数字图像处理5噪声抑制
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。
第5章图像噪声的抑制
subplot(1,2,1),imshow(J); subplot(1,2,2),imshow(JJ);
精品资料
I=imread('lena.bmp'); J=imnoise(I,'gaussian'); JJ=medfilt2(J,[3,3]);
subplot(1,2,1),imshow(J);
精品资料
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
精品资料
• 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。
精品资料
• 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
【数字图像处理】部分答案第一章到第五章
第一章习题基本概念2007-12-29 16:251.什么是图像？模拟图像与数字图像有什么区别？答：1）图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述。
2）模拟图像在数学上主要用连续函数来描述，主要特点表现为图像的光照位置和光照强度均为连续变化的。
数字图像主要用矩阵或数组来描述。
以往的胶片成象就是模拟的图象，它反映了事物在连续空间上的特征，而现在的数码相机成象就是数字图象，它反映了事物在离散空间上的特征，也可以说模拟图象经过抽样和量化就可以转化为数字图象。
而数字图象是随着计算机和数字技术发展起来的新的表现或再现外界事物的方式。
2.模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？答: 1)数学描述方法：模拟图像主要用连续数学方法，数字图像主要用离散数学方法。
2)图像分辨率表示：数字图像分辨率是指反映整个图像画面垂直和水平方向像素数乘积。
模拟图像分辨率是指反映整个画面最多的扫描线数。
3)图像处理：数字图像是通过对模拟图像采样，量化等处理获得的，模拟图像处理的方式很少，往往只能进行简单的放大、缩小等，而数字图像的处理方式可以非常精确、灵活。
数字图像处理再现性好，模拟图像的保存性较差，时间长了会有所变化，而数字图像不会因为保存、传输或复制而产生图像质量上的变化。
但数字图像处理速度较慢，存储容量大。
4)图像传输：模拟图像以实物为载体，传输相对困难，而数字图像以数字信息为载体，传输相对较快3.图像处理学包括哪几个层次？各层次间有何区别和联系？答：图像处理学包含3个层次：图像处理，图像分析和图像理解。
图像处理是比较底层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量大。
图像分析，则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的对目标的描述。
图像理解主要是高层操作，操作对象的基本上是从描述中抽象出来的符号，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。
各层次之间起着相辅相承联系，高层指导底层操作，底层为高层服务，中层起着桥梁的作用，为底层和高层联系起衔接作用。
(完整版)数字图像处理每章课后题参考答案
数字图像处理每章课后题参考答案第一章和第二章作业：1.简述数字图像处理的研究内容。
2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？3.列举并简述常用表色系。
1.简述数字图像处理的研究内容？答：数字图像处理的主要研究内容，根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面，将这几个方面展开，具体有以下的研究方向：1.图像数字化，2.图像增强，3.图像几何变换，4.图像恢复，5.图像重建，6.图像隐藏，7.图像变换，8.图像编码，9.图像识别与理解。
2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？答：图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。
根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同，图像工程可分为三个层次：图像处理、图像分析、图像理解。
图像处理着重强调在图像之间进行的变换。
比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。
图像处理主要在图像的像素级上进行处理，处理的数据量非常大。
图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
图像分析处于中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式描述。
图像理解的重点是进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行为。
图像理解主要描述高层的操作，基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策，其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。
第三章图像基本概念1.图像量化时，如果量化级比较小时会出现什么现象？为什么？答：当实际场景中存在如天空、白色墙面、人脸等灰度变化比较平缓的区域时，采用比较低的量化级数，则这类图像会在画面上产生伪轮廓（即原始场景中不存在的轮廓）。
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。
天津理工大学《数字图像处理》数字图像处理复习题 2
第一章引言一.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，称为像素2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。
5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。
其中，图像重建的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。
二.简答题1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。
①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。
③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
如傅利叶变换等。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
2. 什么是图像识别与理解？图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。
5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。
①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。
②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
比如傅里叶变换、小波变换等。
第二章图像的基本概念一.填空题1. 量化可以分为均匀量化和非均匀量化两大类。
2. 采样频率是指一秒钟内的采样次数。
3. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和离散图像两大类。
3.5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像三类。
数字图像处理-图像去噪方法
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。
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。
数字图象处理第6章 图像噪声的抑制
数字图像处理基础山东大学威海分校信息工程学院张亚涛讲师第六章图像噪声的抑制噪声1图像退化模型2几种滤波器341噪声——基本概念1.1 什么是噪声？我们说，噪声就是一些不可预测的随机信号，通常概率统计方法对其进行分析。
噪声对图像处理十分重要，它影响图像处理的输入、采集、处理、输出的各个环节。
1.2 噪声的来源？数字图像的噪声主要来源于图像的获取（数字化过程）和传输过程。
图像传感器受各种因素的影响，如获取中的环境条件和传感器元器件自身的质量等。
图像在传输过程中主要由于所用传输信道被干扰而受到噪声污染。
1噪声——基本概念1.3 噪声的描述对噪声的描述一般采用统计意义上的均值和方差。
数字图像信号是一个二维信号，其二维灰度分布为f(x,y)●噪声的均值公式噪声的均值表明了，图像中噪声的总体强度。
●噪声的方差公式噪声的方差表明了，图像中噪声分布的强弱差异。
1噪声——基本概念●一些重要的噪声高斯噪声瑞利噪声伽马（爱尔兰）噪声指数分布噪声均匀分布噪声脉冲噪声（椒盐噪声）1噪声——基本概念22()/21()2z p z eμσπσ--=PDFz 高斯随机变量的为：z z z μσσ2其中表示灰度值,表示的平均值或期望值,表示的标准差.标准差的平方称为z 的方差.,70%[(),()],95%[(2),(2)].z μσμσμσμσ-+-+当服从高斯分布时其值落在范围内且有落在范围内1.4 一些重要噪声高斯噪声(正态噪声)噪声位置是一定的，即每一点都有噪声，但噪声的幅值是随机的。
1噪声——基本概念()0a bP z ap z P z b=⎧⎪==⎨⎪⎩其他PDF (双极)均匀分布噪声的为：,,.,.,,.a b a b b a b a P P P P >若灰度值将显示为一个亮点的值将显示为一个暗点若或为零则脉冲噪声称为单极脉冲若或均不可能为零尤其是近似相等时脉冲噪声值类似于随机分布在图像上的胡椒和盐粉细粒 脉冲(椒盐)噪声噪声的幅值基本相同，但噪声出现的位置是随机的。
数字图像处理与计算机视觉实验课程大纲
数字图像处理与计算机视觉实验课程大纲一、课程简介数字图像处理与计算机视觉实验课程旨在介绍数字图像处理和计算机视觉的基本概念、原理和应用。
通过该课程的学习，学生将深入了解图像处理技术的基础知识，掌握图像处理的常用算法和工具，同时还将学习计算机视觉的相关理论和实践。
本大纲将详细说明课程的教学目标、内容和考核方式。
二、教学目标1. 了解数字图像处理和计算机视觉的基本概念和发展历程；2. 掌握数字图像的获取、表示和处理方法；3. 学习数字图像处理的基础算法，如图像增强、滤波和分割等；4. 熟悉计算机视觉的相关理论和技术，如目标检测、特征提取和图像识别等；5. 能够运用所学知识解决实际图像处理和计算机视觉问题。
三、教学内容1. 数字图像处理基础1.1 数字图像的基本概念和特性；1.2 图像获取和表示方法；1.3 图像的数学变换和编码技术。
2. 图像增强与滤波2.1 灰度增强和直方图处理；2.2 空间域滤波和频域滤波；2.3 噪声抑制和锐化处理。
3. 图像分割与描述3.1 阈值分割和边缘检测；3.2 区域生长和分水岭算法；3.3 形态学图像处理。
4. 计算机视觉基础4.1 计算机视觉的基本原理和任务；4.2 特征提取和描述方法；4.3 目标检测和跟踪技术。
5. 图像识别与机器学习5.1 图像分类和识别方法；5.2 深度学习在计算机视觉中的应用；5.3 实际案例分析和应用展望。
四、教学方法本课程将采用理论讲授、实验操作和案例分析相结合的教学方法。
1. 理论讲授：通过课堂讲解，详细介绍数字图像处理和计算机视觉的基本概念、原理和算法。
2. 实验操作：安排实验环节，让学生亲自操作图像处理和计算机视觉软件，实践所学知识。
3. 案例分析：通过实际案例分析，引导学生分析和解决实际图像处理和计算机视觉问题。
五、考核方式1. 平时成绩：包括参与度、作业完成情况和实验报告等。
2. 期中考试：对数字图像处理和计算机视觉的基础知识进行考查。
图像去噪技术的使用教程
图像去噪技术的使用教程图像去噪是数字图像处理中的一个重要任务，它旨在消除图像中的噪声，改善图像质量。
随着数字摄影技术的普及，人们对图像质量的要求越来越高。
本文将介绍几种常见的图像去噪技术，并提供详细的使用教程。
1. 均值滤波均值滤波是一种简单而有效的图像去噪方法。
它的原理是用图像中像素点周围区域的平均灰度值替代该像素点的灰度值。
使用均值滤波的步骤如下：(1) 将图像转换为灰度图像，如果图像已经是灰度图像则跳过此步骤。
(2) 设定滤波器的大小。
通常情况下，滤波器的大小为3x3或5x5。
(3) 对图像的每个像素进行滤波处理，计算相邻像素的平均灰度值。
(4) 将得到的平均灰度值赋给当前像素点。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它能够有效地去除图像中的椒盐噪声和其他噪声。
中值滤波的原理是用像素点周围区域的中值替代该像素点的灰度值。
使用中值滤波的步骤如下：(1) 将图像转换为灰度图像，如果图像已经是灰度图像则跳过此步骤。
(2) 设定滤波器的大小。
通常情况下，滤波器的大小为3x3或5x5。
(3) 对图像的每个像素进行滤波处理，将相邻像素的灰度值排序，并取中间值作为当前像素点的灰度值。
3. 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的去噪方法。
它通过对图像进行小波变换，将噪声和信号分离，然后用阈值方法消除噪声。
使用小波去噪的步骤如下：(1) 将图像转换为灰度图像，如果图像已经是灰度图像则跳过此步骤。
(2) 进行小波变换，将图像分解为多个子频带图像。
(3) 对每个子频带图像进行阈值处理，将小于阈值的系数设为0。
(4) 重构图像，将处理后的子频带图像进行合并，得到去噪后的图像。
4. 基于机器学习的去噪方法近年来，基于机器学习的图像去噪方法取得了显著的进展。
这些方法通过训练模型来学习图像中的噪声模式，并根据学到的模式对图像进行去噪。
使用基于机器学习的去噪方法的步骤如下：(1) 收集一组有噪声的图像和对应的干净图像作为训练数据。
图像处理中消除噪声的方法
集合内坐标点的点数 。 收稿日 ０２ ０－ ２０－ ２ ．月平． 期： ０ ５ 硕士生， 主研领城 计算机图形图
像处理 。
过程引起的。在弱光照的情况下， 其影响更为严重， 此时常用
具有泊松密度分布的随机变量作为光电噪声 的模型。这种分 布的标准差等于广义均值的平方根。
｝奋
２２中值滤波器 ．
中值滤波器是一种消除噪声的非线性处理方法， 它是由
３１基于均值操作的快速自 ． 适应滤波器
该滤波器能够快速自 适应地抑制高斯噪声和脉冲噪声， 其
原 理如下 ：
Ｔｃ １ １ ｕ ｈ在 ９ 年提出的。它的基本原埋是把数字图像或数字 ７ 序列中一点的值用该点的一个邻近各点值的中值代替。中值
未呀光的颗粒则被冲洗掉。这样 ， 底片的密度变化就由银颗粒
图像在拍摄和传输过程中， 由于所使用的器件和传输通道
的局限性 ， 而被加人了大量的噪声 ， 严重影响 了图像的视觉效 果， 甚至妨碍了人们的正常识别。因此， 图像的噪声消除就成
为图像处理 的一项重要 的任 务。
１ 噪声模型
经常影响图像质量的噪声源可分成三类。首先， 记录在感 光片上的图像会受到感光颖粒噪声的影响； 其次， 图像从光学 到电子形式的转换是一个统计过程（ 因为每个图像元素接收到 的光子数目 是有限的）最后， ； 处理信号的电子放大器会引人热 嗓声。人们为建立这三类噪声的模型进行过大量研究。
．． ‘ 介轰 醉 、 ，侧 别 ， 翻 鬓 生 Ｊ 平 古 叮 ， ， 冷 矛 “熟 尸 盆 枯 介奇 ， ， 眨
均值滤波器是一种典型的线性去噪方法， 因为其运算简单 快速 同时又能够较为有效地去除高斯嗓声。因而适用面较 广， 至今仍是一种常用的去噪方法， 许多滤除噪声方法都是在 此基础上发展而来。其缺点是严重破坏了图像的边缘， 模糊了
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。
数字图像中高斯噪声的消除
Matlab图象文件截图
• 计算的的各滤波算法信噪比结果如图4.7.
图4.7 各滤波方法信噪比
经观察和对比得出结论：不同滤波方法得出的图 像均有不同程度模糊。加有高斯噪声图像经过滤波后。 维纳滤波和均值滤波后的图像对噪声的去除效果较好， 其次为低通滤波较好，中值滤波对其去除效果不太理 想。将运行出的信噪比进行对比，发现低通，维纳， 均值滤波的效果较好。所以对于加有多种不同方差的 高斯噪音的滤波，建议使用维纳滤波和均值滤波。
含噪模型
• 现实中的数字图像在数字化和传输过程中，常 受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，成 为含噪图像。去除或减轻在获取数字图像中的 噪声称为图像去噪[1,2],在图像去噪之前我们先 要建立一个含噪图像的模型，为了简便，我们 研究如下的加性噪声模型，即含噪图像仅由原 始图像叠加上一个随机噪声形成: • (1-1) • 表示图像， 为噪声，含噪图像记 为 。 返回
• 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:
• （2-5） • 由于人眼视觉特性的准确模型还没有完全建立 起来，因此主观评价标准还只是一个定性的描 述方法，不能作定量描述，但它能反映人眼的 视觉特性。峰值信噪比能够对图像质量给出定 量的描述。它是一种数学上统计的处理方法， 其缺点是它并不是总能反映人眼的真实感觉。 一种折衷的方法是在衡量图像“去噪”算法的优 劣时，将主观与客观两种标准结合起来考虑。
• 均值滤波器 • 邻域平均法是一种局部空间域处理的算法。设 一幅图像 为 的阵列，处理后的图像为 ，它的 每个像素的灰度级由包含 领域的几个像素的 灰度级的平均值所决定，即用下式得到处理后 的图像: • • (3-3) • 式中 ；s是以 点为中心的邻域的集合，M是s内 坐标总数。图像邻域平均法的处理效果与所用 的邻域半径有关。
数字图像处理5噪声抑制共41页
图像噪声的抑制方法
设计噪声抑制滤波器，在尽可能保持原 图信息的基础上，抑制噪声。
均值滤波器 中值滤波器 边界保持类滤波器
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。
均值滤波器
—— 处理方法
中值滤波器
—— 问题的提出
虽然均值滤波器对噪声有抑制作用，但同时会 使图像变得模糊。即使是加权均值滤波，改善 的效果也是有限的。
为了有效地改善这一状况，必须改换滤波器的 设计思路，中值滤波就是一种有效的方法。
中值滤波器
—— 设计思想
因为噪声（如椒盐噪声）的出现，使该点像素比 周围的像素亮（暗）许多。
将模板中落在置信范围内的像素的均值替换 原来的像素值。
边界保持类平滑滤波器
—— 总结
边界保持类平滑滤波器的核心是：尽可能地 将平滑处理避开两个或多个不同区域进行计 算。可以采用不同形状结构判别，也可以采 用同类相似的概念进行判别。
谢谢大家
作业 1. P100 第2题 2. P101 第3（2）题
数字图像处理5噪声抑制
第五章 图像的噪声抑制
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。
常见的有椒盐噪声和高斯噪声。
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：
出现在位置是一定的（每一点上），但噪声的 幅值是随机的。
如果在某个模板中，对像素进行由小到大排列的 重新排列，那么最亮的或者是最暗的点一定被排 在两侧。
取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待 处理像素的值，就可以达到滤除噪声的目的。
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谢谢大家
作业
1. P100 第2题
2. P101 第3（2）题
画面边框保留效果
示例
示例
中值滤波器
—— 问题的提出
虽然均值滤波器对噪声有抑制作用，但同时会 使图像变得模糊。即使是加权均值滤波，改善
的效果也是有限的。
为了有效地改善这一状况，必须改换滤波器的
设计思路，中值滤波就是一种有效的方法。
中值滤波器
—— 设计思想
因为噪声（如椒盐噪声）的出现，使该点像素比 周围的像素亮（暗）许多。
根据统计数学的原理，属于同一类别的元素 的置信区间，落在均值附近±2σ 范围之内。 Sigma滤波器是构造一个模板，计算模板的 标准差σ，置信区间为当前像素值的±2σ范围。 将模板中落在置信范围内的像素的均值替换 原来的像素值。
边界保持类平滑滤波器
—— 总结
边界保持类平滑滤波器的核心是：尽可能地 将平滑处理避开两个或多个不同区域进行计 算。可以采用不同形状结构判别，也可以采 用同类相似的概念进行判别。
边界保持类平滑滤波器
—— 问题的提出
经过平滑滤波处理之后，图像就会变得模糊。
分析原因，在图像上的景物之所以可以辨认清楚
是因为目标物之间存在边界。
而边界点与噪声点有一个共同的特点是，都具有
灰度的跃变特性。所以平滑处理会同时将边界也 处理了。
边界保持类平滑滤波器
—— 设计思想 为了解决图像模糊问题，一个自然的想 法就是，在进行平滑处理时，首先判别 当前像素是否为边界上的点，如果是， 则不进行平滑处理；如果不是，则进行 平滑处理。
设计噪声抑制滤波器，在尽可能保持原 图信息的基础上，抑制噪声。
均值滤波器 中值滤波器 边界保持类滤波器
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。
均值滤波器
—— 处理方法
以模块运算系数表示即：
最小方差平滑滤波器
—— 基本原理
将属于同一个区域的可能的相邻关系以9种 模板表示出来，然后计算每个模板中的灰度 分布方差，以方差最小的那个模板的均值替 代原像素值。
最小方差平滑滤波器
—— 模板结构
模板如下：本例在第2和第6中选择一个方差小的。
3
7
9
1
2
5
6
4
8
Sigma平滑滤波器
—— 基本原理
第五章 图像的噪声抑制
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。
常见的有椒盐噪声和高斯噪声。
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：
出现在位置是一定的（每一点上），但噪声的 幅值是随机的。
图像噪声的抑制方法
1 1 1 1 H 1 10 1 2 1 1 1 1 示例
1 1 1 1 0 1 H3 1 8 1 1 1 示例 1 2 1 1 H 2 16 2 4 2 1 2 1 0 0 1 4 1 1 1 H4 1 2 4 4 1 0 4 0
如果在某个模板中，对像素进行由小到大排列的 重新排列，那么最亮的或者是最暗的点一定被排 在两侧。
取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待 处理像素的值，就可以达到滤除噪声的目的。
中值滤波器
—— 原理示例
m-2 6 m-1 10 m 2 6 m+1 5 m+2 8
数值排序
m 2 m+1 5 m-2 6 m+2 8 m-1 10
1 1 1 1 1 1 H0 1 9 1 1 1
1 1 5 2 2 3 7 4 1 2 4 6 5 4 3 4 8 6 3 4 9 待处理像素
1
2
1
4
3
1
5 5 5
2
7 7 6
2
6 6 7
3
8 8 8
9 8 9
5
5
7 6 6
6 7 8 8 7 8
8
9
C=6.6316 边框保留不变的效果示例
2
6
中值滤波器
—— 滤波处理方法
与均值滤波类似，做3*3的模板，对9个数排
序，取第5个数替代原来的像素值。
中值滤波器与均值滤波器的比较
对于椒盐噪声，中值滤波效果比均值滤 波效果好。
中值滤波器与均值滤波器的比较
原因：
椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不
同位置上，图像中有干净点也有污染点。
中值滤波是选择适当的点来替代污染点的
值，所以处理效果好。 因为噪声的均值不为0，所以均值滤波不能 很好地去除噪声点。
中值滤波器与均值滤波器的比较
对于高斯噪声，均值滤波效果比中值滤 波效果好。
中值滤波器与均值滤波器的比较
原因：
高斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像 素上。
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。 因为正态分布的均值为0，所以均值滤波可以消除 噪声。（注意：实际上只能减弱，不能消除。思 考为什么？）
C=5.5263
示例
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。
为了改善效果，就可采用加权平均的方式来构造 滤波器。
均值滤波器的改进
—— 加权均值滤波
如下，是几个典型的加权平均滤波器。