几种图像去噪算法研究
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。
图像去噪算法及其应用
图像去噪算法及其应用图像去噪算法是数字图像处理领域中的一个重要分支，其主要任务是将图像中的噪声去除，以提高图像的质量和清晰度。
随着计算机技术的不断发展和普及，图像去噪算法也得到了广泛的应用。
本文将介绍图像去噪算法的基本原理及其在实际应用中的一些案例。
一、图像去噪算法的基本原理图像去噪算法的基本原理是利用数字图像处理技术，对图像进行滤波处理，去除噪声。
滤波有很多种方法，其中比较常见的有均值滤波、中值滤波、小波变换等。
以下分别介绍一下这几种方法的原理及其适用范围：1.均值滤波均值滤波是一种常见的线性平滑滤波方法，其原理是用像素周围的颜色平均值来代替该像素的颜色。
具体实现时，使用一个固定大小的矩形来计算像素的平均值，然后将平均值作为新的像素值。
均值滤波的优点是计算简单，但是对于图像中的高斯噪声、脉冲噪声等较强的噪声，效果不太好。
2.中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，其原理是用像素周围的颜色中位数来代替该像素的颜色。
中值滤波的优点是能有效去除图像中的椒盐噪声、斑点噪声等，但对于高斯噪声、周期噪声等较强的噪声，效果不佳。
3.小波变换小波变换是一种用于分析非平稳信号的数学工具，也被广泛应用于图像处理领域。
通过小波变换，我们可以将图像分解成不同频率的子图像，然后在每个子图像上进行处理，最后将所有子图像合并为一个图像。
小波变换具有良好的局部性和多尺度特性，能够有效地去除不同类型的噪声。
二、图像去噪算法的应用案例1.医学图像处理医学图像处理是图像处理领域的一个重要应用领域，其主要任务是对医学图像进行分析、处理和诊断，以辅助医生对疾病进行诊断和治疗。
在医学图像处理中，图像去噪算法常常被应用于CT、MRI等医学影像数据的预处理，以提高其清晰度和准确性。
2.视频图像处理随着数字化技术的发展，视频图像处理在娱乐、教育、安防等领域得到了广泛的应用。
在视频图像处理中，图像去噪算法的主要任务是去除视频中的噪声和干扰，以提高图像的清晰度和稳定性，从而为后续处理提供更加可靠的基础。
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。
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。
基于图像处理的图像去噪算法研究
基于图像处理的图像去噪算法研究近年来，图像处理领域取得了长足的发展，其中图像去噪技术作为图像处理的基础技术之一，受到了广泛的关注和研究。
图像噪声是由于图像采集设备、传输过程以及外界环境等因素引起的，它会严重影响图像质量和可视化效果。
在提高图像质量和信息提取方面，图像去噪技术具有重要意义。
本文将着重探讨基于图像处理的图像去噪算法研究的现状与发展方向。
首先，传统的图像去噪算法中，经典的线性滤波算法常常被应用。
例如，均值滤波、高斯滤波等。
这些算法适用于高斯噪声等特定噪声类型，但对于图像存在的复杂噪声类型，效果有限。
为了解决这一问题，非线性滤波算法被广泛应用于图像去噪领域。
比如，双边滤波、小波阈值去噪等。
非线性滤波算法通过考虑图像的空间信息和灰度差异，能够更好地保护图像的边缘和纹理细节，从而在去噪效果上有显著提升。
然而，传统的滤波算法在去噪过程中，存在一定的缺陷。
例如，局部平滑性差、边缘保护效果不佳等。
为了克服这些问题，基于稀疏表示的图像去噪算法被提出并得到了广泛应用。
稀疏表示是指通过线性组合的方式，将待去噪图像表示为一组稀疏的原子或字典。
基于稀疏表示的图像去噪算法在一定程度上提高了图像去噪的效果，在保持图像细节的同时，有效地去除了噪声。
例如，基于小波变换的稀疏表示算法，将图像在小波领域内进行稀疏表示，通过稀疏系数的阈值去噪操作，实现图像去噪的目的。
另外，基于深度学习的图像去噪算法近年来也取得了显著的成果。
深度学习是一种通过大规模的数据进行训练，实现高效的特征提取和图像去噪的技术。
通过深度神经网络的构建和训练，可以实现对复杂噪声的自动学习和处理。
例如，卷积神经网络（CNN）在图像去噪领域的应用，通过多层卷积和池化操作，实现对图像特征的提取和去噪操作。
此外，生成对抗网络（GAN）也被应用于图像去噪任务中，通过生成器和判别器的对抗训练，实现对去噪图像的优化和恢复。
综上所述，基于图像处理的图像去噪算法在滤波算法、稀疏表示算法和深度学习算法等方面都取得了显著的研究进展。
基于人工智能的图像去噪与图像增强算法研究
基于人工智能的图像去噪与图像增强算法研究图像去噪与图像增强是计算机视觉领域中重要的研究方向之一。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于人工智能的图像去噪与图像增强算法已经取得了一系列令人瞩目的成果。
本文将对基于人工智能的图像去噪与图像增强算法进行研究，探讨其原理、方法和应用。
一、图像去噪算法研究在实际应用中，图像中常常受到各种噪声的影响，如高斯噪声、椒盐噪声等。
图像去噪的目标是通过算法将图像中的噪声去除，使得图像更加清晰和可识别。
1. 基于深度学习的图像去噪算法深度学习是人工智能领域的热门技术之一，其强大的特征提取和学习能力使得其在图像去噪领域取得了突破性的进展。
深度学习图像去噪算法可以学习到图像中的潜在噪声分布，并通过神经网络实现去噪的过程。
2. 基于小波变换的图像去噪算法小波变换是一种时间-频率分析方法，在图像处理领域具有很大的应用潜力。
基于小波变换的图像去噪算法通过将图像转换到小波域中，并对小波系数进行滤波处理，实现去除图像中的噪声。
3. 基于稀疏表示的图像去噪算法稀疏表示是一种数学工具，广泛应用于图像信号处理领域。
基于稀疏表示的图像去噪算法通过对图像进行稀疏表示，利用一个稀疏的表示矩阵来恢复原始图像。
二、图像增强算法研究图像增强是指通过一系列的算法和技术手段，对图像进行处理，改善图像的质量和视觉效果，使其更加清晰、具有更多细节和更好的对比度。
1. 基于深度学习的图像增强算法深度学习在图像增强领域也发挥着重要的作用。
基于深度学习的图像增强算法往往采用卷积神经网络结构，通过学习图像的特征，并通过非线性映射函数实现图像的增强。
2. 基于直方图均衡的图像增强算法直方图均衡是一种经典的图像增强算法，通过调整图像的灰度分布，使得图像的对比度更加均衡。
该算法简单高效，适用于多种图像增强场景。
3. 基于边缘增强的图像增强算法边缘是图像中的重要特征之一，基于边缘的图像增强算法旨在提高图像的边缘信息，使得图像在各种分析任务中能够更好地展现和突出边缘特征。
图像去噪算法的研究
文章编号 ： １ ０ ０ ７ — １ ４ ２ ３ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ５ — ０ ０ ２ ８ — ０ ４
图 形 囝 像
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ６ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ７ — １ ４ ２ ３ ． ２ ０ １ ４ ． ０ ５ ． ０ ０ ６
值滤波 。 维纳滤波对高斯噪声有很好的抑制效果 ． 与此同时 ， 维纳 滤波却容 易丢失边缘信 息且对椒盐噪声几乎没有 去
噪作用。
关键词 ：
椒 盐噪声 ； 高斯噪声 ；中值滤波 ； 均值滤波 ； 维纳滤波
基金项 目：
国 家 大学 生创 新 创 业 项 目（ Ｎ ｏ ． ２ ０ １ ２ １ ０ ７ ２ ２ ０ ２ ８ ）
去 噪 和模 糊 二 者 之 间 应 该 具 有 一个 清 楚 的衡 量标 准
５ 结语
本文针对高斯 噪声 和椒盐 噪声 的去噪问题展开分
析， 分 别 使 用 中值 滤 波 、 均值 滤 波 和维 纳 滤 波 对 这 两 种
噪声进行 去噪 ． 仿 真结果 表明 ． 均值 滤波和维纳滤波对 于高斯 噪声具有 较好的效果 ． 但 是这两个去噪方法都 会对 图像 造成一定的边缘信息丢失现象 ． 并且维纳滤
参考文献：
『 ｌ １ 周品 ， 李晓东． Ｍａ ｔ Ｌ ａ ｂ数 字 图像 处 理 『 Ｍ１ ． 北京： 清 华 大 学 出版 社 ， ２ ０ １ ２
『 ２ １ 张铮 ， 王艳平霹 桂香 ． 数字图像处理与机器视觉： Ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｃ ＋ ＋ 与 Ｍａ ｔ Ｌ ａ ｂ实现『 Ｍ１ ． 北京： 人 民邮电出版社 ， ２ ０ １ ０
缘信息且对椒盐噪声几乎没有去噪效果 。
图像去噪算法性能与对比分析
图像去噪算法性能与对比分析引言：图像去噪是数字图像处理领域的重要研究内容之一，其目的是将存在于图像中的噪声信号或干扰信号去除，提高图像质量。
随着数字图像处理技术的发展，现在有许多不同类型的图像去噪算法被广泛应用于图像处理领域。
本文将对几种主流的图像去噪算法进行性能与对比分析。
一、经典去噪算法1. 均值滤波器均值滤波器是一种简单且广泛使用的图像去噪算法。
它通过计算像素周围邻域像素的平均值来取代该像素的值。
然而，均值滤波器的性能有限，对于复杂的噪声类型效果较差。
2. 中值滤波器中值滤波器是另一种常见的图像去噪算法。
它基于中心像素周围邻域像素值的中值来替代该像素的值。
中值滤波器能够有效地去除椒盐噪声等离群点噪声，但对于高斯噪声效果较差。
3. 总变差去噪（TV）总变差去噪是一种最小化图像总变差的优化算法。
它基于假设图像在相邻像素之间具有平滑性。
总变差去噪算法在去噪图像的同时能够保持图像的边缘和细节信息，因此在去除噪声的同时能够保持图像的清晰度。
二、基于机器学习的去噪算法1. 自编码器自编码器是一种无监督学习算法，通过将输入映射到隐藏层，再将隐藏层的特征映射重构为输出层，从而实现对输入信号的噪声去除。
自编码器通过对训练样本的学习来还原输入信号，从而能够保留原始图像的重要信息，同时去除噪声。
2. 条件生成对抗网络（CGAN）条件生成对抗网络是一种通过生成模型来进行图像去噪的算法。
它引入条件信息，将噪声图像作为输入，并生成一个与原始输入噪声图像对应的真实图像。
CGAN通过生成器和判别器之间的对抗学习来实现去噪效果的优化。
三、性能与对比分析1. 去噪效果比较：经典去噪算法如均值滤波器和中值滤波器能够有效去除一些简单的噪声，但对于复杂的噪声类型如高斯噪声等效果不佳。
基于机器学习的去噪算法如自编码器和CGAN则能够更好地处理复杂的噪声类型，恢复图像的清晰度和细节信息。
2. 处理速度比较：经典去噪算法通常具有较快的处理速度，适用于实时应用场景。
图像去噪方法综述及性能对比
图像去噪方法综述及性能对比图像去噪是指将图像中存在的噪声信号进行抑制或去除的过程。
在数字图像处理中，噪声是由各种因素引起的，如电子器件噪声、传感器噪声、信号传输噪声等。
这些噪声信号会导致图像质量下降，影响人们的视觉体验以及后续图像处理任务的准确性。
因此，图像去噪一直是数字图像处理领域的重要研究课题之一。
目前，已经有许多图像去噪方法被提出。
这些方法可以分为基于统计学的方法、基于变分模型的方法以及基于深度学习的方法。
下面将对这些方法进行综述，并进行性能对比。
1. 基于统计学的方法基于统计学的图像去噪方法是最早被提出的方法之一。
这类方法假设了图像的噪声是统计上可解释的，并试图通过对噪声信号进行建模来进行去除。
常用的方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
均值滤波是一种简单的去噪方法，它通过在窗口内计算像素灰度值的平均值来抑制噪声。
中值滤波则将窗口内的像素灰度值排序后取中值作为滤波后的像素值。
这两种方法都可以有效地去除椒盐噪声和高斯噪声，但会对图像的细节进行模糊处理。
高斯滤波是一种常用的线性滤波器，它利用高斯函数对图像进行滤波。
相比于均值滤波和中值滤波，高斯滤波能够更好地保留图像的细节信息，但在去除噪声方面的效果可能不如其他两种方法。
2. 基于变分模型的方法基于变分模型的图像去噪方法通过最小化一个能量函数来得到去噪结果。
这类方法假设图像中的噪声是由干净图像通过添加噪声模型得到的，并试图通过最小化噪声与干净图像之间的差异来恢复出干净图像。
总变差（Total Variation，TV）去噪就是一种常用的变分模型方法。
它通过最小化图像梯度的总变差来对图像进行去噪。
TV去噪方法在去除噪声的同时能够保持图像的边缘信息，适用于许多图像处理任务。
此外，基于偏微分方程（Partial Differential Equation，PDE）的图像去噪方法也是一种常见的变分模型方法。
这类方法通过引入偏微分方程，使得图像在去噪的过程中能够保持边缘信息的同时平滑图像的噪声。
基于深度学习的图像去噪算法研究
基于深度学习的图像去噪算法研究随着数字化的加速发展，图像处理技术也成为了智能化时代的重要应用之一。
其中，图像去噪技术成为了人们广泛关注和研究的热点之一。
由于数字图像通常存在着噪声，去噪技术的意义不言而喻。
目前，基于深度学习的图像去噪方法已成为研究热点之一。
本文将介绍基于深度学习的图像去噪算法研究。
1. 图像去噪技术简介图像去噪技术是指利用数学和信号处理方法消除数字图像中存在的噪声。
由于随着数字化和计算机技术的快速发展，数字图像的应用越来越广泛，同时数字图像中的噪声也变得越来越严重，因此图像去噪技术的研究显得尤为重要。
目前，常见的图像去噪技术包括基于模型、基于小波变换、基于偏微分方程等方法。
其中基于深度学习的图像去噪方法因其卓越的性能而备受瞩目。
2. 基于深度学习的图像去噪原理在深度学习的方法中，自编码器是一种经典的建模方法。
它可以被用来处理图像去噪问题。
其原理是通过学习训练集中的数据去学习一种正则化替代，以此来捕捉输入数据的结构和特征。
在深度自编码器的架构中，一个编码器会将输入图像映射到潜在空间，并且一个解码器将潜在空间的向量转换为原始的输入图像。
利用这种自编码器网络结构，可以使用卷积神经网络来训练网络来处理图像去噪的问题。
3. 基于深度学习的图像去噪算法实现基于深度学习的图像去噪算法实现有多种不同方式，其中一种方法是使用卷积神经网络（CNN）。
训练数据可以使用含有噪声的图像来训练神经网络，从而使神经网络能够预测出无噪声的图像。
基于深度学习的图像去噪算法实现的主要步骤如下：1. 收集和预处理训练数据2. 构建深度学习模型并训练模型3. 使用测试数据进行模型测试，并进行模型优化4. 在实际应用中使用模型在实际应用中，基于深度学习的图像去噪算法可以用于处理许多不同类型的噪声，例如高斯噪声、杂波噪声、红外噪声等。
经过实验的研究表明，与传统的去噪方法相比，基于深度学习的图像去噪算法具有更好的噪声去除效果和更高的图像保真度。
图像处理中的去噪算法
图像处理中的去噪算法随着数字图像技术的不断发展，去噪算法在图像处理领域中扮演着至关重要的角色。
去噪算法主要用于消除数字图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度，使其更加逼真。
本文将介绍图像处理中常用的去噪算法及其优缺点。
1、中值滤波中值滤波是一种简单而又常用的去噪算法，它的基本原理是将数字图像中的噪声像素替换为该像素周围邻域像素的中值。
中值滤波对于椒盐噪声和斑点噪声的去除效果非常好，但对于高斯噪声和其他类型的噪声效果较差。
2、均值滤波均值滤波是一种常用的线性平滑滤波算法，其基本原理是将数字图像中的噪声像素替换为相邻像素的平均值。
均值滤波对于高斯型噪声的去噪效果较好，但不适用于其他类型的噪声。
3、基于波尔兹曼机的去噪算法基于波尔兹曼机的去噪算法是一种新兴的非线性去噪算法，它采用一种基于概率逼近函数的非线性模型对数字图像中的噪声进行建模，并以此对数字图像进行去噪处理。
该算法适用于多种类型的数字图像噪声，具有较好的效果和鲁棒性。
4、小波去噪算法小波去噪算法是一种非常常用的去噪算法，它采用小波变换对数字图像进行分析，利用小波变换具有的多分辨率性、时间局部性和频率局部性特点，有效地抑制噪声，提高图像的清晰度和质量。
尤其是对于包含多种类型噪声的数字图像，小波去噪算法的效果尤为显著。
5、基于神经网络的去噪算法基于神经网络的去噪算法是一种较新的非线性去噪算法，它基于人工神经网络原理，对数字图像进行建模和训练，并以此对数字图像中的噪声进行去噪处理。
该算法具有良好的适应性和鲁棒性，适用于多种类型噪声的去除。
总之，不同类型的数字图像噪声需要采用不同的去噪算法进行处理。
相比较而言，小波去噪算法在各种类型数字图像噪声处理中都有很好的效果。
而基于神经网络的去噪算法在处理特定类型的噪声时也有着不错的去噪效果。
了解并熟悉各种去噪算法，能够为更好地处理数字图像提供有效帮助。
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。
图像去噪技术研究与应用
图像去噪技术研究与应用图像去噪技术是一种将图像中的噪声消除的技术，旨在提高图像的质量和清晰度，消除因噪声而引起的信息损失。
图像去噪技术已经广泛应用于医学影像、卫星影像、无损检测、安全监控等领域，是现代图像处理和计算机视觉领域中极为重要的研究方向之一。
1. 图像去噪技术的发展历程自电视技术发明以来，噪声便是给图像处理带来极大挑战的难点，如何清晰地显示图像，始终是技术人员持续探索的问题。
从最初的人工去噪到数字图像处理，图像去噪技术得到了长足的发展。
1980年代初期，人工神经网络技术被引入，其主要优势是非线性处理和够灵活、鲁棒性好。
20世纪90年代中期，随着小波分析的出现，小波去噪算法得以实现，成为图像去噪技术的突破口。
接下来的几十年，各种基于小波、自适应滤波、稀疏表示、全变分、深度学习等方法都被用于图像去噪技术研究与应用。
2. 常见的图像去噪算法（1）高斯滤波算法：高斯滤波算法是一种经典的去噪算法，其基本思想是利用高斯函数对图像进行滤波。
它的原理是根据像素点与其周围像素点的距离以及像素间亮度值的差异，对图像进行平滑处理。
这种方法在保留图像边缘的同时可以有效地消除图像中的噪声。
但是，高斯滤波算法的去噪效果有限，会产生模糊表现，不适用于处理复杂的图像。
（2）小波去噪算法：小波去噪算法是当前最为流行的一种去噪算法。
它将信号分解成多个不同尺度的小波分量，再通过阈值处理保留有效信号部分，抑制噪声干扰。
小波去噪算法具有良好的去噪效果，且可以处理多维信号，适用于卫星图像、医学图像等高精度图像的处理。
（3）局部均值滤波算法：局部均值滤波算法是一种改良版的高斯滤波算法。
该算法与高斯滤波算法类似，都是通过对每个点周围的像素进行加权平均来消除噪声。
不同的是，局部均值滤波算法使用了非线性的加权平均来增加滤波的非线性特性，提高滤波效果。
但是，该算法会产生一定的平滑效果，对图像边界和细节保留的不够理想。
3. 图像去噪技术的应用（1）医学影像：医学影像在临床上是一种常见的诊断工具，如CT、MRI、PET等。
卫星遥感图像去噪算法研究
卫星遥感图像去噪算法研究近年来，卫星遥感技术在地球科学、环境保护、气象预测等领域得到了广泛应用。
然而，由于卫星遥感图像受到大气干扰和传感器噪声等因素的影响，其质量往往不尽如人意。
因此，研究卫星遥感图像去噪算法成为了科研人员的重要任务。
一、卫星遥感图像去噪算法的基本原理卫星遥感图像去噪算法的基本原理是通过对图像的相关性进行分析和处理来消除噪声。
其中，最常用的算法包括小波去噪法、总变差去噪法和均值滤波法等。
1. 小波去噪法小波去噪法是一种非常经典的图像去噪方法，它利用小波变换将图像分解成低频和高频部分，通过对高频部分进行阈值处理来去除噪声。
针对卫星遥感图像，可以选择适当的小波基函数和阈值来实现去噪效果。
2. 总变差去噪法总变差去噪法是一种基于图像的局部变化情况进行去噪的方法。
该方法利用图像的总变差作为正则化项，通过最小化总变差来达到去噪的效果。
这种方法在处理具有大面积连续变化的卫星遥感图像中表现出很好的效果。
3. 均值滤波法均值滤波法是一种基于像素周围邻域像素值的平均值进行去噪的方法。
该方法可以有效地去除高斯噪声和均匀噪声，但对于卫星遥感图像中的细节保护不佳。
二、卫星遥感图像去噪算法的应用卫星遥感图像去噪算法在地质勘探、农业监测和环境保护等领域得到了广泛的应用。
1. 地质勘探在地质勘探中，卫星遥感图像的去噪对于找寻矿产资源和预测地下结构非常重要。
通过去除噪声，可以提高地质勘探图像的质量，从而更准确地进行地质分析和选矿工作。
2. 农业监测在农业监测中，卫星遥感图像的去噪对于农作物生长状态和土壤水分含量的监测非常关键。
去噪后的图像可以提供更准确的农作物生长指标，帮助农民做出更合理的农业生产决策。
3. 环境保护卫星遥感图像的去噪在环境保护中也具有重要作用。
通过去除噪声，可以提高图像的空间分辨率和准确性，帮助环境保护部门更好地监测大气污染、水质变化和自然灾害等情况。
三、卫星遥感图像去噪算法的研究进展近年来，随着计算机技术的不断发展和算法的不断创新，卫星遥感图像去噪算法研究取得了不少进展。
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。
经典的图像去噪算法
经典的图像去噪算法⽬前⽐较经典的图像去噪算法主要有以下三种：均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即⽤⼏个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。
有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进⾏改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。
[cpp]1. %x是需要滤波的图像,n是模板⼤⼩(即n×n)2. function d=avg_filter(x,n)3. a(1:n,1:n)=1; %a即n×n模板,元素全是14. [height, width]=size(x); %输⼊图像是hightxwidth的,且hight>n,width>n5. x1=double(x);6. x2=x1;7. for i=1:hight-n+18. for j=1:width-n+19. c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)).*a; %取出x1中从(i,j)开始的n⾏n列元素与模板相乘10. s=sum(sum(c)); %求c矩阵中各元素之和11. x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=s/(n*n); %将与模板运算后的各元素的均值赋给模板中⼼位置的元素12. end13. end14. %未被赋值的元素取原值15. d=uint8(x2);中值滤波：基于排序统计理论的⼀种能有效抑制噪声的⾮线性平滑滤波信号处理技术。
中值滤波的特点即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，也可以为圆形、⼗字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中⼼像素灰度的新值，这⾥领域被称为窗⼝，当窗⼝移动时，利⽤中值滤波可以对图像进⾏平滑处理。
其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采⽤中值滤波。
很容易⾃适应化[cpp]1. %⾃编的中值滤波函数。
x是需要滤波的图像,n是模板⼤⼩(即n×n)2. function d=mid_filter(x,n)3. [height, width]=size(x); %输⼊图像是p×q的,且p>n,q>n4. x1=double(x);5. x2=x1;6. for i=1:height-n+17. for j=1:height-n+18. c=x1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)); %取出x1中从(i,j)开始的n⾏n列元素,即模板(n×n的)9. e=c(1,:); %是c矩阵的第⼀⾏10. for u=2:n11. e=[e,c(u,:)]; %将c矩阵变为⼀个⾏矩阵12. end13. mm=median(e); %mm是中值14. x2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=mm; %将模板各元素的中值赋给模板中⼼位置的元素15. end16. end17. %未被赋值的元素取原值18. d=uint8(x2);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%另⼀个版本：[plain]1. a=imread('lena_0.005.bmp');2. a=double(a);3. [dep,wide]=size(a);4. new_image=ones(size(a));5. for i=3:dep-26. for j=3:wide-27. new_image(i,j)=median([a(i-2,j-2) a(i-2,j-1) a(i-2,j) a(i-2,j+1) a(i-2,j+2) a(i-1,j-2) a(i-1,j-1) a(i-1,j) a(i-1,j+1) a(i-1,j+2) a(i,j-2) a(i,j-1) a(i,j) a(i,j+1) a(i,j+2) a(i+1,j-2) a(i+1,j-1) a(i+1,j) a(i+1,j+1) a(i+1,j+2) a(i+2,j-2) a(i+2,j-1) a(i+2,j) a(i+2,j+1) a(i+2,j+2)]);8. end9. end10.11. for i=3:dep-2 %处理每⼀⾏的最头上两个和最边上2个12. new_image(i,1)=new_image(i,3);13. new_image(i,2)=new_image(i,3); new_image(i,wide)=new_image(i,wide-2);14. new_image(i,wide-1)=new_image(i,wide-2);15. end16.17. new_image(1,:)=new_image(3,:); %把第三⾏的所有元素赋值给第⼀⾏18. new_image(2,:)=new_image(3,:);19. new_image(dep,:)=new_image(dep-2,:);%把倒数第⼆⾏的所有元素值赋给最后⼀⾏20. new_image(dep-1,:)=new_image(dep-2,:);21.22. figure23. imshow(uint8(a))24. figure25. imshow(uint8(new_image))26.27. % imwrite(uint8(new_image),'lena_0.005_median_5.bmp','bmp')28.29.30. %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%5。
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。
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。
图像处理中的图像去噪技术综述
图像处理中的图像去噪技术综述图像去噪是图像处理中的一个重要环节，其目的是消除图像中的噪声，使得图像更加清晰、细节更加丰富。
图像的噪声来源于各种因素，如图像传感器的不完美响应、传输过程中引入的干扰以及图像采集设备本身的缺陷等。
去噪技术在图像处理、计算机视觉和计算机图形学等领域中得到广泛应用，能够显著提高图像质量和后续处理算法的准确性。
本文将对几种常见的图像去噪技术进行综述。
1. 统计滤波统计滤波是最常见的图像去噪方法之一，其基本思想是利用滤波窗口内像素的统计信息来估计图像中的噪声，并进行滤波处理。
代表性的方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
均值滤波将窗口内的像素取平均值作为滤波结果，适用于噪声服从均匀分布的情况。
中值滤波则将窗口内的像素按大小排序，取中值作为滤波结果，适用于椒盐噪声等噪声类型。
高斯滤波则利用高斯函数对窗口内像素进行加权平均，适用于高斯噪声的去除。
2. 图像域方法图像域方法是一种基于图像像素级别信息的去噪技术，其思想是通过像素之间的相关性来去除噪声。
经典的图像域方法有基于邻域像素的方法、基于全局信息的方法和基于偏微分方程的方法。
基于邻域像素的方法将每一个像素的值根据其周围像素的加权平均进行估计，并用此估计值替换原始像素值。
基于全局信息的方法则利用图像整体的统计特性进行去噪，如总变差去噪算法。
基于偏微分方程的方法则引入偏微分方程来进行去噪处理，如Anisotropic Diffusion和Total Variation等方法。
3. 频域方法频域方法是基于图像在频域上的特性进行去噪的技术。
其基本思想是将图像从空域变换到频域，对频域的噪声进行滤波处理后再进行逆变换得到去噪后的图像。
常见的频域方法有傅里叶变换、小波变换和稀疏表示等。
傅里叶变换将图像分解为一系列的正弦和余弦函数，通过滤除噪声对应的频率分量来实现去噪。
小波变换则将图像分解为不同尺度和方向上的小波系数，通过滤波来去除噪声。
稀疏表示方法则假设图像的稀疏表示能够更好地描述图像的结构，通过稀疏表示来去除噪声。
(完整版)图像去噪方法
常见图像去噪方法概括总结：一：空间域去噪方法空域滤波是在原图像上直接进行数据运算，对像素的灰度值进行处理。
(1）邻域平均法、中值滤波、低通滤波、均值滤波等（2)偏微分方程去噪方法偏微分方程是近年来兴起的一种图像处理方法，主要针对低层图像处理并取得了很好的效果.偏微分方程具有各向异性的特点，应用在图像去噪中，可以在去除噪声的同时，很好的保持边缘。
偏微分方程的应用主要的一类是一种是基本的迭代格式,通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，以及对其改进后的后续工作。
该方法在确定扩散系数时有很大的选择空间,在前向扩散的同时具有后向扩散的功能，所以，具有平滑图像和将边缘尖锐化的能力。
偏微分方程在低噪声密度的图像处理中取得了较好的效果，但是在处理高噪声密度图像时去噪效果不好，而且处理时间明显高出许多。
（3）变分法（变差法）去噪方法另一种利用数学进行图像去噪方法是基于变分法的思想,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，现在得到广泛应用的全变分TV模型就是这一类。
这类方法的关键是找到合适的能量方程，保证演化的稳定性，获得理想的结果.（4）形态学去噪方法将开与闭结合可用来滤除噪声，首先对有噪声图像进行开运算，可选择结构要素矩阵比噪声尺寸大，因而开运算的结果是将背景噪声去除；再对前一步得到的图像进行闭运算，将图像上的噪声去掉。
据此可知,此方法适用的图像类型是图像中的对象尺寸都比较大，且没有微小细节，对这类图像除噪效果会较好。
二：变换域去噪方法图像变换域去噪方法是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来达到去除图像嗓声的目的.将图像从空间域转换到变换域的变换方法很多，如傅立叶变换、沃尔什-哈达玛变换、余弦变换、K—L变换以及小波变换、Contourlet变换等.而傅立叶变换和小波变换则是常见的用于图像去噪的变换方法。
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c)加入均匀分布噪声
d)加入椒盐噪声
1.1
空域滤波
为 f从图像中获取里准确的信息，图像去眼预处理算法 的好坏成为后续处理的关键.常见的去噪方法有:均值滤波、 中 {I气 ~~VJ[ 、边界保抖=类平滑滤波等等. 1. 1. 1 闯{在滤 j皮 所讷均值滤波实际上就朵用均值替代原图像中的各个
进行处理，再进行反变换将图像从变换域转换到空间域未达到去除图像噪声的目的.将图像从空间转换到变
换域的变换方法很多.如傅立叶变换、小波变换 [2] 每种变换它的变换域得到的系数都有不同的特点，合理
收稿日期 :2014
-05 -29
基金项目:国家自然科学基金资助项目 (2012021011 -2); 山西省高等学校优秀创新团队支持计划资助
o
51
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.图像去噪是数字图像处理中一项基本而又卡分关键的技术 [1] 图像在获取，传输及贮存时
总是不可避免地受到各种噪声源的干扰，为了更准确的获取原始信息，图像去噪预处理算法的好坏成为后续 处理的关键.随着网络及计算机在人们生活中的日益普及，图像、音频等多种形式的多媒体文件的出现，同时
多幅图像平均法是利用对同一景物的多幅图像取平均来消除噪声的.中值滤波是一种空间域非线性滤波方
法，由于它在实际运算过程中并不需要图像的统计特性，所以比较方便.在一定的条件下，它可以克服线性滤
波器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像噪声最为有效.
图像变换域去噪方法是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
人们对于图像的画质要求也在不断提高，于是图像处理显得越发的重要.
图像空间域去噪方法多.邻域平均法是一种局部空间域处理的算法.图像经过邻域平均法处理后会变得
相对模糊，这是因为平均本来就是以图像的模糊为代价来换取噪声的减少的.空间域低通滤波方法也可以平
滑图像的噪声，它实际上是通过一个低通卷积模板在图像空间域进行二维卷积来达到去除图像噪声的目的.
作者简介:李权(1 987 -)，男，山西山阴县人，中北大学硕士研究生，主要从事 CT 重建的研究.
28
商丘师范学院学报
2015 年
地处理变换系数!耳通过反变换将图像去嗓方法的研究图像还原到 宅 间域可以有 效地达到 È 除噪卢的目
的，3
1
传统去噪方法
根据l噪卢产生的来橱，大致口I 以分为外部噪声和内部噪
a)标准lena图
b)加入高斯噪声
声叫大类 .这些|噪声反映在图像画面仁，大致可以分为两种
类刷的 l噪卢 . 一 类 l噪 声幅值基本相同，但是噪声出现的位程
为随机，这种噪 t: 1 被称为椒.从幅值大小的分布统计，这类
n朵卢被称为 l句斯 l噪声和l 瑞利噪声 .
第 31 卷第 3 期
2015 年 3 月
商丘师范学院学报
JOURNAL OF SHANGQIU NORMAL UNIVERSITY
Vo1. 31 No.3 March , 2015
几种图像去噪算法研究
李权 l ，赵晋芳 2
(1.中北大学信息探测与处理山西省重点实验室，山西 摘 太原 030051 ;2. 内蒙古农业大学，内蒙古 呼和浩特 010018)
要:图像是一种重妥的信息源，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.本文对常用的几种阂值去嗓方法进行了分析比较和仿真实现，并 且概述了小波阂值去嗓的基本原理.最后结合理论分析和实验结采，讨论了一个完整去嗓算法中影响去嗓性能的 各种因素.
关键词:小波变换;图像去嗓;阅值 ;MATLAB
中圈分类号:Q969.26 文献标识码 :A 文章编号 :1672
-3600(2015 )03
-0027 一 06
Several kinds algorithms of image denoising LI Quan 1 , ZHAO Jinfang2 ( 1. Shanxi Key Laboratory of Signal Capturing & Processing , North University of China , Taiyuan 030051 , China; 2. Inner Mongolia Agricultural University , Hohhot 010018 , China) Abstract: Image is an impo民ant source of information , it can help people understand the connotation of the information through image processing. Digital image noise denoising involve in optical systems , microelectronics technology , computer science , mathematical analysis , etc. In this paper , the commonly used several threshold denoising methods has carried on the comparative analysis and simulation , and summarizes the hasic principle of wavelet threshold denoising. Finally comhined with theoretical analysis and experimental results , a complete denoising is discussed various factors inf1 uencing the performances of denoising algorithm. Key words: wavelet transform; image denoising; the threshold value; matlah