图像处理实验三 椒盐噪声
基于matlab的图像高斯噪声和椒盐噪声的滤除
2.3 结论
在图像处理过程中,消除图像的噪声干扰是一个非常重要的问题,本文利用matlab软件,采用高斯滤波的方式,对带有椒盐噪声的图像进行处理,经过滤波后的图像既适合人眼的视觉感觉又能够消除图像中的干扰影响。
通过本次试验我们可以看到高斯滤波对于滤除图像的“椒盐”噪声非常有效，它可以做到既去除噪声又能保护图像的边缘，从而获得较满意的复原效果，尤其在滤除叠加白噪声和长尾叠加噪声方面显出极好的性能。
一、对于椒盐噪声，中值滤波效果比均值滤波效果好。
原因：
1、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。
2、中值滤波是选择适当的点来代替污染点的值，所以处理效果好。
3、因为噪声的均值不为零，所以均值滤波不能很好地去除噪声点。
二、对于高斯噪声，均值滤波效果比中值滤波效果好。
原因：
1、高斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像素上。
2、因为图像中的每点都是污染点，所以中值滤波选不到合适的干净点。
3、因为正态分布的均值为零，所以均值滤波可以削弱噪声。
图像处理之噪声---椒盐，白噪声，高斯噪声三种不同噪声的区别
图像处理之噪声---椒盐，⽩噪声，⾼斯噪声三种不同噪声的区别 ⽩噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。
所有频率具有相同能量的随机噪声称为⽩噪声。
⽩噪声或⽩杂讯，是⼀种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。
换句话说，此信号在各个频段上的功率是⼀样的，由于⽩光是由各种频率（颜⾊）的单⾊光混合⽽成，因⽽此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“⽩⾊的”，此信号也因此被称作⽩噪声。
相对的，其他不具有这⼀性质的噪声信号被称为有⾊噪声。
⽽理想的⽩噪声具有⽆限带宽，因⽽其能量是⽆限⼤，这在现实世界是不可能存在的。
实际上，我们常常将有限带宽的平整讯号视为⽩噪⾳，因为这让我们在数学分析上更加⽅便。
然⽽，⽩噪声在数学处理上⽐较⽅便，因此它是系统分析的有⼒⼯具。
⼀般，只要⼀个噪声过程所具有的频谱宽度远远⼤于它所作⽤系统的带宽，并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑，就可以把它作为⽩噪声来处理。
例如，热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度，通常可以认为它们是⽩噪声。
然后介绍⼀下⾼斯噪声：顾名思义，⾼斯噪声就是n维分布都服从⾼斯分布的噪声。
然后说⼀下什么是⾼斯分布。
⾼斯分布，也称正态分布，⼜称常态分布。
对于随机变量X，其概率密度函数如图所⽰。
称其分布为⾼斯分布或正态分布，记为N（µ，σ2），其中为分布的参数，分别为⾼斯分布的期望和⽅差。
当有确定值时，p(x)也就确定了，特别当µ=0，σ2=1时，X的分布为标准正态分布。
最后说⼀下名字很有意思的椒盐噪声：椒盐噪声⼜称脉冲噪声，它随机改变⼀些像素值，是由图像传感器，传输信道，解码处理等产⽣的⿊⽩相间的亮暗点噪声。
椒盐噪声往往由图像切割引起。
椒盐噪声原理
椒盐噪声原理椒盐噪声是数字图像处理中常用的一种噪声模型，它模拟了在数字图像传输和存储过程中的随机噪声，使得图像处理算法可以更加真实地模拟实际应用场景。
椒盐噪声是通过随机地将一些像素点替换成最亮或最暗的像素来模拟的，在一些情况下，它也被称为脉冲噪声或盐和胡椒噪声。
椒盐噪声是一种极端的情况下的情况下出现的影响，它会导致图像上的某些像素随机出现最大值或最小值，从而破坏图像的信息，使其模糊不清，难以识别。
这种噪声通常产生于电视信号传输，数字图像传输，以及缺少保护措施的数字存储系统。
椒盐噪声的原理是基于随机事件的发生，它可以通过以下步骤来模拟：1.随机产生一些椒盐噪声的像素点2.将选中的像素点替换成最亮或最暗的像素值3.再次随机选取一些像素点，重复步骤24.重复以上步骤，直到符合设定的噪声密度为止在实际应用中，椒盐噪声通常会被混合到原始图像中，从而破坏图像的清晰度。
为了减少椒盐噪声对图像的影响，需要使用数字图像处理算法来去除这种噪声。
常见的去噪算法包括中值滤波算法、自适应中值滤波算法以及基于小波变换的去噪算法等。
其中，中值滤波算法是一种基于排序的简单算法，它通过选取像素排序序列的中值来替代每个像素值，这种方法特别适合于去除椒盐噪声；自适应中值滤波算法则可以自动调整中值滤波器的尺寸以适应不同的噪声情况，同时也可以去除其他类型的噪声；基于小波变换的去噪算法则可以通过将图像转换成小波域，选择适当的小波基函数进行滤波来去除椒盐噪声。
总之，椒盐噪声的产生原理是基于随机的噪声事件，它以随机的方式将一些像素点替换成最亮或最暗的像素值，从而破坏了图像中的信息，使其变得模糊不清。
为了避免这种噪声对图像处理产生负面影响，需要使用数字图像处理算法进行去噪处理。
基于噪声分析的椒盐噪声降噪处理方法
基于噪声分析的椒盐噪声降噪处理方法韩丽娜【摘要】摘要:针对传统的中值滤波降噪方法不能有效去除图像中的椒盐噪声，提出基于噪声分析的椒盐噪声降噪处理方法。
算法根据椒盐噪声仅仅改变图像部分像素值为0和255、其余像素并未改变的特点，首先判断图像的噪声点和信号点，针对噪声点，统计邻域中信号的个数，然后根据信号的个数决定采用某个邻域的中值去代替噪声点，从而达到去除椒盐噪声的目的。
仿真实验表明，该算法能有效去除图像的椒盐噪声并较好地保留图像的边缘细节信息。
【期刊名称】计算机与现代化【年(卷),期】2014(000)002【总页数】3【关键词】关键词:噪声分析;椒盐噪声;中值滤波0 引言椒盐噪声一般在图像中呈现颗粒状的点，它会大大降低图像的质量，破坏细节，对后续的识别工作造成影响。
目前已经有很多去除椒盐噪声的方法，例如中值滤波算法就是公认的去除椒盐噪声较好的非线性滤波器，一些学者在此基础上，提出了许多去除椒盐噪声的算法［1-2］。
其基本思想是根据高椒盐噪声图像的特性，在中值滤波算法中引入噪声判定阈值的方法来进行的，但是由于大量的椒盐噪声点汇集在一定的区域范围，因此原始的灰度信息已经受到了极大干扰和破坏，凭借其邻域灰度信息的中值滤波效果也将受到影响。
因此应该对噪声进行分析，明确标识被噪声污染的点和没有污染的点，然后仅仅对噪声污染的点进行滤波。
1 椒盐噪声分析1.1 椒盐噪声的特点在Matlab中，通过J=IMNOISE(I，'salt＆pepper'，D)［3］，为图像I添加椒盐噪声，其中 D 为噪声分布，缺省值为0.05。
椒盐噪声的模型如公式(1)所示［2］。
其中F(x，y)为原图像，G(x，y)为带噪图像，p1和p2为像素受噪声影响的概率，两者几乎相等，设为p，因此，不受噪声影响的像素概率为p3=1-2p。
1.2 Lena图像椒盐噪声分析为了对椒盐噪声进行分析，研究了Lena图像加入D=0.05噪声前后图像和数据对比，如图1所示。
毕业论文-基于中值滤波的图像椒盐噪声滤除算法的研究与应用
本科生毕业论文（设计）题目：基于中值滤波的图像椒盐噪声滤除算法的研究与应用院系：信息科学与技术学院专业：计算机科学与技术学生姓名：**学号：********指导教师：罗笑南(教授)（职称）二〇年月基于中值滤波的图像椒盐噪声滤除算法的研究与应用摘要摘要在现实生活中，将实际获得的图像进行数字化，并在其传输和处理过程中，不可避免的存在着一定的外部干扰和内部干扰，使用户所获得的数字图像被噪声污染，而这些噪声中椒盐噪声的表现更为明显。
为此有大量学者针对椒盐噪声进行研究分析。
中值滤波算法以其非线性的特点，在处理椒盐噪声上有显著的效果，因此许多学者针对中值滤波算法进行改进。
典型的如加权中值滤波器、开关中值滤波器、自适应中值滤波器等。
然而这些滤波器或在保护图像细节上能力不足，或去除噪声效果不佳，或对于高密度噪声无法处理，或过于复杂不便于硬件实现，存在着一定的缺陷。
本文研究了几种典型的改进后的中值滤波算法，通过理论分析与实验仿真，比较其在去噪及保护图像细节各方面的优缺点。
在此基础上，本文给出了一种基于噪声检测的模糊自适应中值滤波算法。
在该算法中，通过设计窗口自适应的噪声检测机制，有效的区分了噪声与非噪声像素点，从而高效的保护了图像细节信息，并大量减少需要处理的像素点，降低算法运行时间。
同时对于检测出的噪声点，则采用改进了的自适性中值滤除算法进行噪声滤除，在该滤波算法中加入了窗口自适应控制，对于高密度噪声也能有效的进行去噪处理。
通过详细的理论分析后，本文基于matlab进行大量仿真实验，验证了这些新方法在噪声去除与细节保留上的有效性。
关键词：图像去噪、椒盐噪声、噪声检测、自适应中值滤波、开关阈值滤波AbstractThe acquisition, recording and transmission of digital images through sensors or communication channels are often interfered by different types of noises, which may change the image. Impulse noise is one most common and important kind of noise. Impulse noise removal in image processing is an important pre-processing so that many researchers work on the restoration of images corrupted by impulse noise. Being the most popular nonlinear filter, the median filter is often used to remove impulse noise because of its good denoising power. In that case, many image-denoising filters are proposed based on the median filter, such as the weighted median filter, soft switching filter, adaptive median filter, etc.In this paper, a new image-denoising filter that is based on several advanced median filter is proposed. There is a two-phase scheme in this new algorithm. In the first phase, an impulse noise detection is used to identify pixels which are likely to be noise candidates. The noise detection has variable window size for removal of impulses, so that we can keep most of the signal content of the uncorrupted pixels, and time used for filtering can be reduced by a wide margin. In the second phase, the noise candidates will be filtered by the new filter. Based on the adaptive median filter, the proposed filter is superior to some other filters mentioned in this paper not only for smooth pictures but also images that are complicated and have many sharp edges. Being incorporated with variable windows size, our method is also very useful for images with high noise level.Key Words:image denoising, salt-and-pepper noise, adaptive median filter,impulse noise detector, switching-based median filter目录第一章引言 (1)1.1课题背景及其意义 (1)图像滤波技术概述 (1)中值滤波研究现状 (2)本论文的主要工作 (3)1.3论文章节安排 (4)第二章图像去噪算法综述 (5)2.1图像去噪方法概述 (5)2.2图像噪声模型 (6)2.3图像去噪质量的评估方法 (7)2.4中值滤波 (8)2.5维纳滤波 (9)2.6均值滤波 (11)2.7其他滤波技术 (12)2.8小结 (13)第三章几种中值滤波去噪方法分析 (14)3.1标准中值滤波方法(STANDARD MEDIAN FILTER,SM) (14)3.2带权值的中值滤波方法(WEIGHTED MEDIAN FILTER) (15)3.3三态中值滤波方法(TRI-STATE MEDIAN FILTER) (17)3.4自适应软开关滤波方法 (18)3.5自适应中值滤波方法 (20)3.6实验结果分析 (21)3.7小结 (26)第四章基于噪声检测的自适应中值滤波 (27)4.1噪声检测机制 (27)4.2椒盐噪声滤除方法 (33)4.2.1 噪声滤除策略 (34)4.2.2 动态窗口策略 (35)4.2.3 VAM滤波方法 (37)4.3小结 (37)第五章仿真结果分析比较 (39)5.1噪声检测机制性能分析 (39)5.2V AM滤波器去噪效果分析 (41)5.3小结 (45)第六章结语 (46)6.1论文主要工作总结 (46)6.2展望 (46)参考文献 (48)致谢 (50)第一章引言1.1 课题背景及其意义冈萨雷斯曾在其著作中提到，视觉是人类感觉中最高级的，而图像又在人类的感知中起着重要的作用[1]。
高斯噪声和椒盐噪声公式
高斯噪声和椒盐噪声公式全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：高斯噪声和椒盐噪声是数字图像处理中常见的两种噪声类型，对图像质量有着不同程度的影响。
在图像处理中，我们经常需要对噪声进行消除或降低，因此了解这两种噪声的特点和产生公式对于图像处理非常重要。
一、高斯噪声高斯噪声又称为白噪声，它是在图像中产生的一种随机噪声。
在实际应用中，由于各种因素如传感器的不确定性、环境的干扰等，会导致图像中出现高斯噪声。
一般来说，高斯噪声是服从高斯分布的随机变量产生的噪声。
高斯噪声的数学模型可以表示为：f'(x,y) = f(x,y) + n(x,y)f'(x,y)表示受到高斯噪声干扰后的图像像素值，f(x,y)表示原始图像像素值，n(x,y)表示高斯噪声。
高斯噪声的特点是均值为0，方差为\sigma^2，即：n(x,y) \sim N(0,\sigma^2)\sigma^2越大，噪声的强度越大。
高斯噪声对图像的影响主要体现在增加了图像的灰度值的随机性，使图像变得模糊、失真，降低了图像的质量。
在图像处理中需要采取相应的降噪措施来消除高斯噪声的影响。
二、椒盐噪声椒盐噪声是另一种常见的噪声类型，它的特点是在图像中突然出现明显的黑白点，类似于图像中加入了颗粒状的盐和胡椒。
椒盐噪声通常是由于数据采集或传输过程中发生错误导致的，例如传感器故障、数据损坏等。
f'(x,y) = \begin{cases}f(x,y), & p < q \\0, & q \leq p < 2q \\L-1, & 2q \leq p\end{cases}椒盐噪声的特点是不规则性强，严重干扰了图像的视觉效果，使图像的质量大幅下降。
处理椒盐噪声是图像处理中的一个重要问题。
三、高斯噪声和椒盐噪声的区别1. 高斯噪声是符合高斯分布的随机噪声，其幅值变化在一个比较小的范围内，呈现连续性；而椒盐噪声是不规则的黑白点分布，呈现离散性。
自适应线性预测图像椒盐噪声去除方法
ｏ ｍａ ｅ ｒ ｒ ｓ ｒ ｅ ． ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｒ ｖ ａ ｈ ｓ ａｇ ｒ ｈ ｆ ｉ ｇ ａ ｅ ｐ ｅ ｅ ｖ ｄ Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔｌ ｒ ｓ ｌ ｐ ｏ ｅ ｔ ｔ ｔ ｉ ｌ ｏ ｉ ｍ ｓ ｆ ｓｅ ｈ ｎ ｏ ｅ ｔ ｅ ｏ ｓ ｌ ｒ ｄ Ｃ ｒ ｓ ｒ ｅ ｓ ｈ ｔ ｉ ａ ｔｒ ｔ ａ ｓ ｍ ｏｈ ｒ ｎ ｉｅ ｆ ｔ ｓ ａ ａ ｐ ｅ ｅ ｖ ｉ ｅ ｎ ｎ
北京 交通大学 电子信息工程 学院 ， 北京 １０ ４ ０４ ０
Ｓｈ ｏ ｏ ｌ ｔ ｎｃ ｎ ｎｏｍａｉｎ Ｅ ｇｎｅｉｇＢｅ ｉｇ Ｊ ｏｏ ｇ Ｕ ｉｅｓｙ， ｅ ｉｇ １０ ４ ， ｈｎ ｃｏ ｌ ｆＥｅ ｒ ｉ ａ ｄ Ｉｆｒ ｔ ｎ ｉｅｒ ， ｉｎ ｉ ｔｎ ｎｖｒｉ Ｂ ｉｎ ０ ０ ４ Ｃ ｉａ ｃｏ ｓ ｏ ｎ ｊ ａ ｔ ｊ Ｅｍａｌ ｊ ｗａ ｇｕ １ ６ ｏ — ｉ ｂｔ ｎ ｙ ＠ ２ ． ｍ ： ｕ ｔ
ｕ ｅ ｏ ｅ ｖ ｈ ｏ ｓ ｅ ｔ ｅ ｏ ｓ ｅ ｓｔ ｓ ｌ ｗ ， ｎ ｉ ｅ ｒ ｐ ｅ ｉ ａｉ ｎ ｌ ｏ ｉ ｍ ｓ ｓ ｄ ｗｈ ｎ ｔ ｅ ｎ ｉｅ ｅ ｓｔ ｓ ｓ ｄ ｔ ｒ ｍｏ ｅ ｔ ｅ ｎ ｉｅ ｗｈ ｎ ｈ ｎ ｉｅ ｄ ｎ ｉ ｉ ｏ ａ ｄ ｌ ａ ｒ ｄ ｃ ｏ ａｇ ｒｔ ｙ ｎ ｔ ｈ ｉ ｕ ｅ ｅ ｏ ｓ ｄ ｎ ｉ ｉ ｈ ｙ
摘
要： 针对灰 度 图像 中的椒盐噪声 ， 出 了一种基 于 自适应权值 与线性预 测方法相结合 的噪声 去除方法 。用椒盐噪 声模 型确 提
定 图像 中的噪声点 ， 以及噪声点所在 滤波窗 口内的噪声 密度 ， 密度较 小时利用设计 的权值 函数进行加权 平均计算 ， 在 以达到去噪 声的 目的； 在噪声 密度较 大 时， 利用线性预 测方 法预 测噪声点 所在 位置 的灰度 值 ， 实现去 噪。对 于非噪声点像 素则不做处理 ， 以 较好地保持 了图像 的细节。 实验结果表 明， 同类方法相 比， 与 此方法有 良好 的去噪性 能。 关键词 ： 盐噪声； 椒 自适应权值 ； 线性预 测
生物医学图像处理中的噪声去除与图像增强算法
生物医学图像处理中的噪声去除与图像增强算法生物医学图像处理在医学诊断、疾病监测和研究领域起着至关重要的作用。
然而，由于成像设备和条件的限制，导致生物医学图像中常常存在噪声，并且图像质量可能不尽如人意。
因此，噪声去除和图像增强算法成为了生物医学图像处理的核心内容。
本文将介绍一些常用的噪声去除与图像增强算法，并探讨它们在生物医学图像处理中的应用。
在生物医学图像中常见的噪声主要有高斯噪声、椒盐噪声和泊松噪声。
高斯噪声是由于成像器件的电子噪声引起的，会给图像带来均值为0的随机分布的像素值扰动。
椒盐噪声则表现为图像中孤立的黑点或白点，这是由于成像过程中信号的缺失或随机跳变引起的。
而泊松噪声则主要出现在低剂量的正电子断层扫描（PET）图像中。
针对高斯噪声，最常用的噪声去除算法之一是基于加权平均的滤波器，如均值滤波器和中值滤波器。
均值滤波器通过计算像素周围邻域的平均值来去除噪声。
然而，均值滤波器对于去除高斯噪声的效果并不理想，因为它容易导致图像细节的损失。
相比之下，中值滤波器通过计算邻域像素的中位数来去除噪声，能够有效地保留图像的边缘信息。
对于椒盐噪声，可以使用自适应中值滤波器来进行噪声去除。
自适应中值滤波器在计算中位数时，根据像素邻域中非噪声像素的比例动态调整滤波器的大小。
这样可以更好地适应不同强度的噪声，并在保留图像细节的同时去除噪声。
针对泊松噪声，可以采用最小化总变差（total variation，TV）的方法来进行噪声去除。
TV正则化方法通过最小化图像的总变差来抑制噪声，并恢复出清晰的图像细节。
这种方法特别适用于低剂量PET图像，因为其在噪声抑制的同时也能够充分保留图像的显著性特征。
除了噪声去除算法外，图像增强算法也是生物医学图像处理中重要的一部分。
图像增强旨在改善图像的视觉质量和信息内容，以便更好地进行医学诊断。
常用的图像增强算法包括直方图均衡化、伪彩色处理和多尺度分解。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过将图像的像素值重新映射到一个更均匀的分布，从而增强图像的对比度和细节。
中值滤波器设计及椒盐噪声滤除
中值滤波器设计及椒盐噪声滤除(总10页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--题目四：中值滤波器设计及椒盐噪声滤除一、实验背景在数字图像的生成与采集过程中，由于受工作环境，器件等性能的影响，使得一幅未经处理的原始图像，都存在着一定的噪声干扰。
这种噪声具有以下性质：1、 图像上的噪声出现处呈现不规则分布；2、 噪声的大小也是不规则的。
这些噪声恶化了图像质量，使图像模糊甚至淹没目标特征，给后续的处理分析带来了困难。
因此需要对图像应该进行滤除噪声处理。
二、 实验目的1. 通过利用c 程序实现数字信号处理的相关功能，巩固对信号处理原理知识的理解，培养快速解决实际问题的能力提高实际编程和处理数据的综合能力，初步培养在解决信号处理实际应用问题中所应具备的基本素质和要求。
2. 培养独立思考的能力与研发能力，通过设计实现不同的信号处理问题，初步掌握在给定条件和功能的情况下，实现合理设计算法结构的能力。
3. 提高资料查询和整理的能力。
能够在短时间内找到适合自己的方法。
并在文献整理的过程中学会科技文献的写作，提高语言表达能力。
三、 实验内容1. 理解什么是椒盐噪声，中值滤波的原理及其特性。
2. 设计一种中值滤波，对椒噪声滤波有效，并分析滤波器的适用范围。
3、（扩展训练）对设计的滤波器针对椒、盐噪声滤除分别进行测试，并进行性能比较分析，并讨论椒、盐噪声频度（噪声数目占图像实际像素的百分比）对滤波器实际效果的影响。
四、实验原理1.椒盐噪声椒盐噪声又称脉冲噪声，是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。
椒盐噪声往往由图像切割引起。
椒盐噪声的PDF 是：如果b>a ，灰度值b 在图像中将显示为一个亮点，a 的值将显示为一个暗点。
若 或 为零，则脉冲噪声称为单级脉冲。
如果 和 均不为零，尤其是他们近似相等时，脉冲噪声值将类似于随机分布在图像上的胡椒和盐粉微粒。
数字图像处理实验指导书
数字图像处理实验指导书臧兰云电子工程学院实验一图像基本运算一、实验目的:1、了解数字图像处理基础2、掌握数字图像处理的基本运算方法3、学习利用matlab进行数字图像处理的基本方法二、实验内容:1、根据图像采样原理,试对lena图像分别进行4和16倍减采样,查看其减采样效果。
2、对一幅图像加入椒盐噪声,并通过减法运算提取出噪声。
3、两幅二值图像进行逻辑与、或、非运算。
4、实现把一幅图像旋转45°,并分别采用把转出显示区域的图像截去和扩大显示区域范围以显示图像的全部两种方式。
5、选取一幅大小为256*256像素的图像,分别将图比例放大1.5倍,比例缩小0.7倍,非比例放大到420*384像素,非比例缩小到150*180像素。
三、思考与总结:1、将一幅图像如果进行4倍、16倍和64倍增采样会出现什么情况?是否有其他方法可以实现图像的采样?2、图像的选转会导致图像的失真吗?若有,有什么办法可以解决这个问题?3、由非比例缩放得到的图片能够恢复到原图片吗?为什么?实验二图像变换及增强一、实验目的:1、掌握图像变换的应用2、掌握数字图像处理的空间域及频域的增强方法二、实验内容:1、构造一幅图像并对其旋转一定的角度,求原始图像及旋转后图像的频谱图。
2、对一幅灰度图像进行均衡化,灰度等级为8级。
3、对一幅灰度图像采用多种方法实现平滑、锐化滤波。
4、对一幅图像进行幂次变换。
三、思考与总结:1、图像变换在图像处理中的应用?2、什么是傅里叶变换的旋转性?3、以上实验分别可以应用到那些实际问题中? 实验三图像压缩编码一、实验目的:1、掌握图像压缩编码的概念2、比较图像压缩编码的各种方法二、实验内容:1、计算一幅灰度图像的熵。
2、选择一种方法对图像进行压缩,并计算压缩比。
三、思考与总结:1、注释程序功能2、以上实验可以应用到那些实际问题中?实验四图像分割及彩色图像处理一、实验目的:1、掌握图像分割的基本原理2、掌握彩色图像处理方法二、实验内容:1、用全局阈值法对图像进行分割2、实现sobel算子及Roberts等算子的边缘提取算法3、生成一幅大小为256*256的RGB图像。
椒盐噪声——精选推荐
椒盐噪声椒盐噪声图像噪声之椒盐噪声（Salt And Pepper Noise）概述：椒盐噪声（salt & pepper noise）是数字图像的⼀个常见噪声，所谓椒盐。
椒就是⿊，盐就是⽩，椒盐噪声就是在图像上随机出现⿊⾊⽩⾊的像素。
椒盐噪声是⼀种由于信号脉冲强度引起的噪声，产⽣该噪声的算法也⽐較简单。
算法步骤：我们使⽤信噪⽐（Signal NoiseRate）衡量图像噪声。
图象的信噪⽐应该等于信号与噪声的功率谱之⽐，但通常功率谱难以计算，有⼀种⽅法能够近似预计图象信噪⽐，即信号与噪声的⽅差之⽐。
⾸先计算图象全部象素的局部⽅差。
将局部⽅差的最⼤值觉得是信号⽅差，最⼩值是噪声⽅差。
求出它们的⽐值，再转成dB数。
最后⽤经验公式修正。
假设是灰度图像的话，SNR=（洁净图⽚中的像素点的灰度值之和）/abs（噪声图⽚的灰度值之和-洁净图⽚中的灰度值之和）为该图像的信噪⽐。
给⼀副数字图像加上椒盐噪声的过程例如以下：（1）指定信噪⽐ SNR （其取值范围在[0, 1]之间）（2）计算总像素数⽬ SP。
得到要加噪的像素数⽬ NP = SP * (1-SNR)（3）随机获取要加噪的每⼀个像素位置P（i, j）（4）指定像素值为255或者0。
（5）反复3,4两个步骤完毕全部像素的NP个像素（6）输出加噪以后的图像编程实例：为简单起见，直接使⽤灰度图进⾏測试。
彩⾊图的原理是同样的。
# -*- coding: utf-8 -*-from PIL import Imagefrom pylab import *from numpy import*#读取图⽚,灰度化，并转为数组img = im = array(Image.open('./source/test.jpg').convert('L'))#信噪⽐SNR = 0.6#计算总像素数⽬ SP，得到要加噪的像素数⽬ NP = SP * (1-SNR)noiseNum=int((1- SNR)*img.shape[0]*img.shape[1])#于随机位置将像素值随机指定为0或者255for i in range(noiseNum):randX=random.random_integers(0,img.shape[0]-1)randY=random.random_integers(0,img.shape[1]-1)if random.random_integers(0,1)==0:img[randX,randY]=0else:img[randX,randY]=255#显⽰图像gray()imshow(img)show()执⾏结果：原图SNR = 0.8SNR = 0.6SNR = 0.4结语：本篇博客主要介绍了椒盐噪声这样的常见的图像噪声。
用中值滤波滤除图像中的椒盐噪声
数字图像处理作业系别：班级：姓名：学号：论文：影响系统图像清晰程度的因素很多，例如室外光照度不够均匀就会造成图像灰度过于集中；由CCD（摄像头）获得的图像经过A/D（数/模转换，该功能在图像系统中由数字采集卡来实现）转换、线路传送都会产生噪声污染等等。
因此图像质量不可避免的降低了，轻者表现为图像不干净，难于看清细节；重者表现为图像模糊不清，连概貌也看不出来。
因此，在对图像进行分析之前，必须要对图像质量进行改善，一般情况下改善的方法有两类：图像增强和图像复原。
图像增强( image enhancement ),定义是将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些关注的特征，抑制非关注的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。
图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。
前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。
采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。
具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。
图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。
在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。
图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。
同时含有椒盐噪声和高斯噪声的图像消噪处理
同时含有椒盐噪声和高斯噪声的图像消噪处理引言所谓噪声是电路或系统中不含信息量的电压或电流。
在工业与自然界中，存在着各种干扰源（噪声源），如大功率电力电子器件的接入、大功率用电设备的开启与断开、雷击闪电等都会使空间电场和磁场产生有序或无序的变化，这些都是干扰源（或噪声源）。
这些源产生的电磁波或尖峰脉冲通过磁、电耦合或是通过电源线等路径进入放大电路，各种电气设备，形成各种形式的干扰。
高斯噪声是指噪声的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。
如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。
高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。
高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。
而椒盐噪声是指椒盐噪声是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。
椒盐噪声往往由图像切割引起。
本文将采用中值滤波和维纳滤波对含有高斯噪声和椒盐噪声的图像进行处理，通过比较两种滤波技术对图像处理的效果，可以看出哪种滤波技术对椒盐噪声更起作用，哪种滤波技术对高斯噪声更有效果，再根据同一种滤波技术对不同窗口尺寸的图像进行滤波，比较处理效果，最终将选出对图像采用哪种滤波技术或者对同一种滤波技术哪种窗口尺寸滤波效果更好。
中值滤波：是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值.实现方法：1：通过从图像中的某个采样窗口取出奇数个数据进行排序2：用排序后的中值取代要处理的数据即可中值滤波在图像处理中,常用于用来保护边缘信息,是经典的平滑噪声的方法。
中值滤波原理中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波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，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。
方法是去某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。
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"。
图片去噪对一幅图像加入不同的噪声（随机点噪声、椒盐
图片去噪：对一幅图像加入不同的噪声（随机点噪声、椒盐噪声等），选取不同的方法去噪，比如说邻域平均、中值滤波、图像迭加等，比较对于不同的噪声，不同的方法哪种更好。
A．加入随机点噪声进行邻域平均、中值滤波、图像迭加邻域平均>> I=imread('D:\gem.bmp');>> snoise=0.1*randn(size(I));>> J1=imadd(I,im2uint8(snoise)); % 受随机噪声干扰>> M4=[0 1 0; 1 0 1; 0 1 0];>> M4=M4/4; % 4邻域平均滤波>> I_filter1=filter2(M4,J1);>> M8=[1 1 1; 1 0 1; 1 1 1]; % 8邻域平均滤波>> M8=M8/8;>> I_filter2=filter2(M8,J1);>> subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像Gem');>> subplot(2,2,2),imshow(J1);title('加随机噪声后图像');>> subplot(2,2,3),imshow(I_filter1,map);title('4邻域平均滤波');>> subplot(2,2,4),imshow(I_filter2,map);title('8邻域平均滤波');均值滤波>> G=imread('D:\gem.bmp');>> I=rgb2gray(G);>> snoise=0.1*randn(size(I));>> A=imadd(I,im2uint8(snoise));>> B1=filter2(fspecial('average',3),A)/255;>> B2=filter2(fspecial('average',5),A)/255;>> B3=filter2(fspecial('average',10),A)/255;>> subplot(2,2,1),imshow(A);title('加随机噪声后图像'); >> subplot(2,2,2),imshow(B1);title('平均3后图像'); >> subplot(2,2,3),imshow(B2);title('平均5后图像'); >> subplot(2,2,4),imshow(B3);title('平均10后图像');原图B .加入椒盐噪声进行邻域平均、中值滤波、图像迭加邻域平均>>I=imread('moon.tif');>>J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);>>subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图');>>subplot(1,2,2),imshow(J);title('加噪');>>K1=filter2(fspecial('average',7),J);>>K2=filter2(fspecial('average',9),J);>>figure,subplot(1,2,1),imshow(uint8(K1));title('3x3');>> subplot(1,2,2),imshow(uint8(K1));title('5x5')>>subplot(1,2,1),imshow(uint8(K1));title('7x7');>>subplot(1,2,2),imshow(uint8(K1));title('9x9')原图加噪3x35x57x79x9中值滤波>>I=imread('moon.tif');>>J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);>>K1=medfilt2(J);>> K2=medfilt2(J,[5 5]);>> K3=medfilt2(J,[7 7]);>>K4=medfilt2(J,[9 9]);>> subplot(1,2,1),imshow(K1);title('3x3');>> subplot(1,2,2),imshow(K2);title('5x5');>>subplot(1,2,1),imshow(K3);title('7x7');>>subplot(1,2,2),imshow(K4);title('9x9');原图加噪3x35x57x79x9C.加入高斯噪声进行邻域平均、中值滤波、图像迭加邻域平均>> G=imread('D:\gem.bmp');>> I=rgb2gray(G);>> J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02); % 受高斯噪声干扰>> M4=[0 1 0; 1 0 1; 0 1 0];>> M4=M4/4; % 4邻域平均滤波>> I_filter1=filter2(M4,J1);>> M8=[1 1 1; 1 0 1; 1 1 1]; % 8邻域平均滤波>> M8=M8/8;>> I_filter2=filter2(M8,J1);>> subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像Gem');>> subplot(2,2,2),imshow(J1);title('加高斯噪声后图像');>> subplot(2,2,3),imshow(I_filter1,map);title('4邻域平均滤波'); >> subplot(2,2,4),imshow(I_filter2,map);title('8邻域平均滤波'); >> subplot(2,2,3),imshow(B2);title('平均5后图像');>> subplot(2,2,4),imshow(B3);title('平均7后图像');均值滤波>> I=imread('D:\gem.bmp');>> A=imnoise(I,'gaussian',0.01);>> B1=filter2(fspecial('average',3),A)/255;>> B2=filter2(fspecial('average',5),A)/255;>> B3=filter2(fspecial('average',7),A)/255;>> subplot(2,2,1),imshow(A);title('加高斯噪声后图像'); >> subplot(2,2,2),imshow(B1);title('平均3后图像'); >> subplot(2,2,3),imshow(B2);title('平均5后图像'); >> subplot(2,2,4),imshow(B3);title('平均7后图像');D.图像迭加滤波>>I=imread('pout.tif');>> [m n]=size(I);>>J1(m,n)=0;J2(m,n)=0;J3(m,n)=0;>>for i=1:10temp=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);J1=J1+double(temp)/10;end>>for i=1:20temp=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);J2=J2+double(temp)/20;end>>for i=1:50temp=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);J3=J3+double(temp)/50;end>>figure;subplot(2,2,1),imshow(I),title('原图象');>>;subplot(2,2,2),imshow(mat2gray(J1)),title('10次迭加滤波');>>subplot(2,2,3),imshow(mat2gray(J2)),title('20次迭加滤波');>>subplot(2,2,4),imshow(mat2gray(J3)),title('50次迭加滤波')原图象10次迭加滤波20次迭加滤波50次迭加滤波。
椒盐噪声参数
椒盐噪声参数椒盐噪声参数椒盐噪声是一种常见的图像噪声，它会在图像中引入黑白点，影响图像的质量和可读性。
为了更好地理解和处理椒盐噪声，需要了解其相关参数。
一、什么是椒盐噪声椒盐噪声是一种随机出现的图像噪声，它会在图像中引入黑白点，使得图像变得模糊不清。
这种噪声通常由于数字相机或传感器故障、传输错误或存储设备损坏等原因引起。
二、椒盐噪声的特征1. 随机性：椒盐噪声是一种随机分布的噪声，其出现位置和数量都是不确定的。
2. 稀疏性：椒盐噪声通常只会在图像中出现少量黑白点，但这些点可能会严重影响图像质量。
3. 影响范围：椒盐噪声可以出现在整个图像区域内，但通常只会在局部区域内产生。
三、如何衡量椒盐噪声为了衡量和处理椒盐噪声，需要了解以下参数：1. 噪声密度：噪声密度是指图像中椒盐噪声点的数量与图像总像素数的比例。
通常使用百分比表示，如1%、5%等。
2. 均值滤波器尺寸：均值滤波器尺寸是指用于去除椒盐噪声的均值滤波器的大小。
通常使用奇数大小的方形滤波器，如3x3、5x5等。
3. 中值滤波器尺寸：中值滤波器尺寸是指用于去除椒盐噪声的中值滤波器的大小。
通常使用奇数大小的方形滤波器，如3x3、5x5等。
4. 最小像素阈值：最小像素阈值是指图像中被认为是椒盐噪声点的最小亮度或灰度级别。
通常设置为0或1。
四、如何处理椒盐噪声为了去除椒盐噪声并恢复图像质量，可以采用以下方法：1. 均值滤波：使用均值滤波器对图像进行平滑处理，以去除椒盐噪声。
但该方法可能会导致图像模糊。
2. 中值滤波：使用中值滤波器对图像进行平滑处理，以去除椒盐噪声。
该方法可以有效去除椒盐噪声，同时保留图像细节。
3. 信号处理算法：使用信号处理算法对图像进行去噪处理，如小波变换、快速傅里叶变换等。
4. 深度学习方法：使用深度学习方法对图像进行去噪处理，如卷积神经网络、自编码器等。
五、总结椒盐噪声是一种常见的图像噪声，它会在图像中引入黑白点，影响图像的质量和可读性。
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。
关于数字图像的椒盐噪声攻击的统计分析
关于数字图像的椒盐噪声攻击的统计分析目录一、问题的提出...........................................................................................................................- 1 -二、问题的分析及解决方法.......................................................................................................- 1 -2.1问题的初步分析............................................................................................................- 1 -2.2问题的解决思路............................................................................................................- 2 -2.3问题的解决步骤............................................................................................................- 2 -三、数据的处理...........................................................................................................................- 2 -3.1符号说明：....................................................................................................................- 2 -3.2数据的预处理................................................................................................................- 3 -四、数据的分析...........................................................................................................................- 3 -4.1 基本知识.......................................................................................................................- 3 -4.2对整张图片处理前后的分析........................................................................................- 5 -4.3分割为128*128的图像的分析....................................................................................- 6 -4．4分割为8*8的图像的分析....................................................................................... - 11 - 五、结论.................................................................................................................................. - 16 - 附录 ........................................................................................................................................... - 17 - 参考文献.................................................................................................................................... - 18 -一、问题的提出图像的像素化处理是现在图像处理的主流趋势，随着计算机语言的发展以及图像数字化技术的广泛普及，数字图像处理（Digital image processing）已经日益成熟。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
下载ftp上共享的图像文件完成如下的任务：
1、下载ftp上共享的图像文件Fig0318(a)(ckt-board-orig).tif，使用函数imnoise添
加椒盐噪声，噪声密度设为0.08 给出处理前后的图像结果对比
%%椒盐噪声
clc
clear
figure(1)
f= imread('I:\数字图像处理\IR\Fig0318(a)(ckt-board-orig).TIF');
subplot 211
imshow(f)
title('原始图像')
R=imnoise(f,'salt & pepper',0.08)
subplot 212
imshow(R);
title('噪声为0.08的椒盐噪声图像')
2、下载ftp上共享的图像文件Fig4.11(a).jpg，使用共享的自定义函数imnoise2（见
示例代码2），添加概率为0.15的胡椒噪声污染，再使用共享的自定义函数spfilt，使用反调和滤波器进行图像恢复，给出恢复前后的图像对比；类似的，当
Fig4.11(a).jpg被概率为0.15的盐粒噪声污染时，使用spfilt进行图像恢复，并
给出恢复前后的图像对比。
%%
clc
clear
figure(1)
f= imread('I:\数字图像处理\FD\I数字图像处理FD.JPG')
subplot 321
imshow(f);
title('原始图像')
PQ=size(f);
R=imnoise2( 'salt & pepper',PQ(1), PQ(2),0.15,0 ); %%胡椒噪声
c=find(R==0)
gp=f;
gp(c)=0;
subplot 323
imshow(gp);
title('胡椒图像')
R=imnoise2( 'salt & pepper',PQ(1), PQ(2),0,0.15 ); %%盐粒噪声
c=find(R==1)
gs=f;
gs(c)=255;
subplot 324
imshow(gs);
title('盐粒图像')
fp=spfilt(gp,'chmean',3,3,1.5)
subplot 325
imshow(fp);
title('胡椒图像恢复')
fs=spfilt(gs,'chmean',3,3,-1.5)
subplot 326
imshow(fs);
title('椒盐图像恢复')
将以上结果保存，写一个简单的实验报告，所有文件打包成压缩文件提交到ftp中的homework文件夹，命名规则：实验三+姓名+学号。