图像噪声的抑制(18103317)
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)。
如何实现图像去噪处理
如何实现图像去噪处理图像去噪处理是图像处理中的一项重要任务，它的目标是消除图像中的噪声，恢复出更加清晰和真实的图像。
噪声是由各种因素引入图像中的非理想信号，例如传感器噪声、环境干扰和信号传输过程中的干扰等。
因此，实现图像去噪处理可以提高图像的可视质量，同时对于图像分析、计算机视觉和机器学习等应用也具有重要意义。
在实现图像去噪处理的过程中，可以采用多种方法和技术。
下面将介绍几种常用的图像去噪处理方法：1. 统计滤波法：统计滤波法是一种基于统计学原理的图像去噪方法，它利用图像中的统计特性进行噪声估计和去除。
其中最常见的统计滤波方法是均值滤波和中值滤波。
均值滤波是利用图像中像素点的平均灰度值进行噪声消除，对于高斯噪声有较好的效果；而中值滤波则是利用像素点周围领域窗口中像素点的中值进行噪声消除，对于椒盐噪声和脉冲噪声有较好的效果。
2. 自适应滤波法：自适应滤波法是一种根据图像局部特性调整滤波器参数的图像去噪方法。
它通过对图像的不同局部区域采用不同的滤波参数，能够更好地保留图像细节。
自适应滤波方法包括自适应加权中值滤波和双边滤波等。
其中自适应加权中值滤波根据邻域像素点的中值和加权均值的差异来调整滤波器参数，能够对不同类型的噪声有针对性的去除；而双边滤波方法在滤波的同时，根据像素点之间的相似性进行权重调整，能够在保持边缘信息的同时去除噪声。
3. 小波变换法：小波变换法是一种基于频域分析的图像去噪方法，它能够提供图像在不同频段上的特征信息。
小波变换将图像分解成不同尺度的频带，利用频带之间的相关性进行噪声消除。
小波变换方法包括离散小波变换（DWT）和小波包变换（DWP）等。
离散小波变换将图像分解成低频分量和高频分量，其中低频分量包含图像的基本信息，高频分量包含图像的细节信息和噪声信息；小波包变换则对图像进行多层次分解，更加灵活地进行滤波处理。
除了上述几种常用的图像去噪方法之外，还有一些其他的方法也被广泛应用于图像去噪处理，例如基于局部图像统计的方法、基于总变差的方法、基于深度学习的方法等。
X射线图像处理中的噪声抑制技术研究
X射线图像处理中的噪声抑制技术研究在医学影像学领域中，X射线图像是一种常见的诊断工具，可以通过X射线技术获取人体内部的结构信息，以帮助医生分析疾病的发展状况。
然而，在X射线图像处理过程中，常常会出现噪声，这会对图像的质量造成影响，进而影响医生诊断。
因此，对于X射线图像噪声的抑制技术研究显得尤为重要。
一、X射线图像噪声的产生原因在X射线图像处理过程中，噪声主要是由于图像采集设备的电子元件和背景辐射等因素引起的。
具体而言，噪声包括系统噪声和随机噪声。
系统噪声通常是由于电子元件的非理想性能或故障引起的，而随机噪声则是由于光子在受检物体内的随机强度变化引起的。
二、常见的X射线图像噪声抑制技术1. 平滑滤波法平滑滤波法是一种基于卷积操作的低通滤波方法，其主要思想是通过去除图像高频部分来消除噪声。
具体而言，平滑滤波法将邻域内像素值的平均值作为中心像素的新值，并使用滤波器将像素值平滑化。
这种方法可以有效的抑制一些低频噪声。
2. 中值滤波法中值滤波法是一种基于排序的滤波技术，可以去除一些极端值和随机噪声。
该方法将中心像素周围的数值进行排序，选取中间值作为中心像素新值。
这种方法可以有效的去除高斯噪声、脉冲噪声等随机性噪声。
3. 小波变换法小波变换是一种数学变换方法，可以将信号分解成不同频段的分量，从而实现噪声的抑制。
在X射线图像中，小波变换首先将图像分解成低频、高频、水平、垂直等多个子带图像，然后通过对不同子带图像的处理来去除噪声。
尤其适用于去除低频噪声。
4. 块效应消除法块效应消除法是一种针对图像分块处理的方法，可以消除块间的噪声差异。
该方法将整个图像分为若干个块，然后对每个块进行噪声分析和均衡处理。
这种方法可以去除图像中的非均匀性噪声。
三、噪声抑制技术的选择不同的噪声抑制技术适用于不同类型的噪声。
因此，在选择噪声抑制技术时，需要考虑噪声类型和所需的处理效果。
例如，针对随机性噪声，中值滤波法和小波变换法效果较好；而针对系统性噪声，块效应消除法和平滑滤波法效果较好。
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
去除图像噪声方法
去除图像噪声方法去除图像噪声是图像处理领域中一个重要的任务，它可以提高图像的质量和细节，并改善后续图像分析和处理的准确性。
目前，有许多方法可以用来去除图像噪声。
下面我将介绍一些常见的方法。
1. 统计滤波器：统计滤波器是一种简单而有效的方法，它利用邻域像素值的统计信息来去除噪声。
常见的统计滤波器包括中值滤波器、均值滤波器和高斯滤波器。
中值滤波器通过取邻域像素的中值来去除噪声，适用于椒盐噪声和脉冲噪声；均值滤波器通过取邻域像素的平均值来去除噪声，适用于高斯噪声；高斯滤波器通过卷积操作将图像模糊，从而去除噪声。
2. 基于波let变换的方法：波let变换是一种多分辨率分析方法，可以将图像分解为不同尺度的频带。
通过对小波系数进行阈值处理，可以减小较小的波动，从而去除噪声。
常见的基于波let变换的方法包括小波阈值去噪和小波软阈值去噪。
小波阈值去噪通过选择适当的阈值来将小波系数除噪，适用于高斯噪声；小波软阈值去噪通过对小波系数进行软阈值处理，适用于椒盐噪声和脉冲噪声。
3. 基于偏微分方程的方法：偏微分方程方法是一种基于偏微分方程的图像去噪方法。
它通过定义偏微分方程来描述图像中的噪声和边缘特征，并通过迭代求解偏微分方程来去除噪声。
常见的基于偏微分方程的方法包括非线性扩散滤波和总变差去噪。
非线性扩散滤波通过改变图像的梯度来去除噪声，适用于高斯噪声；总变差去噪通过最小化图像的总变差来去除噪声，适用于椒盐噪声和脉冲噪声。
4. 基于深度学习的方法：深度学习是一种机器学习方法，近年来在图像去噪任务中取得了很大的成功。
通过构建深度卷积神经网络，并通过大量的图像数据对其进行训练，可以实现高效的图像去噪。
常见的基于深度学习的方法包括基于卷积自编码器的方法和基于生成对抗网络的方法。
卷积自编码器是一种将输入图像压缩到较小维度编码，再通过解码恢复图像的神经网络，它可以学习到图像的低层特征，从而去除噪声；生成对抗网络是一种通过博弈的方式训练生成器和判别器网络的方法，可以生成逼真的去噪图像。
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。
医学图像处理中的噪声抑制算法研究
医学图像处理中的噪声抑制算法研究1. 引言医学图像处理在现代医学领域扮演着非常重要的角色。
然而，由于各种不可控制的因素，医学图像常常存在各种噪声，这些噪声会影响到医生对图像的分析和诊断。
噪声抑制算法的研究成为了医学图像处理领域的热门话题之一。
2. 噪声的来源医学图像中的噪声来源多种多样。
常见的噪声包括系统噪声、电子噪声、伽马噪声等。
系统噪声主要源自医学图像的采集设备，例如X射线机、CT扫描仪等。
电子噪声则是由图像采集时的电子元件所产生的。
伽马噪声则常常由于采集过程中的剂量不均匀或者不完美的设备所引起。
3. 常用的噪声抑制算法3.1 统计滤波统计滤波是一种常用的噪声抑制方法。
其中最常见的就是均值滤波和中值滤波。
均值滤波算法将图像中某像素点的像素值替换为该像素邻域窗口内所有像素值的平均值。
这种方法适用于高斯噪声抑制。
中值滤波算法则是将图像中某像素点的像素值替换为该像素邻域窗口内所有像素值的中值。
中值滤波适合用于脉冲噪声的抑制。
3.2 小波变换小波变换是一种基于时间频域的信号分析方法，被广泛应用于医学图像处理中。
小波变换可以将信号分解成不同尺度和频带的小波系数，进而进行去噪操作。
小波变换抑噪方法的主要步骤包括：小波分解、噪声估计、阈值处理和小波反变换。
小波变换方法在去除噪声的同时保留了图像的边缘信息，因此在医学图像处理中具有重要的应用价值。
3.3 自适应滤波自适应滤波是一种能够根据图像的特性自动调整滤波器参数的噪声抑制方法。
自适应滤波首先对输入图像进行分块，然后通过计算每个块的局部统计特性来确定滤波器参数，最后将滤波器应用于图像的每个像素点。
自适应滤波方法具有很好的去噪效果，尤其适用于复杂噪声和复杂背景的医学图像。
4. 噪声抑制算法的评价指标在评价噪声抑制算法的性能时，常用的指标包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）和误差平方根（RMSE）。
峰值信噪比可以衡量去噪后图像与原始图像之间的相似性，其数值越高表示去噪效果越好。
第五章 图像噪声的抑制
➢ 加性噪声：如果混合叠加波形是S(t)+n(t)形式
，则称其为加性噪声；
➢ 乘性噪声：如果叠加波形为S(t)［1+n(t)］形式
， 则称其为乘性噪声。
为了分析处理方便，往往将乘性噪声近似认为加性噪 声，而且总是假定信号和噪声是互相独立的。
2. 图像系统噪声特点
➢ ➢ 噪声与图像之间具有相关性 ➢ 噪声具有叠加性
76667 788
898
简单邻域平均法
将以上的均值滤波器加以修正，可以 得到加权平均滤波器。
简单邻域平均法的主要缺陷为存在着边缘模糊效应 。在降低噪声的同时把本来不是噪声的边缘处(如边 缘和细节)应当保留其原有灰度值却变得模糊。
四、阈值邻域平均法
假设一个阈值T，则有：
T为一个规定非负阈值。
当图像f(x,y)某像素点灰度值与邻域平均灰度值的 差值的绝对值超过阈值T，则该点可能是噪声点， 取邻域平均灰度值作为该点灰度值。否则，则保留 该点像素灰度值。
经阈值邻域平均法处理后图像相对地模糊度减少。
注意：图像经过平均处理后，都会变得相对模糊， 这是因为平均处理本来就是以图像模糊为代价来换 取噪声的减少。
邻域平均法－效果分析
若邻域内有噪声存在，经过平均，噪声的 幅度会大为降低。
点与点之间的灰度差值会变小，边缘变得 模糊起来。邻域越大，模糊越厉害。
P5
图4-17 卷积运算示意图
卷积运算的步骤：
卷积核中的元素称作加权系数（亦称为卷积系数）， 卷积就是作加权求和的过程。
图像所取邻域中的每个像素（假定邻域为3×3大小， 卷积核大小与邻域相同），分别与卷积核中的每一个 元素相乘，乘积求和所得结果即为图像所取邻域中心 像素的新值。
如何应对在计算机视觉技术中常见的图像噪声问题
如何应对在计算机视觉技术中常见的图像噪声问题计算机视觉技术在图像处理和分析的领域中发挥着重要作用。
然而，由于各种因素的影响，图像中常常存在多种类型的噪声。
这些噪声会严重影响图像品质，降低应用的准确性和可靠性。
因此，了解常见的图像噪声问题以及相应的应对方法对于从图像中提取有用信息和实现精确的计算机视觉任务至关重要。
本文将介绍计算机视觉中常见的图像噪声问题，并探讨一些常用的解决方法。
图像噪声可以来源于多个因素，包括图像的获取和传输过程中的影响以及图像处理算法带来的影响。
常见的图像噪声类型包括高斯噪声、椒盐噪声、运动模糊、边缘丢失等。
首先，高斯噪声是最常见的一种图像噪声。
它的产生原因主要是由于图像采集设备的电子元件产生的随机信号干扰导致的。
高斯噪声呈正态分布，通常表现为图像中的随机像素值的变化。
对于高斯噪声的问题解决，可以使用一些经典的滤波器技术，例如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
其中，均值滤波器通过计算像素周围区域的平均值来平滑图像，从而减少噪声的影响；中值滤波器则通过计算像素周围区域内的中位数来平滑图像，对于椒盐噪声有很好的效果；高斯滤波器通过计算像素周围权重的加权平均值来减少噪声的影响，对于高斯噪声有更好的效果。
其次，椒盐噪声是另一种常见的图像噪声。
椒盐噪声通常表现为图像中随机出现的黑色或白色噪点，这是由于图像的损坏、传输或存储过程中的异常引起的。
处理椒盐噪声的一种常见方法是中值滤波器，它通过替换像素周围区域内的像素值为中位数来减少噪声的影响。
此外，自适应中值滤波器是一种改进的方法，它通过动态地调整窗口大小来对抗噪声，可以更好地保留图像的细节信息。
运动模糊是由于物体或相机的移动而导致的图像模糊现象。
运动模糊通常由快速运动的物体、相机抖动或脉冲星运动所引起。
解决运动模糊的方法之一是使用运动模糊估计算法来估计运动模糊的参数，然后使用逆滤波或盲解卷积来恢复图像的清晰度。
逆滤波方法利用运动模糊的点扩散函数的逆滤波器进行恢复，然而，这种方法对噪声敏感，因此需要用正则化技术进行改进。
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。
图像去除噪声方法
图像去除噪声方法图像去噪是数字图像处理的一种重要技术，在数字图像传输、存储和分析过程中都会遇到噪声的干扰。
目前图像去噪的方法主要分为基于空域的滤波方法和基于频域的滤波方法。
基于空域的滤波方法是指直接对图像的像素进行处理，常见的方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
1. 均值滤波是一种简单的图像平滑方法，它通过对图像的每个像素值周围像素的平均值进行计算来减小噪声。
具体步骤是，对于图像中的每个像素，以该像素为中心取一个固定大小的窗口，然后计算窗口内所有像素的平均灰度值作为该像素的新值。
由于均值滤波是线性滤波器，因此它对于高斯噪声具有一定的去噪效果，但对于细节部分的保护能力较弱。
2. 中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过在窗口内对像素值进行排序，将中间值作为该像素的新值来减小噪声。
相比于均值滤波，中值滤波更能保护图像的细节，对椒盐噪声（指图像中的黑白颗粒噪声）有较好的去噪效果。
3. 高斯滤波是基于高斯函数的一种线性滤波方法，它通过对图像像素的邻域像素进行加权平均来减小噪声。
高斯滤波的核函数是一个二维高斯函数，它具有旋转对称性和尺度不变性。
高斯滤波可通过调整窗口的大小和标准差来控制平滑程度，窗口越大、标准差越大，平滑程度越高。
高斯滤波对高斯噪声的去噪效果较好，但对于椒盐噪声则效果较差。
基于频域的滤波方法是指通过将图像进行傅立叶变换后，在频率域对图像进行滤波，然后再进行逆傅立叶变换得到去噪后的图像。
这种方法的优点是可以同时处理图像中的各种频率成分。
1. 傅立叶变换是一种将图像从空间域转换为频率域的方法，它将图像表示为了频率和相位信息的叠加。
在频率域中，图像可以分解为不同频率的成分，其中低频成分代表图像的平滑部分，高频成分代表图像的细节部分。
因此，通过滤除高频成分可以达到去噪的效果。
2. 基于小波变换的图像去噪方法利用小波变换的多分辨率分析特性来实现。
小波变换将图像分解成不同尺度的频带，通过选择合适的阈值来滤除噪声分量，然后再进行逆变换得到去噪后的图像。
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。
图像噪声的抑制PPT课件
中值滤波器 —— 处理示例
例：模板是一个1*5大小的一维模板。 原图像为： 2 2 6 2 1 2 4 4 4 2 4
处理后为： 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4
(1,2,2,2,6) (1,2,2,2,6) (1,2,2,4,6)
(2,4,4)
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。
g(i,j) =4.33
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
画面边框保留效果
C=6.6316
12143 1 23 24 34 4 5 74 65 86 9 5 76 67 88 8 56789
C=5.5263
边框保留不变的效果示例
待处理像素
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。
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。
对称近邻平滑滤波器
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。
第五章图像噪声的抑制
结论：此两种方法平滑噪声效果接近。
结论：中值滤波的主要功能就是让与周围像素灰度 值的差比较大的像素改取与周围像素值接近的值， 从而可以消除孤立的噪声点。
二、中值滤波性质：
1、非线性：
设两个一维图像信号序列f(x)、g(x)
Med{ f(r)+ g(r)} Med{ f(r) }+ Med{ g(r)}
平滑的图像：
g(x,y) 1 f(i, j)
M (i,j)S
x,y = 0,1,2,…,N-1
S：点(x,y)邻域内的点集 M：S内总点数。
下面给出4个邻域点和8个邻域点的集合。
4邻域模板
0 1 0
1 5
1
1
1
0 1 0
8邻域模板
1 1 1
1 9
1
1
1
1 1 1
另一种方法是在图像四周复制原图像边界像素的值，
从而使卷积核悬挂在图像四周时可以进行正常的计 算。
实际应用中，多采用第一种方法。
二、基本思想
“最佳”指平均意义上最好
利用图像中每个像素灰的度估与计其值一，不定等范于围实邻际域值内， 的其它像素灰度具有相关性它以们及之间噪有声偏的差统。计特性。
邻域平均法根据已知图像数据，能够“最佳” 地给出邻域中心像素的灰度值。
12143 12234 57689 57688 56789
原图像
12143 1 2 23 34 4 5 57 6 86 9 5 67 67 8 8 56789
中值滤波处理 后输出图像
中值滤波与邻域平均法比较
例：输入图像序列为{0，3，4，0，7}， 取窗口大小为5，则
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实验内容
专业：电子信息工程
学号：18103317
实验要求：
1、掌握以上噪声抑制的基本算法。
2、读出图像rice.png，分别加椒盐噪声和高斯噪声，得到两幅带有噪声的图像。
I=imread('rice.png');
figure,imshow(I);
J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);
figure,imshow(J1);
J2=imnoise(I,'salt & pepper',0.05);
figure,imshow(J2);
3、 分别两幅图像进行均值滤波（使用⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1212421211612H ）和中值滤波，比较实验结果。
《一》对有高斯噪声图像进行滤波
(1) 对有高斯噪声的图像进行均值滤波：
I=imread('rice.png');
J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);
K=double(J1);
[m n]=size(K);
b=K;
for x=2:m-1
for y=2:n-1
s=0;
Xin=[K(x-1,y-1),K(x,y-1),K(x+1,y-1),K(x-1,y),K(x,y), K(x+1,y),K(x-1,y+1),K(x,y+1),K(x+1,y+1)];
for z=1:9
s=s+xin(z);
end
b(x,y)=s/9;
end
end
figure,imshow(J1);title('滤波之前(加高斯噪声)');
figure,imshow(uint8(b));title('采用均值滤波后');
(2)对有高斯噪声的图像进行中值滤波：clear,clc;
I=imread('rice.png');
J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);
K=double(J1);
[m n]=size(K);
f=K;
for x=2:m-1
for y=2:n-1
a = 0;
a
=[K(x-1,y-1),K(x,y-1),K(x+1,y-1),K(x-1,y),K(x,y),K(x+1,y),K(x-1,y +1),K(x,y+1),K(x+1,y+1)];
b=0;
c=0;
for z=1:8;
b=a(z);
c=z;
for zz=z+1:9
if a(zz)<b
b=a(zz);
c=zz;
end
end
a(c)=a(z);
a(z)=b;
end
f(x,y)=a(5);
end
end
figure,imshow(J1);title('中值滤波之前');
figure,imshow(uint8(f));title('中值滤波之后');
《二》对有椒盐噪声图像进行滤波(1)对有椒盐噪声的图像进行均值滤波
I=imread('rice.png');
J1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
K=double(J1);
[m n]=size(K);
b=K;
for x=2:m-1
for y=2:n-1
s=0;
xin=[K(x-1,y-1),K(x,y-1),K(x+1,y-1),K(x-1,y),K(x,y),K(x+1,y),K(x-1,y+1),K(x,y+1),K(x+1,y+1)];
for z=1:9
s=s+xin(z);
end
b(x,y)=s/9;
end
end
figure,imshow(J1);title('滤波之前(加高斯噪声)');
figure,imshow(uint8(b));title('采用均值滤波后');
(2)对有椒盐噪声的图像进行种植滤波
I=imread('rice.png');
J1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
K=double(J1);
[m n]=size(K);
f=K;
for x=2:m-1
for y=2:n-1
a = 0;
a
=[K(x-1,y-1),K(x,y-1),K(x+1,y-1),K(x-1,y),K(x,y),K(x+1,y),K(x-1,y +1),K(x,y+1),K(x+1,y+1)];
b=0;
c=0;
for z=1:8;
b=a(z);
c=z;
for zz=z+1:9
if a(zz)<b
b=a(zz);
c=zz;
end
end
a(c)=a(z);
a(z)=b;
end
f(x,y)=a(5);
end
end
figure,imshow(J1);title('中值滤波之前'); figure,imshow(uint8(f));title('中值滤波之后');。