毕业论文基于matlab声音信号的滤波去噪处理摘要滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位。

FIR数字滤波器和IIR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。

Matlab功能强大、简单易学、编程效率高,深受广大科技工作者的欢迎。

特别是Matlab还具有信号分析工具箱,不需具备很强的编程能力,就可以很方便地进行信号分析、处理和设计。

利用MATLAB 信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。

课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。

通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现。

在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR 数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。

通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。

ABSTRACTThe Design of Analysis and Processing Voice Signal Abstract Speech signal processing is to study the use of digital signal processing technology and knowledge of the voice signal voice processing of the emerging discipline is the fastest growing areas of information scienceone of the core technology. Transmission of information through the voice of humanity's most important, most effective, most popular and most convenient form of exchange of information.. Matlab language is a data analysis and processing functions are very powerful computer application software, sound files which can be transformed into discrete data files, then use its powerful ability to process the data matrix operations, such as digital filtering, Fourier transform, when domain and frequency domain analysis, sound playback and a variety of map rendering, and so on. Its signal processing and analysis toolkit for voice signal analysis provides a very rich feature function, use of these functions can be quick and convenient features complete voice signal processing and analysis and visualization of signals, makes computer interaction more convenient . Matlab Signal Processing is one of the important areas of application. The design of voice-processing software for most of the content are numerous, easy to maneuver and so on, using MATLAB7.0 comprehensive use GUI interface design, various function calls to voice signals such as frequency, amplitude, Fourier transform and filtering, the program interface concise, simple, has some significance in practice. Finally, the speech signal processing further development put forward their own views.目录摘要ABSTRACT绪论1.1研究的目的和意义1.2国内外同行的研究状况1.3本课题的研究内容和方法语音信号去噪方法的研究2.1去噪的原理2.2去噪的方法去噪和仿真的研究3.1语音文件在MATLAB平台上的录入与打开3.2 原始语音信号频谱分析及仿真3.3 加噪语音信号频谱分析及仿真3.4 去噪及仿真3.5 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点总结致谢参考文献1.绪论1.1研究的目的和意义语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学，它的应用和发展与语音学、声音测量学、电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系，语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。

基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文

在Matlab平台上实现对语音信号的去噪研究和仿真作者姓名：王青天专业班级：电子1班指导教师：钟晓玲摘要语音信号在数字信号处理中占有极其重要的地位，因此选择通过对语音信号的研究来巩固和掌握数字信号处理的基本能力十分具有代表性。

对数字信号处理离不开滤波器，因此滤波器的设计在信号处理中占有极其重要的地位。

而MATLAB软件工具箱提供了对各种数字滤波器的设计。

本论文“在MATLAB平台上实现对语音信号的去噪研究与仿真”综合运用了数字信号处理的各种基本知识，进而对不带噪语音信号进行谱分析以及带噪语音信号进行谱分析和滤波处理。

通过理论推导得出相应的结论，再通过利用MATLAB作为编程工具来进行计算机实现比价已验证推导出来的结论。

在设计过程中，通过设计FIR数字滤波器和IIR数字滤波器来完成滤波处理。

在设计过程中，运用了MATLAB对整个设计中的图形的绘制和一些数据的计算以及仿真。

关键字滤波器；MATLAB；仿真；滤波Speech signle denoising and simulation inMATLAB platformABSTRACTDigital signal processing can not be separated from the filter,the filter design occupies an extremely important role in signal processing.The MATLAB software toolbox provides a variety of digital filter design.The subject of the use of basic knowledge of digital signal processing,speech signal and the noisy speech signal specctral snalysis and filtering,By the theoretical derivation of the corresponding conclusions,then to the computer through the use of MATLAB as a programming tool To achieve parity to verify the conclusions derived.In the design process,using the windoow function design FIR digital filter,IIR digital filter using cut design than Chebyshev,Butterworth and bilinear variation method.In the design process,the use of computer and simulation of MATLAB the entire design,graphics rendering,and some date.Key words filter；MATLAB；simulation；filtering目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第1章前言 (1)1.1研究的意义 (1)1.2国内外研究现状 (1)1.3研究的内容 (2)第2章语音信号去噪方法的研究 (4)2.2去噪的原理 (4)2.2.1采样定理 (4)2.2.2采样频率 (5)2.2去噪的方法 (5)FIR滤波器基本结构： (7)IIR数字滤波器的设计 (8)第3章滤波器的设计及实现 (10)3.1数字滤波器设计的基本原理 (10)3.3IIR数字滤波器的设计及实现 (13)第四章去噪及仿真的研究 (16)4.1语音文件在MATLAB平台上的录入与打开 (16)4.2原始语音信号频谱分析及仿真 (16)4.3加噪语音信号频谱分析及仿真 (20)(1)正弦波信号加入原始语音信号 (20)4.4去噪及仿真 (23)4.5结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点 (25)总结 (27)致谢 (28)参考文献 (29)第1章前言1.1研究的意义语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。

使用MATLAB进行图像滤波与去噪处理

使用MATLAB进行图像滤波与去噪处理引言：图像处理是现代科技中一个重要的领域，它在许多领域中发挥着关键作用，包括医学影像、遥感图像以及工业检测等。

图像滤波与去噪处理是图像处理中的一个核心问题，它能够提高图像质量、增强图像细节以及减少图像中的噪声。

MATLAB作为一个强大的科学计算软件，在图像处理领域也有着广泛的应用。

本文将介绍使用MATLAB进行图像滤波与去噪处理的方法和技巧。

一、图像滤波的基本概念和原理图像滤波是对图像进行平滑处理或者增强处理的一种方法。

其基本原理是通过在图像上应用一个滤波器，对图像的像素进行加权平均操作，以达到平滑或者增强的效果。

常见的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。

其中，均值滤波器通过计算邻域像素的平均值来进行平滑操作，中值滤波器则通过计算邻域像素的中位数来进行平滑操作，而高斯滤波器则根据高斯函数来计算加权平均值。

在MATLAB中，可以使用imfilter函数来实现不同类型的图像滤波操作。

二、图像去噪的基本概念和原理图像噪声是由于图像获取、传输、存储或者显示等过程中引入的随机干扰信号。

去噪处理旨在恢复出原始图像并减少噪声的影响。

常见的图像去噪方法包括空域滤波方法和频域滤波方法。

其中，空域滤波方法是在图像的空间域上进行滤波操作，常用的方法有均值滤波、中值滤波和双边滤波等。

频域滤波方法则是在图像的频域上进行滤波操作，常用的方法有傅里叶变换和小波变换等。

在MATLAB中，可以使用medfilt2函数和wiener2函数来实现空域滤波方法。

三、MATLAB中的图像滤波和去噪函数MATLAB提供了多种用于图像滤波和去噪的函数，可以根据不同的需求选择合适的函数进行操作。

以下是对几个常用函数的简要介绍：1. imfilter函数：imfilter函数实现了各种图像滤波操作，包括线性和非线性滤波。

该函数可以接受多种滤波器类型，包括方形、圆形和自定义形状的滤波器。

用户可以根据具体需求选择不同的滤波器类型和参数。

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Matlab的图像去噪算法的研究...

2011级毕业设计（论文）基于MATLAB的图像滤波中值算法研究年级: 2011级学号:姓名:专业:电子信息工程指导老师：二零一五年六月\\摘要觉效果，妨碍了人们的正常识别，严重时会影响图像中的有用信息。

所以，消除图像采集和传输过程中产生的噪声,降低噪声对原图像的干扰，提高图像质量，增强图像视觉效果，成为了数字图像处理领域里的重要部分。

本文首先对噪声的几种类型进行了介绍，重点讨论了几种经典的图像去除噪声的滤波算法，然后本文主要研究分析均值滤波法、中值滤波法、维纳滤波法，并进行相应的仿真。

对图像处理应用时的常用函数及其主要用法进行分析,详细阐述了这三种去噪算法原理及特点，最后运用Matlab软件对多张图片进行仿真去噪，并对去噪效果进行评价与分析。

并在此基础上，提出了一种改进的中值滤波去噪方法.关键词：图像去噪；均值滤波；中值滤波；维纳滤波程序代码抠叩82 192 8248AbstractThe digital image in the formation transmission and recording process is often polluted by various noises, affect the visual effects of the image, and impede the normal people’s recognition, seriously affecting the useful information of aimage。

Therefore, eliminate the noise of image acquisition and transmission processing, reduce the noise disrupt original image， improve image quality，enhance the visual effect of the image, has become an important part of the field of digital image processing。

Matlab中的图像去噪方法探究

Matlab中的图像去噪方法探究引言：图像去噪是数字图像处理中一个重要的领域，通常被用于清除图像中的噪声，提高图像的质量。

Matlab作为最常用的科学计算软件之一，提供了众多图像去噪方法的实现。

本文将探究在Matlab环境下常用的图像去噪方法，包括均值滤波、中值滤波、小波去噪和Total Variation（TV）去噪等。

1. 均值滤波均值滤波是一种简单且常用的图像去噪方法。

其基本思想是通过计算像素周围邻域像素的平均值来减少噪声的影响。

在Matlab中，可以使用`imfilter`函数来实现均值滤波。

该函数通过对图像进行卷积操作，可以选择不同大小的滤波器来达到不同程度的去噪效果。

然而，均值滤波的缺点是会导致图像的细节模糊化，并且无法处理噪声的非高斯分布情况。

2. 中值滤波中值滤波是一种基于排序统计的图像去噪方法。

它的原理是通过对像素周围邻域像素进行排序，然后选择中间值作为输出像素的值。

与均值滤波相比，中值滤波能够更好地保留图像的细节信息。

Matlab中的`medfilt2`函数可以用于实现中值滤波。

需要注意的是，中值滤波对于椒盐噪声和脉冲噪声等非高斯分布噪声具有较好的去除效果，但对于高斯噪声等其他类型噪声的去噪效果相对较差。

3. 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的图像去噪方法，它通过将图像信号分解为不同频率的小波系数，然后根据小波系数的能量分布情况进行去噪处理。

在Matlab中，可以使用Wavelet Toolbox提供的函数来实现小波去噪。

其中，`wdenoise`函数可以根据设定的阈值对小波系数进行修正，从而实现图像去噪的效果。

由于小波去噪考虑了图像的频域特性，因此在去除噪声的同时能够尽可能地保留图像的细节信息。

4. Total Variation（TV）去噪Total Variation（TV）去噪是一种基于偏微分方程的图像去噪方法，它通过最小化图像的总变差来减少图像中的噪声。

在Matlab中，可以使用Image Processing Toolbox中的`imdenoise`函数来实现TV去噪。

在matlab环境下对图像的噪声滤除的研究

本科毕业设计题目基于MATLAB 的图像去噪的研究学生姓名专业名称通信工程指导教师2015年 5月 14 日基于MATLAB的图像去噪的研究摘要在智能手机越发普及的今天，信息已经从简单的文字变为更直观的图像。

但是数字化的图像也面临诸多问题，因生成、传输时产生的噪声就是图像致命的杀手。

怎样去除噪声成为了当今数字图像领域中一个重要的研究课题。

其处理程度的优劣直接决定了后续的图像处理工作的好坏。

在本文中，第一部分介绍了图像处理的意义和现状。

第二部分介绍了MATLAB这款软件和本文用到的几种算法的原理。

第三部分着重研究并分析了三种常用的去噪方法并对一张图片进行了去噪仿真，得出了线性滤波中的均值滤波可用来抑制高斯噪声，非线性滤波中的中值滤波可用来处理椒盐噪声，维纳滤波也同样可用来处理高斯噪声的结论。

第四部分对结论的分析看出此三种方法滤噪的弊端，因此对新兴技术小波滤噪中的阈值和极大值两种算法做了研究。

得出极大值滤噪虽有较好效果但其算法较复杂，小波阈值法算法简单，选基灵活实用性广，对高斯和椒盐噪声效果均比较理想的结论。

最后再对全文做出总结，对比几种仿真结果。

关键词：图像去噪，维纳滤波，小波阈值。

The study of the image denoising based on MATLABAbstractIn today's smartphones is increasingly, from simple text information has became more intuitive image. But the digital image is also facing many problems, because of the noise emitted by generation and transmission is the image of deadly killer. How to get rid of the noise has become a current in the field of digital image is an important research topic. The degree of its processing directly determines the subsequent image processing work of good or bad. In this article, the first part introduces the significance and status quo of image processing. The second part introduces the software MATLAB and the principle of several kinds of algorithm used in this paper. The third part of this paper studies and analyzes three kinds of common denoising method and the image denoising simulation, concluded that the average filtering can be used in the linear filter to suppress gaussian noise, median filtering of nonlinear filtering can be used to deal with salt and pepper noise, wiener filtering is also available to deal with the conclusion of gaussian noise. The fourth part analysis of the conclusion that the disadvantages of the three ways to filter the noise, so for the emerging technology of wavelet denoising threshold and the maximum two algorithm to do the research. Although it is concluded that the maximum noise has better effect is relatively complex, but the algorithm of wavelet threshold method is simple, choose flexible base wider practicability, the gauss noise and salt and pepper effect are ideal conclusion. Finally, give a summary to full text, compared several kinds of simulation results.Key words：Image denoising，wiener filtering，wavelet threshold.目录1绪论 (1)1.1本文研究背景 (1)1.2 本文研究目的 (1)1.3 本文的研究意义 (2)2 Matlab及相关去噪原理 (3)2.1 Matlab (3)2.1.1 MATLAB相关简介 (3)2.1.2 Matlab发展史 (4)2.1.3 Matlab的优势 (4)2.2图像去噪算法 (6)2.2.1 均值滤波法 (6)2.2.2 中值滤波法 (7)2.2.3 维纳滤波法 (8)2.3 小波变换基本理论 (9)2.3.1 小波的基本分类 (9)2.3.2 小波去噪基本原理 (10)3 常用滤波法仿真 (11)3.1均值滤波法去噪仿真 (11)3.2 中值滤波法去噪仿真 (15)3.3 维纳滤波去噪仿真 (17)4 新一代小波变换法去噪 (19)4.1 基于小波变换的自适应模糊阈值法 (19)4.1.1 基本原理 (19)4.1.2 自适应模糊阈值滤波法仿真 (20)4.2 小波变换模极大值去噪法 (22)4.2.1 极大值的基本原理 (22)4.2.2 模极大值基本算法 (23)4.3 两种小波去噪算法的比较 (24)5 总结 (25)5.1 对本文的总结 (25)5.2 对今后工作的展望 (26)参考文献 (28)致谢 (29)附录 (34)1绪论1.1本文研究背景视觉作为人类最重要的五感之一，对人类的影响至关重要。

Matlab中的图像去噪算法研究

Matlab中的图像去噪算法研究引言图像处理是计算机科学和工程领域中的重要应用领域之一。

随着数字图像的广泛应用，对图像质量的要求也在不断提高。

图像去噪是图像处理领域中的一项关键任务，其目的是消除图像中的噪声，以提高图像的质量和清晰度。

Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了多种图像去噪算法的实现。

本文将探讨Matlab中的图像去噪算法，并比较它们在不同噪声情况下的性能。

噪声与图像去噪在开始讨论具体的去噪算法之前，我们先来了解一下什么是图像噪声以及图像去噪的原理。

图像噪声是指在图像获取、传输和处理过程中引入的不希望的干扰信号。

常见的图像噪声包括高斯噪声、椒盐噪声和泊松噪声等。

这些噪声会使图像失真、失真和降低可视质量。

图像去噪是指对受到噪声污染的图像进行处理，恢复图像的真实内容。

去噪算法的基本原理是通过分析图像的空间域或频域特征，估计和消除噪声对图像的影响。

目前，常见的图像去噪算法包括均值滤波、中值滤波、小波变换和非局部均值滤波等。

均值滤波均值滤波是一种简单常用的线性滤波算法。

它基于一个窗口，将窗口内像素的灰度值进行求平均，然后将求得的均值作为中心像素的新灰度值。

均值滤波的优点是简单快速，对保留图像细节有一定的效果。

但是，在处理包含较强噪声的图像时，均值滤波的效果并不理想。

中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法。

它基于一个窗口，将窗口内所有像素的灰度值进行排序，然后将排序后的中间值作为中心像素的新灰度值。

中值滤波的优点是能够有效抑制椒盐噪声，保持图像边缘和细节。

然而，对于含有高斯噪声的图像，中值滤波的效果并不好。

小波变换小波变换是一种多尺度分析工具，也是图像处理中常用的去噪方法。

通过将图像分解为不同尺度的低频子带和高频子带，可以对不同频率的噪声进行分析和处理。

小波变换的优点是既能够保留图像的细节又能够去除噪声。

但是，小波变换的计算复杂度较高，对于大尺寸的图像而言，处理时间较长。

非局部均值滤波非局部均值滤波是一种经典的图像去噪算法。

Matlab中的噪声去除算法研究

Matlab中的噪声去除算法研究引言在现代科技发展的背景下，噪声成为我们日常生活和工作中不可忽视的因素之一。

噪声的存在往往会干扰我们对信号的正确解读和处理。

因此，研究和开发高效的噪声去除算法显得尤为重要。

本文将重点讨论在Matlab平台上的噪声去除算法研究。

一、噪声的特性和类型在深入研究噪声去除算法之前，我们首先需要了解噪声的特性和类型。

噪声可以分为两种主要类型：加性噪声和乘性噪声。

加性噪声是指在原始信号上添加的一种噪声，乘性噪声则是指将原始信号与一种噪声进行乘积的结果。

噪声一般具有随机性和周期性的特点。

随机噪声是一种无规律、难以预测的噪声，往往以高斯分布或均匀分布形式出现。

周期性噪声则是指噪声信号具有明显的周期性变化，这种类型的噪声通常源于电源干扰或机械振动等外部环境。

二、常用的噪声去除算法1. 均值滤波均值滤波是最简单、最常见的噪声去除算法之一。

该算法通过计算信号邻域内像素的平均值来估计信号本身的值。

在Matlab中，可以利用imfilter函数实现均值滤波操作。

2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法，其主要思想是通过计算信号邻域内像素的中值来估计信号的值。

中值滤波能够有效去除椒盐噪声等离群值，对于保留信号细节有良好的效果。

3. 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的信号去噪方法。

它利用小波变换将信号分解为低频和高频部分，然后通过对高频部分进行阈值处理来实现去噪。

小波去噪在去除高斯噪声和周期性噪声方面表现出色。

4. 自适应滤波自适应滤波算法根据输入信号的特性自动调整滤波器参数，以实现更好的去噪效果。

该算法能够动态地进行滤波器参数选择，适应不同噪声特点。

三、Matlab中的噪声去除实现在Matlab中，可以利用内置函数或自定义函数来实现不同的噪声去除算法。

下面以均值滤波和小波去噪为例，介绍它们在Matlab中的具体实现。

1. 均值滤波实现```matlabimg = imread('noisy_image.jpg');filtered_img = imfilter(img, fspecial('average', [3, 3]));```上述代码中，通过imread函数读取待处理的图像，然后利用imfilter函数对图像进行均值滤波处理。

使用Matlab进行图像去噪与增强的技巧

使用Matlab进行图像去噪与增强的技巧图像去噪与增强是数字图像处理中的重要环节，在很多领域都有所应用，如医学影像、无人驾驶技术、智能安防等。

Matlab是一种广泛应用于科研与工程领域的软件，以其强大的图像处理功能备受青睐。

本文将介绍一些使用Matlab进行图像去噪与增强的技巧，让读者能够更好地掌握这一工具以及相关的技术。

1. 图像去噪技术图像去噪是指从图像中消除由于采集设备、传输过程或其他因素引入的噪声，使得图像更加清晰可辨。

Matlab提供了很多常用的图像去噪工具和算法，下面将介绍其中几种常见的方法。

1.1 均值滤波均值滤波是一种简单有效的降噪方法，其基本思想是用相邻像素的平均值来代替当前像素的值。

Matlab提供了均值滤波函数`imfilter`，可以通过指定滤波器类型和大小来实现不同程度的去噪效果。

例如，可以使用`fspecial`函数生成一个指定大小的均值滤波器矩阵，然后通过`imfilter`函数对图像进行滤波处理。

1.2 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，其原理是用像素领域内的中值来代替当前像素的值。

相比于均值滤波，中值滤波能够更好地保留图像的细节信息，并且在去除椒盐噪声等脉冲噪声方面表现更好。

在Matlab中，可以使用`medfilt2`函数来进行中值滤波操作，通过指定滤波器大小来调整滤波程度。

1.3 小波降噪小波降噪是一种基于小波变换的图像去噪方法，能够在不同尺度上对图像进行分析和处理。

Matlab中提供了丰富的小波变换工具箱，可以选择不同的小波基和阈值方法来实现图像的降噪和增强。

例如，可以使用`wdenoise`函数对图像进行小波去噪操作，在指定阈值和小波基的情况下，实现对图像的去噪效果的控制。

2. 图像增强技术图像增强是指通过一系列处理方法，使得图像的质量得到改善，更适合进行分析和应用。

Matlab提供了很多图像增强的函数和工具箱，下面将介绍一些常见的图像增强技术。

2.1 灰度拉伸灰度拉伸是一种常用的增强方法，其原理是通过对图像像素的灰度值进行线性转换，使得图像的对比度得到改善。

Matlab中的图像去噪和图像增强技术

Matlab中的图像去噪和图像增强技术引言：图像处理是图像技术领域中的一个重要研究方向。

随着科技的不断进步，图像的获取和处理已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。

然而，由于各种原因，图像中常常会包含噪声，而且有些图像的细节不够清晰。

因此，图像去噪和图像增强技术在图像处理中扮演着重要的角色。

本文将重点介绍Matlab中的图像去噪和图像增强技术。

一、图像去噪技术1.1均值滤波均值滤波是一种常用的图像去噪技术，其基本原理是用像素周围邻域的平均灰度值来代替该像素的灰度值，从而减小图像中噪声的影响。

Matlab提供了现成的均值滤波函数。

用户只需输入图像和滤波器大小即可实现均值滤波。

然而，均值滤波也会导致图像细节的丢失。

1.2中值滤波中值滤波是一种经典的非线性滤波算法。

它的基本思想是用邻域像素的中值来代替当前像素的灰度值。

相比于均值滤波，中值滤波对图像细节的保护更好。

在Matlab中，用户可以使用medfilt2函数实现中值滤波。

该函数需要输入图像和滤波器大小作为参数。

1.3小波去噪小波去噪是一种既能够去除噪声又能够保留图像细节的方法。

它通过将图像分解成不同频率的小波系数，对低频系数进行阈值处理，将高频系数减少到零，然后再进行小波反变换得到去噪后的图像。

Matlab中提供了许多小波去噪的函数，例如wdenoise和wden库函数。

通过调整阈值参数，用户可以控制去噪的效果。

二、图像增强技术2.1直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强技术。

它通过将图像的灰度级进行重新分布来增强图像的对比度。

具体来说，直方图均衡化将原始图像的灰度级映射到一个均匀分布的直方图上，从而增强了图像的细节和对比度。

在Matlab中，用户可以使用histeq函数实现直方图均衡化。

2.2拉普拉斯增强拉普拉斯增强是一种通过增强图像的高频细节来改善图像质量的方法。

它的基本原理是通过对图像进行拉普拉斯滤波，增强图像边缘和细节。

Matlab提供了许多拉普拉斯滤波的函数，例如fspecial和imfilter等。

(完整版)图像去噪处理的研究及MATLAB仿真毕业设计

目录引言 (1)1图像去噪的研究意义与背景 (2)1.1数字图像去噪研究意义与背景 (2)1.2 数字图像去噪技术的研究现状 (3)2 邻域平均法理论基础 (3)2.1 邻域平均法概念 (3)3 中值滤波法理论基础 (3)3.1中值滤波法概念 (3)3.2中值滤波法的实现 (4)4中值滤波法去噪技术MATLAB仿真实现 (4)4.1Matlab仿真软件 (4)4.2中值滤波法的MATLAB实现 (5)4.3邻域平均法的MATLAB实现 (6)总结 (8)全文工作总结 (8)工作展望……………………………………………………………………… (8)参考文献……………………………………………………………………… (9)英文摘要…………………………………………………………………… (10)致谢语 (11)图像去噪处理的研究及MATLAB仿真电本1102班姓名：杨韬指导老师：刘明军摘要:图像是生活中一种重要的信息来源，通过对图像的处理可以帮助我们了解信息的内在信息。

数字图像去噪声涉及光学系统、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，如今其理论体系非常完善，且其应用很广泛，在医学、军事、艺术、农业等都有广泛且充分的应用。

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。

本文概述了邻域平均法与中值滤波法去噪的基本原理。

对这两种常用的去噪方法进行了分析比较和仿真实现。

最后根据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。

为实际工作中的图像处理，去噪方法的选择和改进提供了数据参考和依据。

关键字：邻域平均法;中值滤波法;MATLAB引言图像因为一些原因总会被外界干扰，所以图像质量往往不是很好,而质量不好的图片又不容易进行进一步的处理。

在对图像的地处理过程中，图像去噪是很重要的一个环节，所以想对图像进行进一步的处理,对图像的去噪就变得重要起来,所以很多研究人员对这一课题进行了比较全面的研究,图像的处理最传统的方法是在空域中的处理，也就是说在图像的空间范畴内对图像质量进行改善。

基于Matlab的图像去除噪声的研究

波器以及小波。在此基础上 , 利用 M atlab 编程与仿真 , 对其结果进行分析与比较 , 找出较佳处
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引言
实际图像在形成、传输的过程中 , 由于各种干扰因素的存在会受到噪声的污染。噪声被理解为妨碍人的视觉器官或
系统传感器对所接收图像源信息进行理解或分析的各种因素。一般噪声是不可预测的随机信号 , 它需采用适当的方法去认识。对噪声的认识非常重要 , 它影响图像的输入、采集、处理的各个环节以及结果输出全过程 , 特别是图像的输入、采集过程中 , 若输入中含有大量噪声 , 必然影响处理全过程及输出结果 [ 1] 。因此 , 一个良好的图像处理系统 , 无论是模拟处理还是计算机处理都把减少噪声作为主攻目标。本文采用小波分析、求平均值法、形态学滤波器以及中值滤波器等方法 , 对图像降低噪声进行了分析。
第 18 卷第 3 期 2009 年 5 月
河南城建学院学报 Henan University of Urban Construction
Vol. 18 No. 3 May. 2009
文章编号 : 1671- 9662( 2009) 03- 0050- 03
基于 Matlab 的图像去除噪声的研究
柏春岚
3] 类型转换等。该工具包与其它操作一样 , 使用者可以根据需要自行编写函数 [2、。
下面以 rice. tif! 图像为原始数据 , 分析研究图像的降噪处理。 2. 2 平均值降噪 2. 2. 1 编程
收稿日期 : 2009- 03- 22 作者简介 : 柏春岚 ( 1978- ) , 女 , 山东莒县人 , 硕士 , 河南城建学院助教 , 研究方向为遥感图像处理及其应用。