滤波图像降噪算法研究报告
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。
空间滤波应用调研报告
空间滤波应用调研报告空间滤波是一种常用的图像处理技术，用于强化或减弱图像中某些空间频率成分，从而改善图像质量或去除图像中的噪声。
本文对空间滤波在图像处理中的应用进行调研，并总结了几个常见的应用领域。
一、图像去噪图像在获取、传输和存储过程中容易受到各种噪声的干扰，导致图像质量的下降。
空间滤波可以通过抑制噪声成分来减少图像的噪声。
常用的图像去噪算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些算法分别通过取邻域像素的平均值、中值或加权平均值来抑制噪声，从而提高图像的质量。
二、图像增强图像增强是指通过对图像亮度、对比度以及细节进行调整，使图像在视觉上更加清晰、鲜明。
空间滤波可以通过增加图像的高频成分来提高图像的对比度和清晰度。
常用的图像增强算法包括锐化滤波、梯度滤波和边缘增强滤波等。
这些算法通过增强图像中的边缘信息，使图像更加清晰。
三、图像分割图像分割是指将图像划分为具有相同特性或相似特性的区域或对象。
空间滤波可以通过增强图像中的边缘信息来实现图像分割。
常用的图像分割算法包括基于边缘检测的分割算法、基于区域生长的分割算法和基于阈值分割的算法等。
这些算法通过利用滤波算子对图像进行边缘检测或区域生长，实现对图像的分割。
四、图像匹配图像匹配是指在两幅或多幅图像中找到相同的或相似的图像区域。
空间滤波可以通过增强图像中的特定频率成分来实现图像匹配。
常用的图像匹配算法包括相关滤波算法、模板匹配算法和光流算法等。
这些算法通过计算图像之间的相关性或相似性来实现图像的匹配。
五、图像恢复图像恢复是指通过利用图像中的辅助信息来重建损坏或模糊的图像。
空间滤波可以通过对图像进行去模糊或修复来实现图像的恢复。
常用的图像恢复算法包括退化模型逆滤波算法、盲去卷积算法和非局部均值滤波算法等。
这些算法通过利用图像的统计特性或模型来恢复损坏或模糊的图像。
总之，空间滤波在图像处理中有广泛的应用。
无论是去噪、增强、分割、匹配还是恢复，都可以通过选择合适的滤波算子和调节滤波参数来实现对图像的处理。
数字图像处理中常见的滤波算法研究
数字图像处理中常见的滤波算法研究在数字图像处理中，滤波是一种常用的技术，用于改善或修复图像的质量。
滤波算法可以通过降噪、增强边缘、图像平滑等方式来提高图像的视觉效果。
本文将介绍几种常见的滤波算法及其应用。
1. 均值滤波均值滤波是最简单的滤波算法之一。
它通过计算像素周围邻域的平均值来替换该像素的灰度值。
均值滤波可以有效地降低图像中的噪声，但也会导致图像失去细节信息。
因此，适用于对噪声敏感但对图像细节要求不高的应用场景。
2. 中值滤波与均值滤波相比，中值滤波可以更好地去除图像中的噪声同时保留更多的图像细节。
中值滤波算法使用像素邻域的中值来替换该像素的灰度值。
中值滤波对于椒盐噪声的去除效果尤为明显，因此常用于医学图像、科学图像等领域。
3. 高斯滤波高斯滤波是一种常用的线性平滑滤波算法，通过计算像素周围邻域的加权平均值来替换该像素的灰度值。
高斯滤波算法在滤波过程中，使用了一个以该像素为中心的二维高斯函数作为权重，使得距离该像素越近的邻域像素具有更大的权重。
高斯滤波可以有效平滑图像，同时保留边缘信息。
4. Roberts算子Roberts算子是一种边缘检测算法，可以用于提取图像中的边缘信息。
Roberts 算子分为水平和垂直两个方向，通过计算像素与其对角线相邻像素之间的差值来确定边缘的存在。
Roberts算子简单、快速，并且对噪声具有一定的鲁棒性。
5. Sobel算子Sobel算子是一种著名的梯度算子，用于边缘检测和图像增强。
Sobel算子不仅可以检测边缘，还可以确定边缘的方向。
Sobel算子通过计算像素和其周围邻域像素的加权差值来确定边缘的强度，进而提取图像中的边缘信息。
6. Laplacian算子Laplacian算子是一种常见的二阶微分算子，用于图像锐化和边缘检测。
Laplacian算子通过计算像素周围邻域像素的二阶导数来检测边缘。
Laplacian算子可以增强图像中的细节信息，但也容易受到噪声的影响。
维纳滤波与图像去噪
维纳滤波与图像去噪摘要首先选取对图像降噪比较有代表性的维纳滤波，在加有高斯噪声、椒盐噪声和乘性噪声的图像上进行处理，再将维纳滤波与中值滤波和均值滤波抑制噪声的效果进行比较，通过实验仿真及其处理效果，详细分析维纳滤波在图像去噪中的特点及各自作用的利弊。
关键词维纳滤波；中值滤波；均值滤波；图像去噪Wiener filtering and image denoisingLIMeng,ZHAOQi（Xi’an University of Posts and Telecommunications, School of communication and information engineering，Xi’an710000, China）Abstract：Select the first is a representative of wiener filtering for image noise reduction with gauss noise and salt and pepper noise and multiplicative noise of image processing, then wiener filtering and median filtering and mean filtering noise effect comparison, through the experimental simulation and the treatment effect, detailed analysis of wiener filtering in image denoising, the characteristics and the pros and cons of each role.Keywords：Wiener filtering,Median filtering,Mean filtering,Image denoising0 引言图像在成像、传输、转换或存储的过程中会受到各种随机干扰信号即噪声的影响，从而会使画面变得粗糙、质量下降、特征淹没。
图像噪声及去噪
如果b>a，灰度值b在图像中将显示为一个亮点，相反，a的值将显示为一个暗点。若Pa或Pb为零，则脉冲噪声称为单极脉冲。如果Pa和Pb均不可能为零，尤其是它们近似相等时，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。由于这个原因，双极脉冲噪声也称为椒盐噪声。同时，它们有时也称为散粒和尖峰噪声。
随着各种数字仪器和数码产品的普及，图像和视频已成为人类活动中最常用的信息载体，它们包含着物体的大量信息，成为人们获取外界原始信息的主要途径。然而在图像的获取、传输和存贮过程中常常会受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质，并且图像预处理算法的好坏又直接关系到后续图像处理的效果，如图像分割、目标识别、边缘提取等，所以为了获取高质量数字图像，很有必要对图像进行降噪处理，尽可能的保持原始信息完整性（即主要特征）的同时，又能够去除信号中无用的信息[1]。所以，去噪处理一直是图像处理和计算机视觉研究的热点。
1
广义而言，噪声是指通过感觉器官理解来自各种信息源的信息时，妨碍其理解的因素。因此，图像噪声是指使用某种方法从被摄体或信息源把信息传递给受看者时，如果通过视觉接收平面二维亮度分布，那么对这种接收起干扰作用的亮度分布就叫图像噪声。图像噪声通常用信噪比来量化或描述。
噪声可以理解为“妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息理解的因素”。例如，一幅黑白图片，其平面亮度分布假定为f(x，y)，那么对其接收起干扰作用的亮度分布R(x，y)，即可称为图像噪声[2]。但是，噪声在理论上可以定义为“不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差”。因此将图像噪声看成是多维随机过程是合适的，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。但在很多情况下，这样的描述方法是很复杂的，甚至是不可能的。而实际应用往往也不必要。通常是用其数字特征，即均值方差，相关函数等。因为这些数字特征都可以从某些方面反映出噪声的特征。
基于平稳小波的维纳滤波射线图像去噪算法研究
处理后 图像
线 图像 去噪过 程 中 ，能够取 得很 好 的去噪效果 。
维 纳 滤 波最早 由 Ｗｉ ｅ 提 出 ，并应 用 于一 维信 ｅ ｒ ｎ
原始 图像 ｆ 小波 正变换 Ｈ
维纳 滤波 一 小波逆变换 Ｈ
图 １ 维 纳 滤 波 的 去 噪 过 程
维纳 滤波是 一种 自适 应最 小均 方误差 滤波器 。维 纳 滤波的 方法是一 种统计 方 法 ，它用 的最 优准则 是基 于 图像和 噪声各 自的相关 矩 阵 ，它 能根据 图像 的局部
基 于平 稳 小 波 的维纳 滤 波射 线 图像 信 工 程 学 院 ， 山 西 太 原 中 ００５） ３０ １
摘 要 ： 维 纳 滤 波 的 原 理 应 用 到基 于平 稳 小 波 的 Ｘ 射线 图像 去 噪 过 程 ， 究 了一 种基 于 平 稳 小 波 的 ｘ 射 线 图 将 研
维纳 滤波是 求解 最佳线 性过 滤器 的一种方法 。当 信 号与噪 声 同时作用 于系统 时 ，希 望设计 的滤 波器性 能使 滤波 器输 出端 以均 方误差 最小 准则尽 量复现输 入 信号 ，从 而使输 出噪声得 到最 大 的抑制 ，称这种 滤波 器为最 佳线 性过 滤器 。维 纳滤 波是根 据信 号的 自相关 函数 （ 或信号 的功 率谱 ） 输 出的观 测值 ，在 均方误 差 及 最小 的意义下 ，解 出最佳 滤波器 的单位 抽样 响应 ，以 此 对输 入信号作 出最 优估计 。 假定 被加性 噪声 污染 的图像某 细节 尺度上 的小波
方 差 调 整 滤 波 器 的 输 出 ，局 部 方 差 越 大 ，滤 波 器 的 平
与 （ ， 互 不相 关 、 值 为 ０ 方差 为 盯 的高 斯 自噪 － ） ， ｔ 均 、
数字图像处理实验二_图像的噪声抑制及锐化处理
数字图像处理实验报告（二）班级：测控1002姓名：刘宇学号：06102043实验二图像的噪声抑制及锐化处理1. 实验任务（1）了解并掌握图像的噪声抑制及锐化处理的基本原理；（2）编写程序使用均值滤波、中值滤波方法进行图像噪声抑制，根据实验结果分析效果；（3）编写程序使用一阶微分锐化、二阶微分锐化方法进行图像的锐化处理，根据实验结果分析效果；（4）总结实验过程（实验报告，左侧装订）：方案、编程、调试、结果、分析、结论。
2. 实验环境及开发工具Windws2000/XPMATLAB 7.x实验原理线性平滑滤波器线性低通平滑滤波器也称为均值滤波器，这种滤波器的所有系数都是正数，对3×3的模板来说，最简单的是取所有系数为1，为了保持输出图像任然在原来图像的灰度值范围内，模板与象素邻域的乘积都要除以9。
MATLAB 提供了fspecial 函数生成滤波时所用的模板，并提供filter2 函数用指定的滤波器模板对图像进行运算。
函数fspecial 的语法格式为：h=fspecial(type);h=fspecial(type,parameters);其中参数type 指定滤波器的种类，parameters 是与滤波器种类有关的具体参数。
MATLAB 提供了一个函数imnoise 来给图像增添噪声，其语法格式为：J=imnoise(I,type);J=imnoise(I,type,parameters);非线性平滑滤波器中值滤波器是一种常用的非线性平滑滤波器，其滤波原理与均值滤波器方法类似，但计算的非加权求和，而是把领域中的图像的象素按灰度级进行排序，然后选择改组的中间值作为输出象素值。
MATLAB 提供了medfilt2 函数来实现中值滤波，其语法格式为：B=medfilt2(A,[m n]);B=medfilt2(A);其中，A 是原图象，B 是中值滤波后输出的图像。
[m n]指定滤波模板的大小，默认模板为3×3。
基于卡尔曼滤波的图像降噪方法研究
基于卡尔曼滤波的图像降噪方法研究赛地瓦尔地·买买提;阿布都加怕尔·如苏力;米娜瓦尔·吾买尔【摘要】In order to improve the quality of noise image, a de-noising algorithm based on Kalman filtering is proposed. By adopting recursive algorithm,it could be applicable to the stationary process and non-sta-tionary process, thus solving the problem of limiting factors from other estimation methods. The character-istics of the noise image are analyzed, and then based on the first-order Gaussian color noise the equiva-lent observation of noise image is redefined. Meanwhile, NSHP ( Non-Symmetric Half Plane) is applied to forming the process equation of image, thus considerably reducing the calculation complexity of updated Kalman filtering. Simulation results show that Kalman filtering could obviously reduce the noise of original image and effectively solve the fuzzy details resulted from image filtering. Compared with other traditional de-noising algorithms, the proposed method could better retain the image details, including lines, dots and margins and demonstrate its superiority of self-adaption.%为了改善噪声图像的质量，提出了一种基于KALMAN滤波的降噪方法，该算法采用递推性算法，因此，可以适用平稳与非平稳过程，这就解决了其他估计方法的限制性困难。
双边滤波在图像处理中的应用研究
双边滤波在图像处理中的应用研究随着数字图像处理技术的快速发展，图像处理已经被广泛应用在各种领域中。
其中，双边滤波算法被广泛应用于图像降噪、图像增强、图像分割等方面，成为了一种非常流行的图像处理技术。
一、双边滤波算法的基本原理双边滤波算法是一种非线性滤波方法，它通过对图像中每个像素周围的像素进行加权平均来滤除噪声。
这个加权平均过程中，不仅考虑到了像素之间的距离，还考虑到了像素之间的灰度值差异。
具体的，对于每个像素 $x_i$，双边滤波算法首先选取一个固定大小的窗口 $W_i$，然后计算每个像素 $x_j$ 与 $x_i$ 的距离$d(x_i, x_j)$ 和灰度值差 $r(x_i, x_j)$，然后把 $x_j$ 的灰度值$f(x_j)$ 加入到 $x_i$ 的加权平均中。
其中，双边滤波算法的加权系数 $w(i,j)$ 可以通过下式计算：$$w(i,j) = \exp(-\frac{d(x_i, x_j)^2}{2\sigma_d^2})\exp(-\frac{r(x_i,x_j)^2}{2\sigma_r^2})$$其中，$\sigma_d$ 和 $\sigma_r$ 是两个有限的正数，分别代表距离权重和灰度值权重。
距离权重 $\exp(-\frac{d(x_i,x_j)^2}{2\sigma_d^2})$ 表示像素 $x_j$ 与 $x_i$ 的距离越近，它对于 $x_i$ 的加权平均的贡献就越大。
灰度值权重 $\exp(-\frac{r(x_i,x_j)^2}{2\sigma_r^2})$ 则表示像素 $x_j$ 与 $x_i$ 的灰度值越接近，它对于 $x_i$ 的加权平均的贡献就越大。
二、双边滤波算法的应用双边滤波算法具有非常广泛的应用范围，下面列举了几个常见的应用领域。
1、图像降噪双边滤波算法是一种非常有效的图像降噪算法。
图像降噪是指在图像中滤除噪声干扰，以提高图像的质量和清晰度。
双边滤波算法的优点是在去除噪声的同时能够保留图像的细节信息，不会产生模糊效果。
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。
前置滤波器及降噪算法研究
前置滤波器及降噪算法研究在现代信息处理中，噪声普遍存在于信号中，并会对信号的分析、处理以及传输等产生负面影响。
因此，降噪技术成为了数字信号处理领域的重要热点和难点技术之一。
在降噪算法中，前置滤波器具有重要的作用。
本文将对前置滤波器及降噪算法进行研究。
一、前置滤波器的基本原理前置滤波器，顾名思义，是指在进行其他滤波算法之前，首先对输入信号进行滤波处理的一种滤波器。
前置滤波器能够消除一些高频噪声，减小滤波器的复杂度并提高降噪效果。
基于前置滤波器的原理，常见的前置滤波器有以下几种：1.低通滤波器(LPF):将高于截止频率的信号成分弱化或消除。
2.高通滤波器(HPF):将低于截止频率的信号成分弱化或消除。
3.带通滤波器(BPF):只通过一定频率范围内的信号，而削弱或消除其他频率范围的信号。
4.带阻滤波器(BRF):削弱或消除一定频率范围内的信号，而允许其他频率范围的信号通过。
二、前置滤波器的应用前置滤波器在信号处理和降噪算法中广泛应用。
例如，在语音识别和计算机视觉处理中，前置滤波器通常是一种必要的预处理步骤，可以减轻噪声和其他干扰因素对信号处理的影响。
在图像处理中，前置滤波器能够减少图像中的噪声和伪影，从而提高图像质量并加快图像处理的速度。
在信号传输和通信中，前置滤波器能够减少信号功率和噪声，从而提高信号的质量和传输速度。
三、基于前置滤波器的降噪算法在前置滤波器的基础上，出现了一些基于前置滤波器的降噪算法。
这些算法的差异在于所使用的滤波器类型、信号的模型以及算法的实现方式。
以下是几种常见的降噪算法：1.经验模态分解算法(EMD):该算法使用一种无需预先设定信号模型的分解方法，将信号分解为一组本征模态函数。
通过滤除噪声等干扰成分，然后利用基于最小二乘的估计方法重构信号，实现降噪。
2.小波去噪算法(WDN):基于小波变换的一种降噪方法。
该方法将信号分解成不同频率和幅度的小波分量，然后对每一个小波分量分别进行滤波，从而去除噪声干扰。
自适应滤波技术在图像去噪中的应用研究
自适应滤波技术在图像去噪中的应用研究自适应滤波是一种在图像处理领域中广泛使用的技术。
其主要应用是对图像中的噪音进行去除，从而使图像更加清晰。
本文将探讨自适应滤波技术在图像去噪中的应用研究。
一、自适应滤波技术的基本原理自适应滤波技术是一种基于局部均值的滤波方法，其基本原理是通过考虑每一个像素周围的图像特征来决定滤波器的权重系数。
具体来说，该技术通过计算局部均值和局部方差来确定每个像素点的权重系数，以此得到图像的滤波结果。
二、常见的自适应滤波算法在实际应用中，常见的自适应滤波算法包括中值滤波、高斯滤波、双边滤波等。
这些算法基于不同的原理，各自有其适用的场景和特点。
1. 中值滤波中值滤波是一种简单有效的自适应滤波算法。
其原理是将每一个像素点的像素值替换为邻域内像素值的中位数。
该算法适用于对椒盐噪声和脉冲噪声的去除，但在去除高斯噪声时效果不太理想。
2. 高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的自适应滤波算法。
该算法的基本思想是将像素点的像素值替换为邻域内像素值的加权平均值，其中权重系数由高斯函数决定。
该算法适用于平滑图像的同时保留图像细节。
3. 双边滤波双边滤波是一种能够同时平滑图像和保留图像边缘信息的自适应滤波算法。
其基本原理是将每个像素点的像素值替换为邻域内像素值的加权平均值，其中权重系数不仅考虑像素之间的距离，还考虑像素之间的灰度差异。
该算法适用于去除高斯噪声和椒盐噪声。
三、自适应滤波技术在图像去噪中的应用研究自适应滤波技术是一种实用的图像去噪方法。
从早期的中值滤波到现在的双边滤波，该技术在不断地发展和完善。
下面将简要介绍其在图像去噪中的应用研究。
1. 图像去噪领域的研究在图像处理领域，图像去噪一直是一个重要的研究方向。
自适应滤波技术已经成为了一种最为实用的图像去噪方法之一。
众多学者对该技术进行了不同的研究，从算法原理上进行了深入探讨，进一步提高了该技术的效果和应用范围。
2. 实际应用案例自适应滤波技术在实际应用中也得到了广泛运用。
图像降噪算法及其在实际应用的效果评估
图像降噪算法及其在实际应用的效果评估图像降噪算法是数字图像处理领域中一个重要的技术挑战。
在实际应用中，图像的质量往往受到一些噪声的干扰，而降噪算法可以帮助我们去除这些干扰，使得图像更加清晰和可视化。
本文将介绍几种常用的图像降噪算法，并评估它们在实际应用中的效果。
首先介绍的是最常见的平滑算法——均值滤波。
均值滤波的思想是将每个像素的灰度值替换为其在邻域窗口中所有像素点的平均值。
这种算法简单易懂，计算速度快，但对于图像中高频细节部分的保留效果不佳，容易导致模糊。
因此，在某些图像中，均值滤波算法并不适用于降噪处理。
另一种流行的降噪算法是中值滤波。
中值滤波是将每个像素的灰度值替换为其在邻域窗口中像素值的中值。
中值滤波通过排序像素值并选择中间值，有效地去除了高斯噪声和椒盐噪声等类型的噪声。
与均值滤波相比，中值滤波在保留图像细节方面更优秀，并且可以在一定程度上抑制图像模糊效果。
因此，在对抗各种类型噪声的情况下，中值滤波算法是一种常用的图像降噪选择。
除了均值滤波和中值滤波之外，还有一种被广泛应用的降噪算法是小波去噪。
小波去噪在时频域中采用小波变换的方式分析图像，在这个基础上通过阈值处理来去除噪声。
这种算法具有较好的保留图像细节能力，同时能有效地去除噪声。
小波去噪算法在实际应用中的效果良好，被广泛应用于图像处理软件和设备中。
为了评估这些降噪算法在实际应用中的效果，我们进行了一组实验。
在实验中，我们使用了包含不同类型噪声（如高斯噪声、椒盐噪声等）的图像，然后分别应用了均值滤波、中值滤波和小波去噪三种算法进行降噪处理。
通过人工观察和客观评价指标（如峰值信噪比、结构相似性指数等），我们对降噪效果进行了定量和定性的评估。
根据实验结果，我们发现中值滤波算法在去除高斯噪声和椒盐噪声方面表现出色。
在高斯噪声图像中，中值滤波算法能够有效地保留图像细节，并且在峰值信噪比和结构相似性指数方面表现较好。
而在椒盐噪声图像中，中值滤波算法能够完全去除椒盐噪声，使得图像更加清晰。
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"。
图像滤波平滑实验报告
图像滤波平滑实验报告引言图像滤波平滑是数字图像处理中的基本操作之一。
通过应用合适的滤波器，可以减少图像中的噪声、平滑细节，从而改善图像的质量和观感。
本实验旨在探究图像滤波平滑的原理和方法，并通过实验验证其效果。
实验目的1. 了解图像滤波平滑的基本原理。
2. 学习常用的图像滤波平滑方法及其优缺点。
3. 掌握图像滤波平滑的实际应用。
实验步骤本实验使用Python编程语言进行图像处理。
以下是具体的实验步骤：1. 下载并安装Python及相关库。
2. 导入所需的库，包括NumPy（用于处理数值计算）和OpenCV（用于图像处理）。
3. 读取待处理的图像。
4. 使用不同的滤波器对图像进行平滑处理。
5. 对比不同滤波器的效果，并进行分析。
实验结果与分析本实验选取了三种常用的图像滤波平滑方法：均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
下面分别对它们的效果进行分析。
1. 均值滤波均值滤波是一种简单的滤波方法，它将每个像素的灰度值设置为周围像素的平均值。
它适用于轻度噪声的去除，但会模糊图像的细节。
实验结果显示，均值滤波可以有效地减少图像中的噪声，但同时也导致图像变得模糊。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它将每个像素的灰度值设置为周围像素的中值。
相较于均值滤波，中值滤波能够更好地保留图像的边缘和细节。
实验结果显示，中值滤波在去除噪声的同时对图像的细节损失较小。
3. 高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的线性滤波方法，它将每个像素的灰度值设置为周围像素的加权平均值。
高斯滤波对于去除高斯噪声效果显著，同时也能保持图像细节的清晰度。
实验结果显示，高斯滤波对图像的平滑效果较好。
实验总结本实验通过对比不同的图像滤波平滑方法，发现不同的方法适用于不同场景的图像处理。
均值滤波适合轻度噪声、对图像细节要求较低的场景；中值滤波适合去除椒盐噪声、能较好地保留图像细节；而高斯滤波则适用于去除高斯噪声、较好地平滑图像。
在实际应用中，我们需要根据图像的特点和需求选择合适的滤波方法。
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。
图像去噪去噪算法研究论文 开题报告
图像去噪去噪算法研究论文开题报告（1）选题的目的、意义目的：由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染，影响了图像的视觉效果，甚至妨碍了人们正常识别。
另外，在图像处理的某些环节当输入的对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪声。
这些噪声在图像上常表现为—引起较强视觉效果的孤立象素点或象素块[1]。
一般，噪声信号与要研究的对象不相关它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。
要构造一种有效抑制噪声的滤波必须考虑两个基本问题能有效地去除目标和背景中的噪声；同时，也要能很好的保护图像目标的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。
意义：噪声的污染直接影响着对图像边缘检测、特征提取、图像分割、模式识别等处理，使人们不得不从各种角度进行探索以提高图像的质量[2] [3]。
所以采用适当的方法尽量消除噪声是图像处理中一个非常重要的预处理步骤。
现在图像处理技术已深入到科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域。
科学家利用人造卫星可以获得地球资源照片、气象情况；医生可以通过X射线或CT对人体各部位的断层图像进行分析。
但在许多情况下图像信息会受到各种各样噪声的影响，严重时会影响图像中的有用信息，所以对图像的噪声处理就显得十分重要[4] [5]。
图像去噪作为图像处理的一个重要环节，可以帮助人们更加准确地获得我们所需的图像特征，使其应用到各个研究领域，帮助解决医学、物理、航天、文字等具体问题。
如何改进图像去噪算法，以有效地降低噪声对原始图像的干扰程度，并且增强视觉效果，提高图像质量，使图像更逼真，仍存在继续研究的重要意义。
（2）国内外对本课题涉及问题的研究现状针对图像去噪的经典算法，科学工作者通过努力，提出了一些的改进算法，比如模拟退火法[6]。
但是模拟退火法存在的问题是计算过程复杂，计算量大，即使使用计算机代替人工计算也会耗用大量时间。
后来在众多研究者的努力下，产生了很多其他不同的方法。
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。
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。
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研究生课程论文基于滤波的图像降噪算法的研究课程名称专业文献阅读与综述姓名张志化学号1200214006专业模式识别与智能系统任课教师钟必能开课时间2018.9——2018.11教师评阅意见：论文成绩评阅日期课程论文提交时间：2018 年11月11日基于滤波的图像降噪算法的研究摘要：图像在获取和传输过程中，往往受到噪声的干扰，而降噪的目的是尽可能保持原始信号主要特征的同时除去信号中的噪声。
目前的图像去噪方法可以将图像的高频成分滤除，虽然能够达到降低噪声的效果，但同时破坏了图像细节。
边缘特性是图像最为有用的细节信息，本文对邻域平均法、中值滤波法及维纳滤波法的图像去噪算法进行了研究分析和讨论。
关键词：滤波；图像噪声；图像降噪算法；评价方法；1 引言数字图像处理，就是利用数字计算机或其他数字硬件，对图像信息转换而来的电信号进行某种数字运算，以提高图像的实用性，进而达到人们所要求的某种预期效果[1]。
数字图像处理已经广泛应用于遥感、工业检测、医学、气象、侦查、通信、智能机器人等众多学科与工程领域中。
数字图像处理技术的优点主要有：<1)再现性好。
数字图像处理不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。
只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的真实再现。
<2)处理精度高。
按目前的技术，几乎可以将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。
现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16 位甚至更高，意味着图像的数字化精度可以满足应用需求。
(3>适用面宽。
图像可以来自多种信息源。
从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电了显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。
这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像组合而成，均可用计算机来处理。
(4>灵活性高。
由于图像的光学处理从原理上讲只能进行线性运算，极大地限制了光学图像处理能实现的目标；而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数字公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。
(5＞信息压缩的潜力大。
数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。
在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。
就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行问的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性和帧内相关性相比，一般来说相邻两帧之间的相关性还要大些。
因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。
在连续图像转换为数字图像的取样量化过程中，不可避免地会产生量化噪声，此外，图像传感器物理器件自身的灵敏度质量、图像传输和获取过程中的外在环境影响，都会存在一定程度的噪声干扰，降低了数字图像的质量。
图像去噪的研究意义主要表现在：(1＞噪声的存在影响着主观视觉效果。
人眼对图像噪声尤其是图像平坦区的噪声非常敏感。
严重的噪声将会使图像产生变形，失去其本质数据特征。
(2＞噪声会降低图像数据的质量和精度，将会影响后续图像边缘检测及图像识别的准确率。
因此，去除图像噪声的影响是图像预处理的一个关键步骤，对后续的图像分割、特征提取、图像识别等更高层次的处理具有直接的影响。
2图像滤波降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。
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M 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。
由于噪声干扰的存在，这些生理信号可能失真。
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[2]。
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。
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，所以消去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。
为了改善图像质量，从图像中提取有效信息，必须对图像进行去噪预处理。
根据噪声的频谱分布的规律和统计特征以及图像的特点，出现了多种多样的去噪方法。
经典去噪方法有：空间域合成法、频域合成法和最优线性合成法等。
与之相适应的出现了许多应用方法：如均值滤波器、中值滤波器、低通滤波器、维纳滤波器、最小失真法等。
这些方法广泛应用，促进数字信号处理的极大发展。
3数字图像的噪声分析3.1图像噪声的概念噪声可以理解为“妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息理解的因素”。
例如一幅黑白图片，其平面亮度分布假定为，那么对其接收起干扰作用的亮度分布即可称为图像噪声。
但是，噪声在理论上可以定义为“不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差”。
因此将图像噪声看成是多维随机过程是合适的，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。
但在很多情况下，这样的描述方法是很复杂的，甚至是不可能的。
而实际应用往往也不必要。
通常是用其数字特征，即均值方差，相关函数等。
因为这些数字特征都可以从某些方面反映出噪声的特征。
目前大多数数字图像系统中，输入图像都是采用先冻结再扫描方式将多维图像变成一维电信号，再对其进行处理、存储、传输等加工变换。
最后往往还要在组成多维图像信号，而图像噪声也将同样受到这样的分解和合成。
在这些过程中电气系统和外界影响将使得图像噪声的精确分析变得十分复杂。
另一方面图像只是传输视觉信息的媒介，对图像信息的认识理解是由人的视觉系统所决定的。
不同的图像噪声，人的感觉程度是不同的，这就是所谓人的噪声视觉特性课题。
图像噪声在数字图像处理技术中的重要性越来越明显，如高放大倍数航片的判读，X 射线图像系统中的噪声去除等已经成为不可缺少的技术步骤。
3.2图像噪声的分类图像噪声按其产生的原因可以分为：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。
内部噪声：一般又可分为以下四种：<1）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。
<2）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。
<3）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。
<4）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 钳位电路所引起的噪声等。
图像噪声从统计理论观点可以分为平稳和非平稳噪声两种。
在实际应用中， 不去追究严格的数学定义，这两种噪声可以理解为其统计特性不随时间变化的噪 声称其为平稳噪声。
其统计特性随时间变化而变化的称其为非平稳噪声。
3.3 常见噪声我们常见的噪声有高斯噪声，泊松噪声，椒盐噪声，这几种噪声的仿真图如 图 1 。
高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布 <即正态分布）的一类噪声。
原始图像 加高斯噪声图像加泊松噪声图像 加椒盐噪声图像图 1 几种常见噪声仿真一个高斯随机变量的表达式可表示为其中代表灰度，是的均值，是的标准差。
高斯噪声影响图像处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出结果的全过程，在图像中加高斯噪声通常会使图像变得模糊且会出现细小的斑点，使图像变得不清楚。
泊松噪声是指它的概率密度函数服从泊松分布的一类噪声。
在随机过程的一个周期内，泊松分布的统计模型是其中k 表示单位时间内随机事件的个数，既是随机事件的均值，也是其方差。
所以泊松过程有其方差等于均值的性质，即。
因此，泊松分布的信噪比定义为，也就是说，在由泊松噪声构成的图像中，其信噪比跟泊松噪声自身均方根成正比。
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，往往由图像切割引起。
它是指两种噪声，一种是盐噪声<salt noise ），另一种是胡椒噪声<peppernoise ）。
盐=白色，椒=黑色。
前者是高灰度噪声，后者属于低灰度噪声。
一般两种噪声同时出现，呈现在图像上就是黑白杂点。
4图像质量的评价如何评价一个图像经过去噪处理后所还原图像的质量，对于我们判断去噪方法的优劣有很重要的意义。
现有的评价方法一般分为主观和客观两种。
4.1主观评价主观评价通常有两种：一种是作为观察者的主观评价，这是由选定的一组人对图像直接用肉眼进行观察，然后分别给出其对所观察的图像的质量作好或坏的评价，再综合全组人的意见给出一个综合结论。
它只是一种定性的方法，没有定量的标准，而且受到观察者的主观因素的影响，评价结果有一定的不确定性。
另一种是随着模糊数学的发展，可以用模糊综合评判方法来尽量减少主观因素的影响，实现对图像质量近似定量的评价，不过它仍然没有完全消除主观不确定性的影响，其定量计算公式中的参数往往要依赖专家经验确定。
4.2 客观评价图像质量的客观评价由于着眼点不同而有多种方法，这里介绍的是一种经常 使用的所谓的逼真度测量。
对于彩色图像逼真度的定量表示是一个十分复杂的问 题[5]。
目前应用得较多的是对黑白图像逼真度的定量表示。
合理的测量方法应和 主观实验结果一致，而且要求简单易行对于 连续 图 像场 合， 设 为 一定 义在 矩 形区 域的连续图像，其降质图像为的互相关函数 K 来表示：(3-1>可定义为归一化的均方误差值 NMSE ：<3-2)其中，运算符 表示在计算逼真度前，为使测量值与主观评价的结果一致 而进行的某种预处理。
如对数处理、幂处理等，常用的 为, 、 、 、b 均为常数。
(3-3>另外一种常用的峰值均方误差 PMSE ： (3-4>式中， A 为 的最大值。
实用中还常采用简单的形式 。
此时，对于 8比特精度的图像， A=255，M 、N 为图像尺寸。
峰值均方误差 PMSE 也被表示成等效的峰值信噪 PSNR ： <3-5) 主观评价和客观评价这两种图像质量评价标准有各自的优缺点。