第五章图像噪声的抑制

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图像噪声抑制锐化处理

3图象的平滑(去噪声)、锐化3.1 平滑先举个例子说明一下什么是平滑(smoothing)，如下面两幅图所示：可以看到，图3.2比图3.1柔和一些(也模糊一些)。

是不是觉得很神奇？其实实现起来很简单。

我们将原图中的每一点的灰度和它周围八个点的灰度相加，然后除以9，作为新图中对应点的灰度，就能实现上面的效果。

MSITStore:H:\200541352851453.chm::/6 .files/image001.gif" width="170" vshapes="_x0000_i1043" alt=""/>图3.1 原图MSITStore:H:\200541352851453.chm::/6.files /image003.gif" width="168"vshapes="_x0000_i1042" alt=""/>图3.2 经过平滑处理后的图这么做并非瞎蒙，而是有其道理的。

大概想一想，也很容易明白。

举个例子，就象和面一样，先在中间加点水，然后不断把周围的面和进来，搅拌几次，面就均匀了。

用信号处理的理论来解释，这种做法实现的是一种简单的低通滤波器(low pass filter)。

哇，好深奥呀！不要紧，这些理论的内容并不多，而且知道一些理论也是很有好处的。

在灰度连续变化的图象中，如果出现了与相邻象素的灰度相差很大的点，比如说一片暗区中突然出现了一个亮点，人眼能很容易觉察到。

就象看老电影时，由于胶片太旧，屏幕上经常会出现一些亮斑。

这种情况被认为是一种噪声。

灰度突变在频域中代表了一种高频分量，低通滤波器的作用就是滤掉高频分量，从而达到减少图象噪声的目的。

为了方便地叙述上面所说的“将原图中的每一点的灰度和它周围八个点的灰度相加，然后除以9，作为新图中对应点的灰度”这一操作，我们采用如下的表示方法：MSITStore:H:\200541352851453.chm::/6.files/image005.gif" width="92" vshapes="_x0000_i1044" alt=""/>(3.1) 这种表示方法有点象矩阵，我们称其为模板(template)。

数字图像处理试题集2（精减版）

数字图像处理试题集2（精减版）第⼀章概述⼀.填空题1. 数字图像是⽤⼀个数字阵列来表⽰的图像。

数字阵列中的每个数字，表⽰数字图像的⼀个最⼩单位，称为__________。

5. 数字图像处理包含很多⽅⾯的研究内容。

其中，________________的⽬的是根据⼆维平⾯图像数据构造出三维物体的图像。

解答:1. 像素5. 图像重建第⼆章数字图像处理的基础⼀.填空题1. 量化可以分为均匀量化和________________两⼤类。

3. 图像因其表现⽅式的不同，可以分为连续图像和________________两⼤类。

5. 对应于不同的场景内容，⼀般数字图像可以分为________________、灰度图像和彩⾊图像三类。

解答:1. ⾮均匀量化 3. 离散图像 5. ⼆值图像⼆.选择题1. ⼀幅数字图像是：( )A、⼀个观测系统。

B、⼀个有许多像素排列⽽成的实体。

C、⼀个2-D数组中的元素。

D、⼀个3-D空间的场景。

3. 图像与灰度直⽅图间的对应关系是：（）A、⼀⼀对应B、多对⼀C、⼀对多D、都不对4. 下列算法中属于局部处理的是：（）A、灰度线性变换B、⼆值化C、傅⽴叶变换D、中值滤波5. ⼀幅256*256的图像，若灰度级数为16，则该图像的⼤⼩是：（）A、128KBB、32KBC、1MB C、2MB6. ⼀幅512*512的图像，若灰度级数为16，则该图像的⼤⼩是：（）A、128KBB、32KBC、1MB C、2MB解答:1. B 3. B 4. D 5. B 6. A三.判断题1. 可以⽤f(x,y)来表⽰⼀幅2-D数字图像。

（）3. 数字图像坐标系与直⾓坐标系⼀致。

（）4. 矩阵坐标系与直⾓坐标系⼀致。

（）5. 数字图像坐标系可以定义为矩阵坐标系。

（）6. 图像中虚假轮廓的出现就其本质⽽⾔是由于图像的灰度级数不够多造成的。

（）10. 采样是空间离散化的过程。

（）解答:1. T 3. F 4. F 5. T 6. T 10. T1、马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处存在的⽑边现象（√）第三章图像⼏何变换⼀.填空题1. 图像的基本位置变换包括了图像的________________、镜像及旋转。

数字图像处理 -习题2增强-噪声-几何变换-频域变换

第三章图像增强一.填空题1. 我们将照相机拍摄到的某个瞬间场景中的亮度变化范围，即一幅图像中所描述的从最暗到最亮的变化范围称为____动态范围__。

2.所谓动态范围调整，就是利用动态范围对人类视觉的影响的特性，将动态范围进行__压缩____，将所关心部分的灰度级的变化范围扩大，由此达到改善画面效果的目的。

3. 动态范围调整分为线性动态范围调整和__非线性调整___两种。

4. 直方图均衡化把原始图的直方图变换为分布均匀的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。

基本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进行__展宽_____，而对像素个数少的灰度值进行归并，从而达到清晰图像的目的。

5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。

其中，__图像增强_的目的是将一幅图像中有用的信息进行增强，同时将无用的信息进行抑制，提高图像的可观察性。

6. 灰级窗，是只将灰度值落在一定范围内的目标进行__对比度增强___，就好像开窗观察只落在视野内的目标内容一样。

二.选择题1. 下面说法正确的是：（B ）A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换；B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种；C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高；D、基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好。

2. 指出下面正确的说法：（D ）A、基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换。

B、基于像素的图像增强方法是基于频域的图像增强方法的一种。

C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高。

D、基于频域的图像增强方法可以获得和基于空域的图像增强方法同样的图像增强效果。

3.指出下面正确的说法：（D ）①基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换。

②基于像素的图像增强方法是基于空域的图像增强方法的一种。

第5章图像噪声的抑制

JJ=medfilt2(J,[3,3]);
subplot(1,2,1),imshow(J); subplot(1,2,2),imshow(JJ);
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I=imread('lena.bmp'); J=imnoise(I,'gaussian'); JJ=medfilt2(J,[3,3]);
subplot(1,2,1),imshow(J);
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OVER!
PS演示：
进一步模糊；中间值；
作业
1.已知5×5的数字图像F1，采用模板为H 2的加权均值
(jūn zhí)滤波器处理，新图像G。
1 2 1
H2
1 16
2
4
2
1 2 1
2 3 1 4 7
4 8 2 3 4
F 5 3 9 8 9 4 7 6 8 7
7 6 7 8 9
2.对数字图像F，采用中值滤波 2 3 1 6 5
方法(fāngfǎ)进行处理，求新 3图.数像字G。图像F与上一题相同，采 F 用K近邻中值滤波方法进行处理，
3
4 4
9 3 8
2 2 2
3 3 9
4
3 4
K＝5。求新图像G。
3 4 3 4 2
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• 加性噪声模型为：
g(x, y) f (x, y) n(x, y)
• 乘性噪声模型为：
• 由于g乘(性x, 噪y)声模f 型(x较, y为) 复f杂(x，, y并)n且(x(b, ìyn)gqiě)有
时可以近似采用加性噪声模型来处理。以下仅讨论加性噪声的抑制方法。
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• 图像噪声的类型主要有两类： • （1）噪声的幅值基本相同，但噪声出现的位置是随机的。一般称

图像的降噪的原理及应用

图像的降噪的原理及应用摘要对于图像降噪，其目的在于提高图像信噪比，最大限度保持图像的原有信息。

常用的图像降噪方法是采用平滑滤波器降低图像噪声，本文主要介绍降噪原理及应用。

关键词降噪；平滑滤波器；减少杂色滤镜图像在采集、传输、接收过程，均处在复杂的外部环境中，存在各种干扰，一般都会受到噪声的影响，继而影响到输入、输出环节，从而导致图像质量下降，不止会导致图像的分辨率降低，同时图像原本精细的结构也会遭到破坏，这样对于图像的后续处理时极为不利的，因而有效的抑制噪声，对于图像的应用有着至关重要的作用。

[1]本文主要介绍降噪的原理及PHOTOSHOP中常用的降噪滤镜。

1 噪声产生的原因产生噪声一般有内、外两种原因，外因一般是指由自然物体产生的电磁干扰或经电源窜进系统内部而引起的噪声，例如天体放电现象、电器设备引起的噪声等；内因则包括：1）光电粒子随机运动产生的噪声；2）电器内部的机械运动导致电路抖动，引起电流变化，从而产生噪声；3）系统内部电路引起的噪声，例如电流引入的交流噪声、偏转系统引起的噪声等；4）材料器械本身引起的噪声，尽管随着材料科学的发展，这些噪声有望减少，但是完全避免是不可能的。

2 常见噪声分类图像噪声如果从统计理论分类，可以分为平稳噪声和非平稳噪声两类，前者其统计特性不随时间变化而变化，后者则相反。

按噪声幅度分可分为4类：1）椒盐噪声（脉冲噪声）2）指数分布噪声；3）瑞丽噪声；4）正态噪声（高斯噪声）。

根据噪声源可分为两类：1）光电子噪声；2）电子噪声。

3降噪的基本原理图像降噪的目的是调高提高图像的信噪比，使图像的应用特征突出。

对于一副图像，图像信号和噪声信号的能量在频域上分布是不同的，其中噪声能量主要分布在高频区域，而图像能量主要分布在低频区域，基于这一点我们可以分离噪声。

[2]一般情况下，采用平滑滤波器对图像进行降噪处理。

滤波的本义是指信号有各种频率之分，过滤掉不需要的成分，即图像中的噪声，保留下需要的成分，这就是滤波的目的，也是过程。

数字图像处理试题集

A、图像镜像
B、图像旋转
C、图像放大
） D、图像缩小
2、假设是原始图像
的像素点坐标；图像的大小是 M*N；
是使用公式
对图像 F 进行变换得到的新图像
A、图像镜像
B、图像旋转
的像素点坐标。该变换过程是（）
C、图像放大
D、图像缩小
3、关于图像缩小处理，下列说法正确的是：（
）
A、图像的缩小只能按比例进行。
）
A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换；
B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种；
C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高；
D、基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好。
2、伪彩色处理和假彩色处理是两种不同的色彩增强处理方法，说出下面属于伪彩色增强的
）
5、数字图像坐标系可以定义为矩阵坐标系。（
）
6、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数不够多造成的。（
）
7、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的空间分辨率不够高造成。（
）
8、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数过多造成的。（
）
9、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的空间分辨率过高造成。（
）
10、采样是空间离散化的过程。（
）
四、简答题 1、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。
2、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？
3、简述二值图像与彩色图像的区别。
4、简述二值图像与灰度图像的区别。
5、简述灰度图像与彩色图像的区别。

医学影像处理技术的噪声抑制与使用教程

医学影像处理技术的噪声抑制与使用教程医学影像处理技术在现代医学诊断中起着至关重要的作用。

然而，由于成像设备本身的限制以及其他因素的影响，医学影像中常常存在着各种噪声。

噪声会干扰医生对图像的解读，降低诊断准确性。

因此，噪声抑制是医学影像处理中的一个重要环节。

本文将介绍医学影像处理技术中的噪声抑制方法，并提供相关的使用教程。

噪声类型与特点医学影像中常见的噪声类型包括高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声等。

高斯噪声表现为图像的像素值在均值附近产生随机波动，其特点是服从正态分布。

椒盐噪声则表现为图像中的部分像素值突然变为最大或最小灰度值。

斑点噪声则表现为图像中的局部区域出现明显的灰度变化。

噪声抑制方法1. 均值滤波均值滤波是一种简单而有效的噪声抑制方法。

该方法通过计算像素周围邻域的均值来替代当前像素值。

均值滤波能够有效地抑制高斯噪声和椒盐噪声，但对于斑点噪声的抑制效果较差。

2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，能够有效地抑制椒盐噪声和斑点噪声。

该方法通过计算像素周围邻域的中值来替代当前像素值。

中值滤波的缺点是会导致图像的边缘模糊。

3. 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的噪声抑制方法，能够同时抑制各种噪声类型。

该方法通过将图像分解为不同尺度的频带，然后对每个尺度的频带进行噪声抑制，最后通过小波反变换得到去噪后的图像。

小波去噪的优点是能够保留图像的细节信息。

4. 自适应滤波自适应滤波是一种根据图像自身特点来选择合适滤波方式的噪声抑制方法。

该方法通过计算邻域像素与当前像素的差异来确定滤波方式，以保留图像细节的同时抑制噪声。

自适应滤波能够抑制各种类型的噪声，并能够更好地保留图像的细节信息。

使用教程1. 在使用医学影像处理技术进行噪声抑制前，首先要识别出噪声类型。

常见的方法是通过观察图像的视觉特征来判断噪声类型，或者利用特定的算法进行自动检测。

2. 根据噪声类型选择相应的噪声抑制方法。

如果是高斯噪声或椒盐噪声，可以选择均值滤波或中值滤波；如果是斑点噪声，可以选择小波去噪或自适应滤波。

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。

生物医学图像处理中的噪声抑制技术优化

生物医学图像处理中的噪声抑制技术优化噪声抑制技术在生物医学图像处理中具有重要的意义，它可以提高图像质量，增强图像的清晰度和细节，并且对于后续的图像分析和诊断有着重要的影响。

然而，在生物医学图像处理中，由于医学影像设备的限制和图像采集过程中的不确定性，图像中往往会存在各种类型的噪声。

针对生物医学图像处理中的噪声抑制问题，研究人员提出了多种技术和算法，旨在优化噪声抑制效果，提高图像质量。

以下将介绍几种常见的噪声抑制技术优化方法。

首先，滤波器是最常用的噪声抑制技术之一。

通过选择适当的滤波器类型和参数，可以有效抑制图像中的噪声。

常见的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。

在优化滤波器的选择和参数设置时，需要考虑噪声类型、噪声强度、图像结构以及所需保留的细节等因素。

此外，可以结合多种滤波器或使用混合滤波器进行噪声抑制，以提高处理效果。

其次，基于统计学的噪声建模和估计方法也常用于生物医学图像处理中的噪声抑制。

通过建立图像噪声的统计模型，可以更准确地估计噪声参数，从而优化噪声抑制算法。

常见的噪声模型包括高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等。

根据不同的噪声模型，可以采用最小二乘估计、极大似然估计等方法进行噪声参数的估计。

通过准确估计噪声参数，可以更有效地抑制噪声，并提高图像质量。

此外，小波变换技术被广泛应用于生物医学图像处理中的噪声抑制。

小波变换具有多分辨率分析的优势，能够捕捉图像中的不同频率特征，并提供更好的噪声抑制效果。

常见的小波变换方法包括离散小波变换（DWT）、连续小波变换（CWT）等。

通过对图像进行小波变换，将图像信号转换到小波域中，可以通过对小波系数的阈值处理来抑制噪声。

优化小波变换的选择和阈值处理方法，可以进一步提高噪声抑制效果。

此外，近年来，基于深度学习的噪声抑制方法受到了广泛关注和研究。

深度学习模型具有强大的非线性拟合能力和自适应性，能够学习并提取图像中的特征，并对噪声进行建模和抑制。

通过训练深度神经网络，可以得到噪声抑制模型，并利用该模型对图像进行噪声抑制。

图像噪声分类及去噪方法综述论文.doc

图像噪声分类及去噪⽅法综述论⽂.doc图像噪声分类及去噪⽅法综述数字图像中，噪声主要来源于图像的获取或传输过程。

成像传感器的性能受各种因素的影响，如图像获取过程中的环境条件和传感元器件⾃⾝的质量。

例如，在使⽤CCD摄像机获取图像时，光照⽔平和传感器温度是影响结果图像中噪声数量的主要因素。

图像在传输中被污染主要是由于传输信道中的⼲扰。

例如，使⽤⽆线⽹络传输的图像可能会因为光照或其他⼤⽓因素⽽污染。

图像噪声的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。

图像噪声的抑制

图像噪声的抑制概述噪声对图像处理的影响很大，它影响图像处理的输入、采集和处理等各个环节以及输出结果。

因此，在进行其它的图像处理前，需要对图像进行去噪处理。

从统计学的观点来看，凡是统计特征不随时间变化的噪声称为平稳噪声，而统计特征随时间变化的噪声称为非平稳噪声。

幅值基本相同，但是噪声出现的位置是随机的，称为椒盐噪声；如果噪声的幅值是随机的，根据幅值大小的分布，有高斯型和瑞利型两种，分别称为高斯噪声和瑞利噪声。

由于去除噪声处理的原理和方法很多，这里只给出了简单的描述和我自己已实现的几种方法的java源代码。

常见的去噪处理有均值滤波，中值滤波，灰度最小方差均值滤波，K近邻平滑滤波，对称近邻均值滤波，西戈玛平滑滤波等。

均值滤波定义均值滤波方法是，对待处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其邻近的若干个像素组成，用模板的均值来替代原像素的值的方法。

如下图，1~8为(x,y)的邻近像素。

权系数矩阵模板g = (f(x-1,y-1) + f(x,y-1)+ f(x+1,y-1) + f(x-1,y) + f(x,y) + f(x+1,y) + f(x-1,y+1) + f(x,y+1) + f(x+1,y+1))/9方法优缺点优点：算法简单，计算速度快；缺点：降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是景物的边缘和细节部分。

源代码[java] view plain copyprint?1./**2.* 均值滤波3.* @param srcPath 图片的存储位置4.* @param destPath 图像要保存的存储位置5.* @param format 图像要保存的存储位置6.*/7.public static void avrFiltering(String srcPath,String destPat h, String format) {8.BufferedImage img = readImg(srcPath);9.int w = img.getWidth();10.int h = img.getHeight();11.int[] pix = new int[w*h];12.img.getRGB(0, 0, w, h, pix, 0, w);13.int newpix[] = avrFiltering(pix, w, h);14.img.setRGB(0, 0, w, h, newpix, 0, w);15.writeImg(img, format, destPath);16.}17./**18.* 均值滤波19.* @param pix 像素矩阵数组20.* @param w 矩阵的宽21.* @param h 矩阵的高22.* @return 处理后的数组23.*/24.public static int[] avrFiltering(int pix[], int w, int h) {25.int newpix[] = new int[w*h];26.ColorModel cm = ColorModel.getRGBdefault();27.int r=0;28.for(int y=0; y<h; y++) {29.for(int x=0; x<w; x++) {30.if(x!=0 && x!=w-1 && y!=0 && y!=h-1) {31.//g = (f(x-1,y-1) + f(x,y-1)+ f(x+1,y-1)32.// + f(x-1,y) + f(x,y) + f(x+1,y)33.// + f(x-1,y+1) + f(x,y+1) + f(x+1,y+1))/934.r = (cm.getRed(pix[x-1+(y-1)*w]) + cm.getRed(pix[x+(y-1)*w])+ cm.getRed(pix[x+1+(y-1)*w])35.+ cm.getRed(pix[x-1+(y)*w]) + cm.getRed(pix[x+(y)*w]) + cm.getRed(pix[x+1+(y)* w])36.+ cm.getRed(pix[x-1+(y+1)*w]) + cm.getRed(pix[x+(y+1)*w]) + cm.getRed(pix[x+1 +(y+1)*w]))/9;37.newpix[y*w+x] = 255<<24 | r<<16 | r<<8 |r;38.39.} else {40.newpix[y*w+x] = pix[y*w+x];41.}42.}43.}44.return newpix;45.}中值滤波定义中值滤波方法是，对待处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其邻近的若干个像素组成，对模板的像素由小到大进行排序，再用模板的中值来替代原像素的值的方法。

红外图像处理中的噪声抑制算法

红外图像处理中的噪声抑制算法红外图像处理是近年来快速发展的技术领域之一。

在许多领域如医学、军事、航空航天等都有广泛的应用。

然而，在红外图像处理中，图像噪声问题一直是令人头疼的难题。

噪声会干扰图像的质量和准确性，给图像分析和识别带来极大的困扰。

因此，噪声抑制问题的解决对于优化红外图像处理算法和提高图像识别准确率至关重要。

本文将着重探讨红外图像处理中常用的噪声抑制算法，并通过对比其优缺点，分析各算法的适用情况。

一、红外图像噪声种类及特点红外图像的噪声可以分为几类，例如热噪声、读出噪声、暗电流噪声、白噪声等。

各种噪声的产生和特点不同，因此需要采用不同的算法进行抑制。

其中，热噪声是指探测器自身的噪声，产生原因是探测器在工作时产生的内部能耗。

读出噪声指的是图像信号倍增器（或前置放大器）的电路噪声和电源噪声产生的影响。

暗电流噪声是指探测器在不接收红外光的情况下，仍会产生的噪声。

白噪声是指信号本身携带的噪声。

不同类型的噪声在红外图像中的体现形式各不相同，有些表现为图像中的均匀噪声，有些呈现为斑点噪声或者梯度噪声。

因此，针对不同类型的噪声需要采用不同的抑制算法。

二、常用噪声抑制算法1. 中值滤波算法中值滤波是一种经典的非线性滤波算法。

其原理是选取邻域内的中值来代替中心像素值。

在图像噪声较弱且呈现均匀分布时，该算法效果较好。

它不仅可以平滑图像、消除斑点噪声，还可以保留图像边缘的细节信息。

该算法的缺点是处理时间复杂度较高，因为每个像素都需要在邻域内进行排序。

2. 小波变换小波变换是一种基于滤波器组和逆滤波器组的线性滤波算法。

小波变换通过将原始信号分解成多个尺度和方向的子带进行分析和处理，可以有效地消除噪声，同时保留图像细节和边缘信息。

其优点是可以处理任意类型的噪声，尤其是对于梯度噪声和斑点噪声效果明显，而缺点是处理时间较长。

3. 非局部均值降噪算法该算法是最新的一种噪声抑制方法。

它基于局部图像块之间的相似性进行降噪处理。

图像处理中消除噪声的方法

会公布其生产的各种胶卷的平均颗粒直径，因此只需确定孩粒
噪声的标准差
１１电子嗓声．
在阻性器件中由于随机热运动而造成的电子噪声是三种
２典型的消除噪声方法
２１均值滤波器．
均值滤波器是一种消除图像噪声的线性处理方法。这种方法的基本思想是用几个像素灰度的平均值来代替每个像素
的灰度。其计算公式为：
摘要
关健词
本文首先讨论了常见的噪声模型，然后讲述了几种典型的去噪方法。最后介绍了几种较新的滤除噪声方法。
图像处理消除噪声
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在光照较强时，泊松则分布趋向更易描述的高斯分布；而标准差（ＳＲＭ幅值）仍等于均值的平方根。这意味着噪声的幅
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图像。
滤除的同时，对有用高频成分也滤除了。因此这种去噪处理是以栖性清晰度为代价而换取的。
３几种较新的消除噪声的方法
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如何处理计算机视觉技术中的图像噪声问题

如何处理计算机视觉技术中的图像噪声问题图像噪声是计算机视觉技术中常见的问题之一。

在图像采集、传输和处理的过程中，图像可能会受到各种影响，导致图像中出现噪声。

噪声会降低图像的质量，影响计算机视觉算法的准确性和性能。

因此，如何处理计算机视觉技术中的图像噪声问题是非常重要的。

为了处理图像噪声问题，首先需要了解图像噪声的来源。

图像噪声可以来源于图像采集设备、传感器、传输过程以及图像处理算法等。

根据噪声的类型，可以将其分为高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等。

理解噪声的类型和来源有助于选择合适的处理方法。

一种常见的处理图像噪声问题的方法是使用滤波器。

滤波器可以通过去除高频噪声或者减少噪声的影响来改善图像质量。

常用的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。

均值滤波器通过计算像素周围邻域像素的均值来减少噪声。

中值滤波器则通过计算像素周围邻域像素的中值来消除噪声。

高斯滤波器是一种常用的线性滤波器，可以通过加权平均邻域像素来降低噪声。

除了滤波器，另一种处理图像噪声问题的方法是使用图像增强技术。

图像增强技术旨在增强图像的细节和对比度，同时减少噪声的影响。

常用的图像增强技术包括直方图均衡化、去噪算法、小波变换等。

直方图均衡化可以通过重新分配灰度级来增强图像的对比度，改善噪声影响。

去噪算法可以通过模型建立和优化来减少图像中的噪声。

小波变换可以提取图像的局部特征并消除噪声。

此外，还可以使用深度学习方法来处理图像噪声问题。

深度学习技术在计算机视觉领域取得了很大的突破。

可以使用深度学习模型来训练图像去噪网络，通过学习大量的图像样本来减少噪声的影响。

深度学习模型具有强大的非线性建模能力，能够更好地捕捉图像中的细节和特征，从而有效地处理图像噪声问题。

除了以上方法，还可以采取一些预处理措施来减少图像噪声问题。

例如，在图像采集的过程中，可以使用高质量的摄像头和传感器来获得更好的图像质量；在图像传输过程中，可以使用压缩算法来减少数据传输的量，从而减小噪声的影响；在图像处理的过程中，可以使用合适的算法参数和技术方法来降低噪声的影响。

图像噪声抑制

多媒体技术教程实验报告实验名称：图像噪声抑制系（科）：信息系电子信息工程班级：0932学号：姓名：完成时间：2012年5月4日南京师范大学中北学院实验四图像噪声抑制一、实验目的：1、熟悉图像噪声的类型。

2、掌握空间域当中图像噪声抑制的基本方法，如均值滤波、中值滤波、边界保持类平滑滤波的算法。

二、实验原理：1、图像的噪声：所谓的图像噪声，是图像在摄取时或是传输时所受到的随机干扰信号。

这些干扰信号的抑制称为图像的噪声抑制。

对噪声进行分类，从统计数学的观点来看可将噪声分为平稳噪声和非平稳噪声。

平稳噪声：统计特性不随时间变化的噪声；非平稳噪声：统计特性随时间变化的噪声。

两种典型的图像噪声：其一为噪声的幅值基本相同，但出现的位置是随机分布的椒盐噪声，其二幅值分布是随机的，但每一点都存在噪声如高斯噪声、瑞利噪声、白噪声（频谱均匀分布）等。

对噪声的描述用统计意义上的均值和方差，噪声均值（图像中噪声的总体强度），噪声方差（图像中噪声分布的强弱）∑∑==⨯==M x N y y x n N M y x n E n 11),(1)],([∑∑==-⨯=-=M x N Y n n y x n N M n y x n E 11222),([1}]),({[σ按照噪声的模型按照对信号的影响：加性噪声、乘性噪声。

在MATLAB 中提供了给图像加入噪声的函数imnoise ，imnoise 的语法格式为J =imnoise(I,type)J =imnoise(I,type,parameters)其中J =imnoise(I,type)返回对原始图像I 添加典型噪声的有噪图像J 。

参数type 和parameters 用于确定噪声的类型和相应的参数。

下面的命令是对图像eight.tif 分别加入高斯噪声、椒盐噪声和乘性噪声，其结果如图所示：例：I=imread('eight.tif');J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);J2=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);J3=imnoise(I,'speckle',0.02);subplot(2,2,1),imshow(I),title('原图像');subplot(2,2,2),imshow(J1),title('加高斯噪声');subplot(2,2,3),imshow(J2),title('加椒盐噪声');subplot(2,2,4),imshow(J3),title('加乘性噪声');在上面的例子中使用了一个函数subplot。

第五章图像的噪声抑制转黑体PPT课件

均值滤波器中值滤波器边界保持类滤波器
55
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替代原来的像素值的方法。
66
均值滤波器
—— 处理方法
1 1 1
以模块运算系数表示即：
H0Leabharlann 1 911
1
1 1 1
待处理像素
C=6.6316
12143 1 22 23 34 4 5 75 66 86 9 5 76 67 88 8 56789
C=5.5263
示例
17 17
中值滤波器
步骤:
—— 步骤
1）模板mask游走
2）将mask下对应的灰度值（奇数）排序
3）用中间值代替 f(x,y), 消除孤立的噪声点
mask大小不一样，效果不一样，与叠加的噪声有关系。
第五章图像的噪声抑制
11
图像噪声的概念
所谓的图像噪声，是图像在摄取时或是传输时所受到的随机干扰信号。
反映在图像画面上，可分为椒盐噪声和高斯噪声。
按对信号的影响，可分为加性噪声模型和乘性噪声模型
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图像噪声的概念
椒盐噪声的特征:
出现位置是随机的，但噪声的幅值是基本相同的。
高斯噪声的特征：
h(x,y)矩阵的元素之和乘前面系数为1，h(x,y) 矩阵中心的元素占的比例越小，越平滑，图像越模糊
4）对图像的四周边缘：
补0 或者不处理边缘
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均值滤波器的改进
—— 加权均值滤波
均值滤波器的缺点是，会使图像变的模糊，原因是它对所有的点都是同等对待，在将噪声点分摊的同时，将景物的边界点也分摊了。