数字图像处理-图像去噪方法
图像去噪技术中的常见限制及优化方法
图像去噪技术中的常见限制及优化方法图像去噪是数字图像处理中的重要任务，其主要目标是通过去除图像中的噪声，提高图像质量和视觉效果。
然而，图像去噪技术在实际应用中面临一些常见的限制和挑战。
本文将介绍这些限制，并讨论一些常用的优化方法。
首先，图像去噪技术的一个常见限制是在去除噪声的同时保留图像细节。
传统的线性滤波器（如均值滤波器、中值滤波器）通常能有效降低噪声水平，但也会模糊图像边缘和细节，导致图像失真。
为了解决这个问题，研究人员提出了一系列非线性滤波器，如双边滤波器、非局部均值滤波器等。
这些方法通过考虑像素的空间邻域和相似性来平衡去噪和保留细节之间的关系，从而更好地去除噪声。
其次，图像去噪技术在处理复杂噪声时也存在限制。
传统的线性滤波器对于高斯噪声等简单噪声模型具有较好的去除效果，但在处理复杂噪声模型，如椒盐噪声、斑点噪声等方面表现较差。
针对这个问题，研究者提出了一些适应性滤波方法，如基于统计学习的滤波方法、基于方差稳定的滤波方法等。
这些方法通过建模和估计图像中的噪声模型，并根据模型参数的估计结果进行滤波，从而更好地适应复杂噪声环境。
图像去噪技术还受到图像质量和计算效率的限制。
在实际应用中，除了准确去噪外，图像质量的保持也是一个重要的指标。
一些高级图像去噪方法，如基于深度学习的方法，能够在去除噪声的同时保持图像质量。
然而，这些方法通常需要大量的计算资源和训练数据，导致计算效率低下。
为了解决这个问题，研究者提出了一些快速去噪算法，如基于邻近度的快速去噪算法和基于图像分解的快速去噪算法。
这些方法通过减少计算量和优化算法结构来提高计算效率，从而实现实时或近实时的图像去噪。
此外，图像去噪技术在实际应用中还面临一些特定的限制。
例如，在远程图像传输、无人车和医学影像等领域中，对实时性、稳定性和鲁棒性的要求很高。
针对这些应用场景，研究人员提出了一些特定的优化方法。
例如，在无人车中，基于运动估计的图像去噪方法能够充分利用相邻帧之间的相关性来提高去噪效果。
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。
数字图像去噪处理
一．加噪f=imread('mch.tif');figure(1);imshow(f);title('原始图像');g=imnoise(f,'salt & pepper',0.2);figure(2);imshow(g);title('椒盐噪声污染的图像');二．图像去噪1.均值滤波器【1】均值滤波：本例对一幅数字图像添加高斯噪声，并分别用3*3和7*7均值滤波模板进行噪声的滤除。
所需程序代码如下：clear all%打开图像I=imread('mch.tif');%创建均值滤波模板H1=ones(3)/9;H2=ones(7)/49;%添加高斯噪声，均值为0，方差为0.02 J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%转换J为double数据类型J=double(J);%均值滤波G1=conv2(J,H1,'same');G2=conv2(J,H2,'same');%图像显示subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,2,2);imshow(J,[]);title('添加高斯噪声图像');subplot(2,2,3);imshow(G1,[]);title('3*3均值滤波图像');subplot(2,2,4);imshow(G2,[]);title('7*7均值滤波图像');【2】超限像素平滑法：clear all%打开图像I=imread('pout.tif');[m n]=size(I);%求图像尺寸T=50;%设定阈值G=[];%创建均值滤波模板H1=ones(3)/9;%添加椒盐噪声J=imnoise(I,'salt & pepper',0.05);%转换J为double数据类型J=double(J);%均值滤波G1=conv2(J,H1,'same');%超限像素平滑for i=1:mfor j=1:nif abs(J(i,j)-G1(i,j))>TG(i,j)=G1(i,j);elseG(i,j)=J(i,j);endendend%图像显示subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,2,2);imshow(J,[]);title('添加椒盐噪声图像');subplot(2,2,3);imshow(G1,[]);title('3*3均值滤波图像');subplot(2,2,4);imshow(G,[]);title('超限像素平滑图像');2. 中值滤波clear all%打开图像I=imread('21.tif');%添加椒盐噪声N1=imnoise(I,'salt & pepper',0.04); %添加高斯噪声N2=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%添加乘性噪声N3=imnoise(I,'speckle',0.02);G1=medfilt2(N1);G2=medfilt2(N2);G3=medfilt2(N3);%分别显示噪声图像和中值滤波图像subplot(2,3,1);imshow(N1);title('添加椒盐噪声图像');subplot(2,3,2);imshow(N2);title('添加高斯噪声图像');subplot(2,3,3);imshow(N3);title('添加乘性噪声图像');subplot(2,3,4);imshow(G1);title('椒盐噪声中值滤波图像'); subplot(2,3,5);imshow(G2);title('高斯噪声中值滤波图像'); subplot(2,3,6);imshow(G3);title('乘性噪声中值滤波图像');3. 维纳滤波【1】clear allI=imread('mch.tif');%添加高斯噪声N1=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%wiener2滤波J1=wiener2(N1,[5 5]);%分别显示噪声图像和滤波图像subplot(1,2,1);imshow(N1);title('添加高斯噪声图像');subplot(1,2,2);imshow(J1);title('维纳滤波图像');【2】%读原图i=imread('20.tif');subplot(2,2,1);imshow(i);title('原图');axis square;j=imnoise(i,'gaussian',0,0.1);subplot(2,2,2);imshow(j);title('加噪图像');axis square;%用sym4小波函数对j进行2层分解[c,l]=wavedec2(j,2,'sym4');%实现低通滤波消噪a1=uint8(wrcoef2('a',c,l,'sym4',2));%用coif2小波函数对j进行2层分解[gc,gl]=wavedec2(a1,2,'coif2');n=[1,2];%设置尺度向量p=[10.28,24.08];%设置阈值向量%对三个高频系数进行阈值处理nc=wthcoef2('h',gc,gl,n,p,'s');nc=wthcoef2('v',gc,gl,n,p,'s');nc=wthcoef2('d',gc,gl,n,p,'s');mc=wthcoef2('h',gc,gl,n,p,'s');mc=wthcoef2('v',gc,gl,n,p,'s');mc=wthcoef2('d',gc,gl,n,p,'s');%对更新后的小波分解结构进行阈值处理x2=waverec2(mc,gl,'coif2');%进行中值滤波for ii=1:252;for jj=1:252;temp=0;for m=0:3for n=0:3temp=temp+double(x2(ii+m,jj+n));endendtemp=temp/16;x4(ii,jj)=temp;endendfor ii=253:256for jj=253:256x4(ii,jj)=double(i(ii,jj));endend%显示去噪图像subplot(2,2,3);imshow(uint8(x4));title('消噪图像');axis square;4. 小波图像降噪【1】使用wdencmp函数%装载图像load sinsin%添加噪声init=20100111;randn('seed',init);x=X+18*randn(size(X));%获取默认值[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x);%使用全局阈值降噪xd=wdencmp('gbl',x,'sym4',2,thr,sorh,keepapp);subplot(2,2,1)imshow(X,map);title('原始图像');subplot(2,2,2)imshow(x,map);title('加噪图像');subplot(2,2,3)imshow(xd,map);title('降噪图像');【2】使用wbmpen函数%装载图像load belmont2;nbc=size(map,1);%使用coif2执行图象的3层小波分解wname='coif2';lev=3;[c,s]=wavedec2(X,lev,wname);%由第1层的系数估计噪声标准差det1=detcoef2('compact',c,s,1);sigma=median(abs(det1))/0.6745;%对图像降噪，用wbmpen函数选择全局阈值alpha=1.2;thr=wbmpen(c,1,sigma,alpha);%使用软阈值和保存的低频信号，进行图像降噪keepapp=1;xd=wdencmp('gbl',c,s,wname,lev,thr,'s',keepapp);%结果显示colormap(pink(nbc));subplot(1,2,1);image(wcodemat(X,nbc));title('原始图像');subplot(1,2,2);image(wcodemat(xd,nbc));title(['降噪图像''THR='num2str(thr)]);5.形态学噪声滤除三．图像复原最小二乘方滤波复原（用NP）clear all%产生棋盘图像I=checkerboard(32);%高斯卷积造成图像模糊PSF=fspecial('gaussian',8,12);Blurred_I=imfilter(I,PSF,'conv');%添加噪声V=0.02;Blurred_I_Noisy=imnoise(Blurred_I,'gaussian',0,V);%噪声功率NP=V*prod(size(I));%真实PSF和NP图像复原J1=deconvreg(Blurred_I_Noisy,PSF,NP);%真实PSF和过大的NP图像复原J2=deconvreg(Blurred_I_Noisy,PSF,2*NP);%真实PSF和过小的NP图像复原J3=deconvreg(Blurred_I_Noisy,PSF,0.6*NP);ED=edgetaper(Blurred_I_Noisy,PSF);J4=deconvreg(ED,PSF,0.6*NP);subplot(2,3,1);imshow(I,[]);title('原始图像');subplot(2,3,2);imshow(Blurred_I_Noisy,[]);title('高斯模糊噪声图像');subplot(2,3,3);imshow(J1,[]);title('真实NP复原图像');subplot(2,3,4);imshow(J2,[]);title('过大的NP复原图像');subplot(2,3,5);imshow(J3,[]);title('过小的NP复原图像');subplot(2,3,6);imshow(J4,[]);title('振铃抑制复原图像');四．图像的去噪【注】用四种方法实现图像去噪1.clear all%打开图像I=imread('21.tif');%创建均值滤波模板H1=ones(3)/9;%高斯卷积造成图像模糊PSF=fspecial('gaussian',8,12);Blurred_I=imfilter(I,PSF,'conv');%添加噪声V=0.02;J=imnoise(Blurred_I,'gaussian',0,V); %噪声功率NP=V*prod(size(I));%真实PSF和NP图像复原J2=deconvreg(J,PSF,NP);%均值滤波G1=conv2(J,H1,'same');%中值滤波G2=medfilt2(J);%wiener2滤波J1=wiener2(J,[5 5]);%图像显示subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2);imshow(J,[]);title('高斯模糊噪声图像');subplot(2,3,3);imshow(J2,[]);title('真实NP复原图像');subplot(2,3,4);imshow(G1,[]);title('3*3均值滤波图像');subplot(2,3,5);imshow(G2);title('中值滤波图像');subplot(2,3,6);imshow(J1);title('维纳滤波图像');2.%装载图像load sinsin%添加噪声init=20100111;randn('seed',init);x=X+18*randn(size(X));%获取默认值[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',x);%使用全局阈值降噪xd=wdencmp('gbl',x,'sym4',2,thr,sorh,keepapp);%wiener2滤波J=wiener2(x,[5 5]);%中值滤波J1=medfilt2(x);%创建均值滤波模板H=ones(7)/49;%均值滤波J2=conv2(x,H,'same');%图像显示subplot(2,3,1)imshow(X,map);title('原始图像');subplot(2,3,2)imshow(x,map);title('加噪图像');subplot(2,3,3)imshow(xd,map);title('小波降噪图像');subplot(2,3,4)imshow(J,map);title('维纳滤波图像');subplot(2,3,5)imshow(J1,map);title('中值滤波图像');subplot(2,3,6)imshow(J2,map);title('均值滤波图像');3.clear all%打开图像I=imread('mch.tif')[m n]=size(I);%求图像尺寸T=50;%设定阈值G=[];%高斯卷积造成图像模糊PSF=fspecial('gaussian',8,12);Blurred_I=imfilter(I,PSF,'conv');%添加噪声V=0.02;Blurred_I_Noisy=imnoise(Blurred_I,'gaussian',0,V); %噪声功率NP=V*prod(size(I));%真实PSF和NP图像复原J=deconvreg(Blurred_I_Noisy,PSF,NP);%wiener2滤波J1=wiener2(Blurred_I_Noisy,[5 5]);%中值滤波J2=medfilt2(Blurred_I_Noisy);%创建均值滤波模板H=ones(7)/49;%均值滤波J3=conv2(Blurred_I_Noisy,H,'same');%超限像素平滑for i=1:mfor j=1:nif abs( Blurred_I_Noisy(i,j)-J3(i,j))>TG(i,j)=J3(i,j);elseG(i,j)= Blurred_I_Noisy(i,j);endendendsubplot(2,4,1);imshow(I,[]);title('原始图像');subplot(2,4,2);imshow(Blurred_I_Noisy,[]);title('高斯模糊噪声图像');subplot(2,4,3);imshow(J,[]);title('真实NP复原图像');subplot(2,4,4);imshow(J1,[]);title('维纳滤波图像');subplot(2,4,5);imshow(J2,[]);title('中值滤波图像');subplot(2,4,6);imshow(J3,[]);title('均值滤波图像');subplot(2,4,7);imshow(G,[]);title('超限像素平滑图像');4. clear all%打开图像I=imread('mch.tif');%创建均值滤波模板H1=ones(3)/9;H2=ones(7)/49;%添加高斯噪声，均值为0，方差为0.02 J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%转换J为double数据类型J=double(J);%均值滤波G1=conv2(J,H1,'same');G2=conv2(J,H2,'same');%wiener2滤波J1=wiener2(J,[5 5]);%中值滤波G3=medfilt2(J);%图像显示subplot(3,2,1);imshow(I);title('原始图像'); subplot(3,2,2);imshow(J,[]);title('添加高斯噪声图像'); subplot(3,2,3);imshow(G1,[]);title('3*3均值滤波图像'); subplot(3,2,4);imshow(G2,[]);title('7*7均值滤波图像'); subplot(3,2,5);imshow(J1,[]);title('维纳滤波图像'); subplot(3,2,6);imshow(G3,[]);title('中值滤波图像');5.clear all%打开图像I=imread('21.tif');%创建均值滤波模板H=ones(7)/49;%添加高斯噪声，均值为0，方差为0.02 J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%转换J为double数据类型J=double(J);%均值滤波G1=conv2(J,H,'same');%获取默认值[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',J);%使用全局阈值降噪G2=wdencmp('gbl',J,'sym4',2,thr,sorh,keepapp); %wiener2滤波G3=wiener2(J,[5 5]);%中值滤波G4=medfilt2(J);%图像显示subplot(3,2,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(3,2,2);imshow(J,[]);title('添加高斯噪声图像');subplot(3,2,3);imshow(G1,[]);title('7*7均值滤波图像');subplot(3,2,4);imshow(G2,[]);title('小波降噪图像');subplot(3,2,5);imshow(G3,[]);title('维纳滤波图像');subplot(3,2,6);imshow(G4,[]);title('中值滤波图像');。
第五讲-图像增强-去噪声
常用的相关运算定义为：使模板中心T((m1)/2,(m-1)/2) 与f(x,y)对应。
fx,y T f x,y
m1 i0
m1 j0
Ti,
j
f
x
i
m 2
1
,
y
j
m 2
1
演示
100 101 98 97 100 79 96 106 103 95 89 67 87 121 87 94 87 72 86 133 99 103 85 75 92 99 111 102 78 74 95 102 121 111 112 73
输入：A——图像矩阵、[m n]——m*n邻域， 默认为3*3
输出：B——滤波图像
>> I=imread('eight.tif'); >> imshow(I) >> J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); >> figure,imshow(J) >> L=medfit2(J,[3,3]); >> figure,imshow(L)
ones(a,b)产生a行b列全1数组
>> ones(3,5) ans =
11111 11111 11111
对图像滤波后，常会沿图像边缘形成一条黑 带。 >> I=imread('eight.tif'); >> h=ones(5,5)/25; >> I2=imfilter(I,h); >> imshow(I) >> figure,imshow(I2)
数字监控图像降噪技术详解
数字监控图像降噪技术详解数字监控系统是现代社会中广泛应用的安全保障措施之一。
然而，由于环境噪声和图像传输过程中的干扰等因素，监控图像往往会受到一定程度的干扰和噪声，影响了图像的清晰度和可视性。
为了解决这一问题，数字监控图像降噪技术应运而生。
本文将详细介绍数字监控图像降噪技术的原理、方法及应用。
一、数字监控图像降噪技术的原理数字监控图像降噪技术主要基于信号处理理论，通过去除图像中的噪声，提高图像的质量和可见性。
其原理可分为两个方面：噪声模型和滤波算法。
1. 噪声模型噪声模型是数字监控图像降噪技术的基础，它用来描述图像中噪声的类型和分布规律。
常见的噪声模型包括高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等。
其中，高斯噪声是一种均值为0且方差为常数的随机噪声，椒盐噪声是指图像中出现的黑白像素点，泊松噪声则是一种与光子计数有关的噪声。
2. 滤波算法滤波算法是数字监控图像降噪技术中的核心部分，它通过对图像进行滤波操作，去除图像中的噪声。
常见的滤波算法包括均值滤波、中值滤波、维纳滤波等。
其中，均值滤波是通过求取像素点周围区域的平均灰度值来实现的，中值滤波则是通过求取像素点周围区域的中位数来实现的，维纳滤波则是一种基于最小均方误差准则的自适应滤波方法。
二、数字监控图像降噪技术的方法数字监控图像降噪技术主要有两种方法：空域降噪和频域降噪。
1. 空域降噪空域降噪是最常用的图像降噪方法之一，它直接对图像的像素进行操作。
常见的空域降噪方法有均值滤波、中值滤波、双边滤波等。
均值滤波通过计算像素周围邻域的平均值来抑制噪声，中值滤波通过计算像素周围邻域的中位数来抑制噪声，双边滤波则是一种同时考虑空间距离和像素灰度差异的滤波方法。
2. 频域降噪频域降噪是一种将图像从空域转换到频域进行滤波处理的方法。
这种方法主要包括傅里叶变换和小波变换。
傅里叶变换将图像从时域转换到频域，对频域图像进行滤波后再进行逆变换得到降噪后的图像；小波变换则是一种多尺度分析的方法，通过对图像进行分解和重构，提取出图像中的噪声信号。
图像降噪处理
图像降噪处理学生姓名：刘丽娇学院：信息与通信工程学院专业：电子信息工程题目：数字图像处理：图像降噪处理2011 年 12 月 26日二、均值滤波去噪2.1均值滤波器原理在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。
将模板中的全体像素的均值来代替原来的像素值的方法。
对一些图像进行线性滤波可以去除图像中某些类型的噪声，如采用邻域平均法的均值滤波器就非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声。
邻域平均法是空间域平滑技术。
这种方法的基本思想是，在图像空间，假定有一副N ×N 个像素的原始图像f(x,y),用领域内几个像素的平均值去代替图像中的每一个像素点值的操作。
经过平滑处理后得到一副图像 g(x,y), 其表达式如下：∑∈=s n m n m f My x g ),(),(/1),(式中： x,y=0,1,2,…，N-1；s 为（x ，y ）点领域中点的坐标的集合，但不包括（x ，y ）点；M 为集合内坐标点的总数。
领域平均法有力地抑制了噪声，但随着领域的增大，图像的模糊程度也愈加严重。
为了尽可能地减少模糊失真，也可采用阈值法减少由于领域平均而产生的模糊效应。
其公式如下： ⎪⎩⎪⎨⎧>-=∑∑∈∈其他),(),(/1),(),(/1),(),(),(y x f Tn m f M y x f n m f M y x g s n m s n m式中：T 为规定的非负阈值。
上述方法也可称为算术均值滤波器，除此之外还可以采用几何均值滤波器、谐波均值滤波器和逆谐波均值滤波器。
几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器相比，但在滤波过程中会丢失更少的图像细节。
谐波均值滤波器对“盐”噪声效果更好，但是不适用于“胡椒”噪声。
它善于处理像高斯噪声那样的其他噪声。
逆谐波均值滤波器更适合于处理脉冲噪声，但它有个缺点，就是必须要知道噪声是暗噪声还是亮噪声，以便于选择合适的滤波器阶数符号，如果阶数的符号选择错了可能会引起灾难性的后果。
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。
数字图像处理中的图像去噪算法
数字图像处理中的图像去噪算法数字图像处理（Digital Image Processing，DIP）已经成为了一个热门的研究领域，在许多领域都有广泛的应用。
而在数字图像处理中，图像去噪是一个十分重要的问题。
噪声是数字图像中不可避免的一部分，因为图像在获取、传输以及存储时，都可能受到各种各样的噪声的干扰。
因此，图像去噪算法的研究意义重大。
本文将介绍数字图像处理中一些经典的图像去噪算法并进行简单的比较。
这些算法包括：中值滤波、高斯滤波、双边滤波、小波变换去噪、总变差去噪以及基于深度学习的去噪算法。
1. 中值滤波中值滤波是最基本和常用的图像去噪方法之一，它是一种非线性滤波方法。
中值滤波的思想是对图像中的每个像素取相邻像素的中值作为输出像素的灰度值。
这个方法常常用于去除椒盐噪声。
中值滤波的优点是噪声抑制效果好，适用于去除离群点等类型的噪声。
但如果噪声的分布为高斯分布，则中值滤波的效果会变得不太好。
此外，在中值滤波时，窗口大小的选取会对滤波结果产生影响，较小的窗口易产生伪影，而较大的窗口易导致较大的模糊。
2. 高斯滤波高斯滤波是一种线性的滤波方法，它利用高斯函数对像素进行加权平均来减小噪声的影响。
高斯滤波的优点是保留了图像的整体特征，同时对噪声的抑制效果也不错。
此外，该算法计算快速，适合处理大尺寸的图像。
3. 双边滤波双边滤波是一种非线性的滤波方法，它在进行像素平均的同时，同时考虑像素的空间距离和灰度值距离。
通过像素间的空间距离和灰度值差异来决定权值，从而使得该算法在保留图像细节的同时，对噪声具有很好的抑制效果。
双边滤波在去除高斯噪声和椒盐噪声方面都有不错的效果。
4. 小波变换去噪小波变换去噪是基于小波分析的一种非线性滤波方法。
该算法首先将图像分解为不同尺度的局部频率信号，然后利用小波系数来判断像素是否为噪声。
接着，将噪声部分所对应的小波系数进行修正，最终再进行反变换得到去噪后的图像。
该算法在处理非线性噪声效果也很好。
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图像去噪方法一、引言图像信号在产生、传输和记录的过程中，经常会受到各种噪声的干扰，噪声可以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元素。
噪声对图像的输入、采集、处理的各个环节以及最终输出结果都会产生一定影响。
图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。
去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。
一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等。
我们平常使用的滤波方法一般有均值滤波、中值滤波和小波滤波，他们分别对某种噪声的滤除有较好的效果。
对图像进行去噪已成为图像处理中极其重要的内容。
二、常见的噪声1、高斯噪声：主要有阻性元器件内部产生。
2、椒盐噪声：主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生泊松噪声。
3、量化噪声：此类噪声与输入图像信号无关,是量化过程存在量化误差，再反映到接收端而产生，其大小显示出数字图像和原始图像差异。
一般数字图像系统中的常见噪声主要有高斯噪声和椒盐噪声等，减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像频率域完成。
在空间域对图像处理主要有均值滤波算法和中值滤波算法．图像频率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频率域，对频率域中的变换系数进行处理，再进行反变换将图像从频率域转换到空间域来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，常用的有傅立叶变换、小波变换等。
三、去噪常用的方法1、均值滤波均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。
其基本原理是用均值替代原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点（x,y）,选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像∑fϵsf(x,y),其中,s为模板,M 在该点上的灰度g(x,y),即g(x,y)=1M为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
这种算法简单，处理速度快，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是在边缘和细节处。
而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。
（均值滤波对加高斯、椒盐噪声图像处理后的对比图）2、中值滤波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。
其实现原理如下:将某个像素邻域中的像素按灰度值进行排序,然后选择该序列的中间值作为输出的像素值,让周围像素灰度值的差比较大的像素改取与周围的像素值接近的值,从而可以消除孤立的噪声点。
利用中值滤波算法可以很好地对图像进行平滑处理。
这种算法简单，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。
（中值滤波对加高斯、椒盐噪声图像处理后的对比图）3、小波变换小波变换是一种窗口大小固定但其形状可改变的时频局部化分析方法。
小波变换利用非均匀的分辨率，即在低频段用高的频率分辨率和低的时间分辨率（宽的分析窗口）；而在高频段利用低的频率分辨率和高的时间分辨率（窄的分析窗口），这样就能有效地从信号（如语言、图像等）中提取信息，较好地解决了时间和频率分辨率的矛盾。
对于一副图像，我们关心的是它的低频分量，因为低频分量是保持信号特性的重要部分，高频分量则仅仅起到提供信号细节的作用，而且噪声也大多属于高频信息。
这样，利用小波变换,噪声信息大多集中在次低频、次高频、以及高频子块中,特别是高频子块,几乎以噪声信息为主,为此,将高频子块置为零,对次低频和次高频子块进行一定的抑制,则可以达到一定的噪声去除效果。
（小波变换对加高斯、椒盐噪声图像处理后的对比图）四、结果分析1、对于均值滤波：均值滤波对高斯噪声的抑制是比较好的,处理后的图像边缘模糊较少。
但对椒盐噪声的影响不大,因为在削弱噪声的同时整幅图像内容总体也变得模糊，其噪声仍然存在。
2、对于中值滤波：由图像处理的结果可以看出,它只影响了图像的基本信息,说明中值滤波对高斯噪声的抑制效果不明显。
这是因为高斯噪声使用随机大小的幅值污染所有的点,因此无论怎样进行数据选择,得到的始终还是被污染的值。
而由图还可以看出,中值滤波对去除“椒盐”噪声可以起到很好的效果,因为椒盐噪声只在画面中的部分点上随机出现,所以根据中值滤波原理可知,通过数据排序的方法,将图像中未被噪声污染的点代替噪声点的值的概率比较大,因此噪声的抑制效果很好,同时画面的轮廓依然比较清晰。
由此看来，对于椒盐噪声密度较小时,尤其是孤立噪声点,用中值滤波的效果非常好的。
3、对于小波变换：由图可以看出,小波变换对高斯噪声有比较好的抑制作用,而且,在去除噪声的同时可以较好地保持图像的细节。
由图可以看出,图像上的“椒盐”噪声很明显,说明小波变换对“椒盐”噪声的去除效果不大。
小波变换是一种时频局部化分析方法。
即随着分辨率的降低,噪声的小波变换值逐渐减小,信号占主导地位;而随着分辨率的提高,噪声的小波变换值增大,信号被噪声淹没。
所以,对小波变换,提高分辨率和有效去除噪声,两者不可兼得。
五、总结体会该报告是基于第一次报告中提出的在图像处理中噪声污染的问题，分析三种去噪方法对两种图像噪声的滤波处理。
分析结果可以得到：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；小波变换对分辨率低的高斯噪声去除有不错的效果。
六、参考文献冈萨雷斯.数字图象处理（第二版）[M].北京:电子工业出版社,2007.基于Matlab的数字图像典型去噪算法.齐齐哈尔大学.齐齐哈尔大学.TP391.72附件程序均值滤波程序：clc;close all;clear all;image=imread('cameraman.tif');[m,n]=size(image);J=imnoise(image,'gaussian',0,0.005); %加高斯噪声J=double(J);figure(1),imagesc(J),colormap(gray)title('加高斯噪声图像')image1=J;H=1/2*[0 1/4 0;1/4 1 1/4;0 1/4 0];for i=2:m-1for j=2:n-1temp=J(i-1:i+1,j-1:j+1);image1(i,j)=sum(sum(H.*temp));endendfigure(2),imagesc(image1),colormap(gray)title('3x3高斯噪声均值滤波')K=imnoise(image,'salt & pepper',0.02); %加椒盐噪声K=double(K);figure(3),imagesc(K),colormap(gray)title('加椒盐噪声图像')image2=K;for i=2:m-1for j=2:n-1temp=K(i-1:i+1,j-1:j+1);image2(i,j)=sum(sum(H.*temp));endendfigure(4),imagesc( image2),colormap(gray)title('3x3椒盐噪声均值滤波')中值滤波程序：clc;close all;clear all;image=imread('cameraman.tif');[m,n]=size(image);J=imnoise(image,'gaussian',0,0.005); %加高斯噪声figure(1),imagesc(J),colormap(gray)title('加高斯噪声图像')image1=J;for i=2:m-1for j=2:n-1temp=J(i-1:i+1,j-1:j+1);temp=sort(temp(:));image1(i,j)=temp(5);endendfigure(2),imagesc(image1),colormap(gray)title('3x3高斯噪声中值滤波')K=imnoise(image,'salt & pepper',0.02); %加椒盐噪声figure(3),imagesc(K),colormap(gray)title('加椒盐噪声图像')image2=K;for i=2:m-1for j=2:n-1temp=K(i-1:i+1,j-1:j+1);temp=sort(temp(:));image2(i,j)=temp(5);endendfigure(4),imagesc( image2),colormap(gray)title('3x3椒盐噪声均值滤波')小波变换程序：load sinsinb=imread('cameraman.tif');J=imnoise(b,'salt & pepper',0.02);[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',J);xd=wdencmp('gbl',J,'sym4',2,thr,sorh,keepapp); subplot(221),imshow(J)title('加椒盐噪声图像')subplot(222),imshow(xd,[0,255])title('椒盐噪声小波去噪')K=imnoise(b,'gaussian',0,0.005);[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',K);xd=wdencmp('gbl',K,'sym4',2,thr,sorh,keepapp); subplot(223),imshow(K)title('加高斯噪声图像')subplot(224),imshow(xd,[0,255])title('高斯噪声小波去噪')。