图像噪声的概念与分类
图像处理中的降噪方法与效果评估
图像处理中的降噪方法与效果评估概述：在图像处理中，噪声常常存在，它会降低图像质量并影响后续分析和处理任务。
因此，降噪是图像处理的一个重要环节。
本文将介绍图像处理中常用的降噪方法，并对它们的效果进行评估。
一、图像噪声的分类图像噪声可以分为两大类：本质噪声和随机噪声。
本质噪声是在图像获取或传输过程中引入的，如热噪声、偏振噪声等。
随机噪声主要是由于电子设备的限制产生，如高ISO拍摄引入的噪声、扫描仪添加的噪声等。
二、降噪方法1. 统计滤波统计滤波是一种常用的降噪方法，它通过计算像素点周围像素的统计特征来实现降噪。
常见的统计滤波器有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
均值滤波计算像素周围像素的平均值作为滤波结果，适合对高斯噪声进行降噪。
中值滤波计算像素周围像素的中值作为滤波结果，适合对椒盐噪声进行降噪。
高斯滤波通过卷积操作对图像进行模糊处理，可以在降噪的同时保留图像的细节。
2. 自适应滤波自适应滤波是一种根据图像的局部特征自适应地调整滤波参数的方法。
常见的自适应滤波器有自适应中值滤波和自适应高斯滤波。
自适应中值滤波器通过动态调整滤波器的窗口尺寸和阈值，可以在保留图像细节的同时有效降噪。
自适应高斯滤波器则根据局部像素的方差信息自适应地调整高斯滤波的参数，适用于各种类型的噪声。
3. 小波降噪小波降噪是一种通过小波变换实现降噪的方法。
小波变换可以将信号分解成不同频率的子带，通过对子带系数的阈值处理可以实现降噪。
小波降噪方法有硬阈值法和软阈值法。
硬阈值法将子带系数小于阈值的置零，并重新合成图像，适用于处理椒盐噪声。
软阈值法将子带系数的绝对值减去阈值后，大于零的保留，小于零的置零，再重新合成图像，适用于处理高斯噪声。
三、降噪效果评估评估降噪方法的效果是一项重要的任务，它可以帮助我们选择合适的降噪方法并优化参数。
常用的评估方法有主观评估和客观评估。
1. 主观评估主观评估是通过人眼观察和比较图像质量来评估降噪结果。
常用的主观评估方法有A/B测试和实验评估。
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。
噪声及其分类
噪声及其分类1：什么是噪声？从物理角度讲：噪声就是波形不规则的声音；从环保角度讲：噪声就是妨碍人们工作，学习，休息，以及干扰人们所要听的声音的声音。
从信号角度讲：噪声就是对信号或系统起干扰作用的随机信号。
2：噪声的分类1）按噪声幅度随时间分布形状来定义如其幅度分布是按高斯分布的就称其为高斯噪声，而按雷利分布的就称其为雷利噪声。
2）按噪声频谱形状来命名的如频谱均匀分布的噪声称为白噪声；频谱与频率成反比的称为 1/f噪声；而与频率平方成正比的称为三角噪声等等。
5.另外按噪声和信号之间关系可分为加性噪声和乘性噪声：假定信号为 ,噪声为，如果混合迭加波形是形式，则称此类噪声为加性噪声；如果迭加波形为形式，则称其为乘性噪声。
前者如放大器噪声等。
每一个象素的噪声不管输入信号大小，噪声总是分别加到信号上。
后者如光量子噪声，胶片颗粒噪声等。
由于载送每一个象素信息的载体的变化而产生的噪声受信息本身调制。
在某些情况下，如信号变化很小，噪声也不大。
为了分析处理方便，常常将乘性噪声近似认为是加性噪声，而且总是假定信号和噪声是互相统计独立。
3：什么是白噪声？如果在某个频率范围内单位频带宽度噪声成分的强度与频率无关，也就是具有均匀而连续的频谱，则此噪声称为“白噪声”。
4：什么是色噪声？我们把除了白噪声之外的所有噪声都称为有色噪声5:色噪声中有几个典型：⑴粉红噪声。
粉红噪音是自然界最常见的噪音，简单说来，粉红噪音的频率分量功率主要分布在中低频段。
从波形角度看，粉红噪音是分形的，在一定的范围内音频数据具有相同或类似的能量。
从功率（能量）的角度来看，粉红噪音的能量从低频向高频不断衰减，曲线为1/f，通常为每8度下降3分贝。
粉红噪声的能量分布在任一同比例带宽中是相等的！比如常见的三分之一倍程频带宽100Hz的范围89.2__112和1000Hz的892__1120是相等的。
在给定频率范围内(不包含直流成分)，随着频率的增加，其功率密度每倍频程下降3dB(密度与频率成反比)。
图像脉冲噪声降噪
图像脉冲噪声降噪图像脉冲噪声降噪步骤1：理解图像脉冲噪声降噪的概念和目标。
图像脉冲噪声是在数字图像中出现的一种随机噪声，通常由于传感器故障、信号传输错误或图像处理过程中的误差引起。
降噪的目标是尽可能减少脉冲噪声对图像质量的影响，以使图像更加清晰和可辨识。
步骤2：获取含有脉冲噪声的图像。
首先，需要找到一张含有脉冲噪声的图像作为输入。
这可以通过在图像上添加人工生成的脉冲噪声或使用已知存在噪声的真实场景图像来实现。
步骤3：观察和分析噪声图像。
通过仔细观察噪声图像，可以获得对噪声的一些基本特性的了解，例如噪声的强度和分布形式。
这些信息将有助于选择适当的降噪方法。
步骤4：选择合适的降噪算法。
根据噪声的特性和降噪的要求，选择合适的降噪算法。
常用的降噪算法包括中值滤波、均值滤波、高斯滤波、小波降噪等。
根据不同场景和需求的优劣，选择最适合的算法。
步骤5：应用降噪算法。
将选择的降噪算法应用于噪声图像，以减少图像中的脉冲噪声。
根据不同算法，可能需要调整一些参数以获得最佳的降噪效果。
步骤6：评估降噪效果。
将降噪后的图像与原始图像进行比较，评估降噪效果。
可以使用一些评价指标，如峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM），来量化降噪效果。
步骤7：进一步优化。
如果降噪效果不理想，可以尝试调整降噪算法的参数或尝试其他降噪方法，以达到更好的降噪效果。
步骤8：保存和应用降噪后的图像。
一旦满意的降噪效果达到，将降噪后的图像保存并在需要的场景中应用。
步骤9：重复操作。
如果有多张含有脉冲噪声的图像需要降噪，可以重复以上步骤，对每个图像进行处理。
通过以上的步骤，我们可以有效地降低图像中的脉冲噪声，提高图像质量，使其更加清晰和可辨识。
这对于许多图像处理应用，如计算机视觉、医学图像分析和遥感图像处理等至关重要。
图像和视频噪声基础知识
图像和视频噪声基础知识（笔记）-Jeffery Xu目录图像和视频噪声基础知识（笔记） (1)噪声定义 (3)噪声种类 (3)扩大噪声 (7)椒盐噪声 (7)散粒噪声(起伏噪声) (7)量化噪声 (8)模拟胶片噪声(Film Grain) (8)各项不同性噪声 (8)数码相机噪声问题 (8)数码相机图像噪声 (9)概念 (9)术语 (10)噪声类型 (11)随机噪声 (11)固定模式噪声 (11)带噪声 (11)CCD设备的噪声模型 (12)散粒噪声 (12)黑噪声或obscurity noise (13)黑帧减法 (13)读出噪声 (13)Bias帧 (13)Gamma矫正后的噪声模型 (13)猜测1 (14)CCD图像获取流程 (14)噪声减少 (15)邻域滤波器 (15)平滑的线性滤波器 (16)Sigma滤波器 (16)SUSAN滤波器 (18)Bilateral滤波器 (18)非局部方法(Non-Local means) (19)欧几里德(Euclidean norm)度量 (19)电影去噪 (19)光圈问题 (20)LMMSE (20)AWA滤波器 (21)运动补偿中值滤波器 (21)运动补偿的维尔滤波器 (21)去噪算法性能的比较 (21)方法噪声 (21)噪声定义图像噪声是由传感器、扫描仪电路或数码相机产生的图像的亮度或彩色随机变动。
图像噪声也源自于胶片粒度和不变的量子检测器中的点噪声。
图像噪声通常被看作图像获取中不需要的成分。
理解数码相机传感器数码相机使用几百个微小像素的传感器阵列来产生最终的图像。
在你按下相机快门的时候，曝光开始，每个这样的像素有一个像点其被打开来收集和存储光子到一个坑(cavity)中；一旦曝光结束，相机关闭这些光点并且尝试访问有多少光子在这些坑中。
每个坑中相对光子的数量被分类为各种亮度级别，其精度由位深度决定（0-255是8位图像）。
对于每个坑不能区分有多少颜色进来，因此上面的描述只能产生灰度图像。
图像中的噪点处理与降噪技术
• 如基于硬件加速的降噪方法、分布式降
噪算法等
03
多模态图像降噪方法的发展
• 针对多模态图像（如RGB-D图像、红
外图像等）
• 结合不同图像模态的信息进行降噪，提
高降噪效果
图像降噪技术面临的挑战与研究方向
01
挑战1：如何在保护图像细节和边缘信息的同时，有效去除噪声？
02
挑战2：如何降低图像降噪算法的计算复杂度，提高图像处理的实时性？
03
挑战3：如何针对多模态图像，结合不同图像模态的信息进行降噪？
对图像处理领域的启示与借鉴
启示1：图像降
噪技术的研究
需要充分考虑
实际应用场景，
如图像类型、
成像条件等
启示2：图像降
噪技术的研究
可以与其他图
像处理技术相
结合，如图像
分割、图像增
强等
启示3：图像降
噪技术的研究
需要关注算法
性能评估和优
化，以提高降
• 如非线性高斯滤波，引入非线性函数，
提高降噪效果
双边滤波(Bilateral Filter)及其改进算法
双边滤波基本原理
改进算法
• 结合空间域和频域信息进行
• 如自适应双边滤波（ABF），
滤波
根据邻域像素的梯度信息调整
• 保护图像边缘信息，去除椒
滤波窗口大小
盐噪声
• 如非局部双边滤波（NLBF），
图像中的噪点处理与降噪技术
01
图像噪点的基本概念与分类
什么是图像噪点及其成因
成因：
• 图像传感器的固有噪声
• 成像过程中的随机噪声
• 图像传输、存储过程中的噪声污染
图像噪声的成因分类与常见图像去噪算法简介
图像噪声的成因分类与常见图像去噪算法简介
1、图像噪声的成因
图像在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而是图像降质，这对后续图像的处理和图像视觉效应将产生不利影响。
噪声种类很多，比如:电噪声，机械噪声，信道噪声和其他噪声。
因此，为了抑制噪声，改善图像质量，便于更高层次的处理，必须对图像进行去噪预处理。
2、图像噪声的特征
图像噪声使得图像模糊，甚至淹没图像特征，给分析带来困难。
图像噪声一般具有以下特点：
噪声在图像中的分布和大小不规则，即具有随机性。
噪声与图像之间一般具有相关性。
例如，摄像机的信号和噪声相关，黑暗部分噪声大，明亮部分噪声小。
又如，数字图像中的量化噪声与图像相位相关，图像内容接近平坦时，量化噪声呈现伪轮廓，但图像中的随机噪声会因为颤噪效应反而使量化噪声变得不很明显。
噪声具有叠加性。
在串联图像传输系统中，各部分窜入噪声若是同类噪声可以进行功率相加，依次信噪比要下降。
3、图像噪声的分类
3.1加性噪声和乘性噪声
按噪声和信号之间的关系，图像噪声可分为加性噪声和乘性噪声。
为了分析处理方便，往往将乘性噪声近似认为是加性噪声，而且总是假定信号和噪声是互相独立的。
假定信号为S(t)，噪声为n(t)，如果混合叠加波形是S(t)+n(t)的形式，则称其为加性噪声。
加性嗓声和图像信号强度是不相关的，如图像在传输过程中引进的“信道噪声”电视摄像机扫描图像的噪声等。
如果叠加波形为S(t)［1+n(t)］的形式，则称其为乘性噪声。
乘性噪声则与信号强度有关，往往随图像信号的变化而变化，如飞点扫描图像中的嗓声、电视扫描光栅、胶片颗粒造成等。
图像去噪技术的研究与应用
图像去噪技术的研究与应用在图像处理技术中，图像去噪一直是一个重要的研究领域。
随着数字图像应用领域的不断扩大，图像去噪技术在医疗、通信、安防等领域都得到了广泛应用。
本文将介绍图像去噪技术的研究和应用。
一、图像去噪技术的分类图像去噪技术可分为基于频域和基于时域的方法。
基于频域的方法主要是利用傅里叶变换将信号从时域转换到频域，对频域中的噪声进行滤波，随后再进行反变换回到时域。
基于时域的方法则是利用数学模型对信号进行建模，根据噪声的特性选择合适的滤波器进行去噪。
常用的基于频域的方法有快速傅里叶变换（FFT）、小波变换（Wavelet Transform）、离散余弦变换（DCT）等。
基于时域的方法则有中值滤波、小波阈值去噪（Wavelet Thresholding）、非局部均值去噪（Non-Local Means）、总变差去噪（Total Variation Denoising）等。
二、图像去噪技术的应用1. 医学影像处理医学影像在临床医学中应用广泛。
但由于医学图像的噪声多种多样，如肺部CT图像中的伪影、磨粒噪声、条纹噪声等，这些噪声会影响医生的判断和诊断，因此，图像去噪技术在医学影像处理中显得尤为重要。
2. 通信领域信号传输过程中，由于信道噪声的影响，信号质量会受损。
通过图像去噪技术对原始信号进行去噪处理，可以有效降低误码率，提高信号的传输可靠性。
现在的无线通信、数字广播等领域中都广泛应用了图像去噪技术。
3. 安防领域在安防领域中，人脸识别、车辆识别、物体商标识别等都是基于图像处理技术实现的。
由于环境噪声、光照等因素的影响，图像往往受到噪声干扰，导致识别效果不理想。
图像去噪技术在安防领域中的应用，可以有效提高识别率和识别精度。
三、图像去噪技术的研究随着人工智能、深度学习等技术的发展，图像去噪技术也在不断更新。
其中，基于卷积神经网络（CNN）的图像去噪方法受到了广泛关注。
CNN是一种强大的多层前馈神经网络，可以从输入数据中学习到特征。
毕业设计--基于双边滤波的图像去噪的方法
学号：1008431110本科毕业论文（设计）(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。
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 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 (II)1 引言 (1)1.1 课题的研究背景及意义 (1)1.2 国内外研究现状 (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 (5)1.5论文研究目标及结构安排 (9)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 (17)4.1结果图片 (17)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。
视觉图像的信号噪声处理与纹理特征提取
视觉图像的信号噪声处理与纹理特征提取视觉图像是人类感知世界的一种重要方式，而信号处理也是使视觉图像变得更加清晰的必要工具。
信号处理通常包括了去除图像中的噪声和提取一些有用的特征。
本文将重点探讨视觉图像的信号噪声处理和纹理特征提取。
一、信号噪声处理图像信号噪声是由于图像采集和传输过程中的干扰产生的，可能是由于环境因素、传感器或者传输通道噪声引起的。
为了更好地观察和分析图像，需要对图像进行噪声处理。
1、滤波方法传统的滤波方法通常采用线性滤波器，如均值滤波和高斯滤波。
均值滤波器通过计算特定像素周围的像素均值来消除噪声。
然而，均值滤波器存在一些限制，例如降低边缘的清晰度和失真模糊。
高斯滤波器可以在消除噪声的同时保留图像边缘。
此外，非线性滤波方法也很受欢迎，如中值滤波器和双边滤波器。
中值滤波器通过对每个像素值进行排序，并选择邻域中的中值来消除噪声。
虽然它不能去除整个图像噪声，但它可以有效地消除孤立的像素点噪声。
而双边滤波器则通过同时考虑像素之间的距离和像素值的相似性，可以在保持边缘清晰的同时消除噪声。
2、小波变换小波变换在图像处理中也得到了广泛应用。
小波变换通过将信号分解成不同的频率组件来分析和处理图像。
与傅里叶变换不同，小波变换可以进行多分辨率分析，因此可以对不同尺寸的噪声进行处理。
二、纹理特征提取在计算机视觉中，纹理特征能够提供有关图像的表面细节和重要视觉信息，它可以为目标检测、图像分类、分割等应用提供帮助。
纹理特征提取可以通过滤波器、Gabor滤波器等一系列算法实现。
1、滤波法纹理特征最简单的提取方法是基于纹理滤波器的技术，例如基于灰度共生矩阵的Haralick特征。
滤波器通常是一些小的模板或者掩模，移动到图像的每个像素上，根据掩模内的像素计算纹理特征。
2、Gabor滤波器Gabor滤波器是基于Gabor小波来提取图像纹理特征。
它可以提取出图像中的一些线条、角点等特征。
由于它的理论基础比较坚实，且可以捕获图像的低级特征，因此Gabor滤波器受到了广泛的关注。
数字图像处理第二章作业
第二章数字图像处理的基本概念2. 图像数字化包括那两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？答:图像数字化包括采样和量化两个过程。
采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。
量化：将像素灰度转换成离散的整数值得过程叫量化。
影响：一般来说，采样间隔越大,所得图像像素越少,空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。
量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富,灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小.3。
数字化图像的数据量与哪些因素有关？答：数字化前需要决定影像大小（行数M、列数N)和灰度级数G的取值.一般数字图像灰度级数G为2的整数幂。
那么一幅大小为M*N,灰度级数为G的图像所需的存储空间M＊N＊g（bit），称为图像的数据量.6。
什么是灰度直方图?它有哪些应用？从灰度直方图你能获得图像的哪些信息?答：灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出项的频率之间的关系.以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图.应用：通过变换图像的灰度直方图可以，使图像更清晰，达到图像增强的目的。
获得的信息：灰度范围,灰度级的分布,整幅图像的平均亮度。
但不能反映图像像素的位置。
8。
图像处理按功能分有哪几种形式？答：按图像处理的输出形式，图像处理的基本功能可分为三种形式：(1）单幅图像-—>单幅图像;(2）多幅图像—-〉单幅图像；（3)单（或多）幅图像——>数字或符号等.12。
图像特性包括哪些类型？图像特征是图像分析的重要依据,它可以是视觉能分辨的自然特征,也可以是人为定义的某些特性或参数，即人工特征.数字图像的像素亮度、边缘轮廓等属自然特性；图像经过变换得到的频谱和灰度直方图等属人工特征.1、自然特征图像是空间景物反射或者辐射的光谱能量的记录，因而具有光谱特征、几何特征和时相特征。
噪声及其分类
噪声及其分类1：什么是噪声？从物理角度讲：噪声就是波形不规则的声音；从环保角度讲：噪声就是妨碍人们工作，学习，休息，以及干扰人们所要听的声音的声音。
从信号角度讲：噪声就是对信号或系统起干扰作用的随机信号。
2：噪声的分类1）按噪声幅度随时间分布形状来定义如其幅度分布是按高斯分布的就称其为高斯噪声，而按雷利分布的就称其为雷利噪声。
2）按噪声频谱形状来命名的如频谱均匀分布的噪声称为白噪声；频谱与频率成反比的称为 1/f噪声；而与频率平方成正比的称为三角噪声等等。
5.另外按噪声和信号之间关系可分为加性噪声和乘性噪声：假定信号为 ,噪声为，如果混合迭加波形是形式，则称此类噪声为加性噪声；如果迭加波形为形式，则称其为乘性噪声。
前者如放大器噪声等。
每一个象素的噪声不管输入信号大小，噪声总是分别加到信号上。
后者如光量子噪声，胶片颗粒噪声等。
由于载送每一个象素信息的载体的变化而产生的噪声受信息本身调制。
在某些情况下，如信号变化很小，噪声也不大。
为了分析处理方便，常常将乘性噪声近似认为是加性噪声，而且总是假定信号和噪声是互相统计独立。
3：什么是白噪声？如果在某个频率范围内单位频带宽度噪声成分的强度与频率无关，也就是具有均匀而连续的频谱，则此噪声称为“白噪声”。
4：什么是色噪声？我们把除了白噪声之外的所有噪声都称为有色噪声5:色噪声中有几个典型：⑴粉红噪声。
粉红噪音是自然界最常见的噪音，简单说来，粉红噪音的频率分量功率主要分布在中低频段。
从波形角度看，粉红噪音是分形的，在一定的范围内音频数据具有相同或类似的能量。
从功率（能量）的角度来看，粉红噪音的能量从低频向高频不断衰减，曲线为1/f，通常为每8度下降3分贝。
粉红噪声的能量分布在任一同比例带宽中是相等的！比如常见的三分之一倍程频带宽100Hz的范围89.2__112和1000Hz的892__1120是相等的。
在给定频率范围内(不包含直流成分)，随着频率的增加，其功率密度每倍频程下降3dB(密度与频率成反比)。
影像噪声的概念
影像噪声的概念影像噪声是指在图像或视频中产生的随机、不希望出现的视觉干扰。
由于多种因素的影响，如摄像设备的品质、环境条件、信号传输和处理等，图像中常常会出现各种不同类型的噪声。
这些噪声会导致图像质量下降，影响对图像中细节的分析和识别。
因此，减少或消除图像噪声对于提高图像质量和增强图像信息是非常重要的。
影像噪声可以分为两大类：模拟噪声和数字噪声。
模拟噪声是指由于摄像设备的感光元件噪声、传感器电路电压干扰等原因引起的影像噪声。
这种噪声通常由于环境的共振、电信号幅度的波动、加上采集设备和工作电路的本身缺陷等导致。
模拟噪声可以分为以下几种类型：1. 热噪声：也称为高斯噪声，由于摄像设备温度的涨落而引起。
热噪声的特点是随机分布、均值为0、方差为常数。
它的分布遵循高斯分布，因此也被称为高斯噪声。
2. 普通噪声：由于感光元件本身的劣质或传感器工艺等因素引起。
普通噪声可以分为Fano噪声和Shot噪声。
Fano噪声是由于感光元件内部光电效应、光子随机引起的噪声。
Shot噪声是由于光子数量和电子评触发引起的噪声。
3. 均匀噪声：均匀噪声是由于摄像设备电路电压干扰引起的。
这种噪声的特点是频谱成均匀分布，也称为均匀分布噪声。
数字噪声是由于图像采样和处理过程中的误差或不完美处理而导致的。
数字噪声主要包括以下几种类型：1. 量化噪声：由于图像采样和数字编码过程中的量化误差引起的。
量化噪声是由于数字化过程中，无法像模拟信号中那样无损地保存和表示图像信息而产生的。
2. 计算噪声：由于数字信号的计算误差引起的。
在某些图像处理算法中，比如图像平滑处理或缩放处理等，计算精度低或计算方法不合理都可能引起计算噪声。
3. 压缩噪声：由于图像压缩算法引起的。
压缩噪声是由于图像被压缩，原本的细节被截断或丢失，导致图像质量下降而产生的。
为了降低或消除图像噪声的影响，人们提出了许多图像去噪方法。
这些方法可以分为两大类：空域方法和频域方法。
空域方法通常是基于滤波器，通过对图像进行局部像素间的加权平均或差值运算来减少噪声。
图像噪声及去噪
摘要： (1)0前言 (1)1图像噪声 (2)1.1图像噪声的特点 (2)1.2几种常见的图像噪声 (3)13图像噪声模型 (4)2图像去噪 (6)2.1均值滤波 (7)2.2中值滤波 (8)2.3小波变换滤波 (10)2.4维纳滤波 (11)2.5形态学滤波 (12)3总结与展望 (13)3.1全文总结 (13)3.2展望 (13)参考文献 (14)图像噪声及去噪的研究摘要：图像信号在产生、传输和记录过程中，经常会受到各种噪声的干扰，由于其严重地影响了图像的视觉效果，因此，采用适当的方法减少噪声，是一项非常重要的预处理步骤。
本文主要以图像除噪为研究对象，分别对一些常用的图像去噪方法一均值滤波、中值滤波、小波变换滤波、维纳滤波以及形态学滤波进行了概括和介绍，阐述了这些方法的概念和针对性应用环境，分析了它们的一些优缺点。
关键词：图像噪声噪声模型去噪均值滤波中值滤波Image noise and denoising researchAbstract:linage signal in production, tiaiisniission and records of process, often there will be various noise interference, because its seriously influenced image visual effect, therefore, adopt appropriate metliods to reduce noise, is a very inipoilant preprocessing step. This paper mainly image denoisiiig as the research object, except for some commonly used respectively image denoising method - average filtering and median filtering, wavelet transform filtering and summarizes and moiphological filtering, the author introduces the concept of these methods and pertinence application enviioimient, analyses some of tlieir advantages and disadvantages.Key words:linage noise noise model denoisiiig average filtering median filtering0前言实际图像在形成、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。
图像匹配中噪声分析和预处理
Ｉ ａ ｅ Ｎｏｓ ｍ ｇ ｉｅ Ａｎａ ｙ ｉ ｎｄ Ｉｒ — ｏ ｅ ｓｎｇ ｆ ｒ Ｐａ ｔ ｒ Ｍ ａ ｃ ｌｓｓ ａ ｅ ｐｒ ｃ ｓ ｉ ｏ ｔｅ ｎ ｔ ｈ
Ｚ Ａ Ｇ Ｄ ｎ －ｉ ＬＡ ｕ —ｉ Ｙ Ａ Ｚ ｏ ｇｆ ｎ， ｕ Ｈ Ｎ ｉ ｑ ｇ， ＩＯ Ｊ ｎｂ ， Ｕ Ｎ ｈｎ － ｇ ｎ ａ ＸＵ Ｙ
在 自动化 程度 和 精 度要 求 很 高 的 Ｆ Ｓ生产 线 Ｍ
上 ， 常 用 集 成 在 生 产 线 上 的 三 坐 标 测 量 机 检 查 工 通 件 的形 状 和 位 置 误 差 。但 国 内外 现 有 的 三 坐 标 测 量 机 均 不 能 实 现 工 件 的 自动 辩 识 、 位 ， 不 能 确 定 被 定 也 测 工 件 基 准 点 、 、 。 目前 这 些 工 作 还 是 用 人 工 的 线 面
方法 。即检查 人员 目视 三坐标测 头 和工 件 的位 置 ， 然后用操 纵盒 的手柄控制 测头完成定位 和确定 被测 工 件 的 基 准 点 、 、 【，３。 为 了 解 决 由 于 人 工 的 线 面 １， ２ Ｊ 干预而影 响 自动化 程度 和效 率 的 问题 ， 我们 用 了一 套 单 镜 头 视 觉 系 统 来 探 测 坐 标 测 量 机 的 测 头 的 位 置 ＬＪ并 在 三 坐 标 测 量 机 动 导 轨 和 静 导 轨 上 安 装 了 ４， ５ 白色标记 Ｐ ， ２ 个 １ Ｐ ，… ， （ １ 。 图 ）
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文 章 编 号 ：０ ９３８ （０２ ０－０ ００ １０ ．０７ ２０ ）４０ ８．５
图像 匹配 中噪声 分 析 和预 处 理
像素和噪点的关系
像素和噪点的关系
像素和噪点是数字图像处理中常见的两个概念。
像素是图像中最小的可见单位，它决定了图像的分辨率和清晰度。
而噪点是由于信号传输、传感器、数字化等因素引起的图像中的随机噪声，会影响图像的质量和细节。
在数字图像处理中，我们常常需要对图像进行降噪处理。
传统的降噪方法是基于滤波器的，可以通过滤波器来平滑图像，减少噪点的影响，但也会使图像失去一些细节信息。
另一种方法是基于像素的，即将像素进行分类，对不同类别的像素进行不同的处理，以达到降噪的目的。
例如，可以将图像分成背景区域和前景区域，对背景区域进行平滑处理，保留前景区域的细节。
除了降噪，像素和噪点还与图像的压缩和编码有关。
在数字图像压缩中，我们需要将图像的信息压缩到更少的像素中，以减少文件大小。
在编码中，我们需要将图像的像素信息转化为数字信号，以便于传输和存储。
这些过程都需要考虑像素和噪点的影响，以避免图像失真和信息损失。
总之，像素和噪点在数字图像处理中都扮演着重要的角色。
我们需要深入理解它们的关系，以便于选择合适的处理方法，提高图像的质量和可靠性。
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ae中的noise hls 用法
ae中的noise hls 用法在图像处理中，Noise HLS（噪声色调饱和度）是一种常见的技术，它对图像的颜色信息进行调整，以增加或减少噪声的影响。
下面将详细介绍Noise HLS的用法和相关参考内容。
1. HLS 颜色空间首先，我们需要了解HLS颜色空间。
HLS颜色空间是一种用于表示颜色的模型，它由颜色的色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Luminance）三个分量组成。
色调表示颜色的基本属性，饱和度表示颜色的纯度，亮度则表示颜色的明暗程度。
2. Noise HLS 的概念在图像处理中，噪声指的是图像中不希望出现的干扰信号。
噪声可能是由设备、传感器或者图像获取过程中的不完美造成的。
Noise HLS则是一种通过调整图像的色调和饱和度来增加或减少噪声的影响的方法。
3. Noise HLS 的应用Noise HLS广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。
它可以用于图像去噪、增强和风格迁移等任务。
以下是一些常见的应用示例：- 图像去噪：通过增加噪声的饱和度和降低色调，可以减少图像中的噪声，并恢复图像的质量。
- 图像增强：通过调整图像的色调和饱和度，可以增加图像的对比度和色彩鲜艳度，使图像更加锐利和生动。
- 风格迁移：通过改变图像的色调和饱和度，可以使图像具有不同的风格，比如转换成水彩画、印象派或素描效果等。
4. Noise HLS 的实现实现Noise HLS可以使用不同的编程语言和图像处理库。
以下是一些相关参考内容：- OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉和图像处理库，它提供了丰富的API和函数用于图像处理任务。
可以使用OpenCV中的函数来实现Noise HLS操作，如`cvtColor`函数用于转换颜色空间，`addWeighted`函数用于调整色调和饱和度。
- Python Imaging Library（PIL）：PIL是一个用于图像处理的Python库，它可以简化图像处理任务的实现。
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1.1图像噪声的概念与分类
图像噪声是图像在摄取或传输时所受的随机信号干扰，是图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素。
很多时候将图像噪声看成是多维随机过程，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，即用其概率分布函数和概率密度分布函数。
图像噪声是多种多样的，其性质也千差万别，所以了解噪声的分类是很有必要的。
一．按产生的原因分类
1.外部噪声，即指系统外部干扰以电磁波或经电源串进系统内部而引起的噪声。
如电气设备，天体放电现象等引起的噪声。
2.内部噪声，一般有四个源头：a)由光和电的基本性质所引起的噪声。
如电流的产生是由电子或空穴粒子的集合，定向运动所形成。
因这些粒子运动的随机性而形成的散粒噪声；导体中自由电子的无规则热运动所形成的热噪声；根据光的粒子性，图像是由光量子所传输，而光量子密度随时间和空间变化所形成的光量子噪声等。
b)电器的机械运动产生的噪声。
如各种接头因抖动引起电流变化所产生的噪声；磁头、磁带等抖动或一起的抖动等。
c)器材材料本身引起的噪声。
如正片和负片的表面颗粒性和磁带磁盘表面缺陷所产生的噪声。
随着材料科学的发展，这些噪声有望不断减少，但在目前来讲，还是不可避免的。
d)系统内部设备电路所引起的噪声。
如电源引入的交流噪声；偏转系统和箝位电路所引起的噪声等。
这种分类方法有助于理解噪声产生的源头，有助于对噪声位置定位，对于降噪算法只能起到原理上的帮助。
二．按噪声频谱分类
频谱均匀分布的噪声称为白噪声；频谱与频率成反比的称为1/f噪声；而与频率平方成正比的称为三角噪声等等。
三．按噪声与信号的关系分类
1.加性噪声：加性嗓声和图像信号强度是不相关的，如运算放大器，又如图像在传输过程中引进的“信道噪声”电视摄像机扫描图像的噪声的，这类带有噪声的图像g可看成为理想无噪声图像f与噪声n之和；
2.乘性噪声：乘性嗓声和图像信号是相关的，往往随图像信号的变化而变化，如飞点扫描图像中的嗓声、电视扫描光栅、胶片颗粒造成等，由于载送每一个象素信息的载体的变化而产生的噪声受信息本身调制。
在某些情况下，如信号变化很小，噪声也不大。
为了分析处理方便，常常将乘性噪声近似认为是加性噪声，而且总是假定信号和噪声是互相统计独立。
四．按概率密度函数（PDF）分类
1.高斯噪声：在空间域和频域中，由于高斯噪声(也称为正态噪声)在数学上的易处理性，这种噪声模型经常被用于实践中。
2.瑞利噪声：瑞利密度对于近似偏移的直方图十分适用。
3.伽马(爱尔兰)噪声
4.指数分布噪声
5.均匀分布噪声
6.脉冲噪声(椒盐噪声)：双极脉冲噪声也称为椒盐噪声，有时也称为散粒和尖峰噪声。
这种分类方法由于引入数学模型，就有助于运用数学手段去除噪声。