有噪声的图像
图像处理中的噪声去除方法和效果评价
图像处理中的噪声去除方法和效果评价噪声是图像处理领域中常见的问题之一。
在图像采集、传输和存储过程中，噪声往往会以各种形式引入图像，从而导致图像质量下降和信息丢失。
因此，研究和应用有效的噪声去除方法对于提高图像质量和增强图像细节非常重要。
本文将介绍图像处理中常见的噪声去除方法和评价方法。
一、图像噪声的分类常见的图像噪声主要包括高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声、固定模式噪声等。
高斯噪声是一种均值为0、方差为σ²的随机噪声。
椒盐噪声则是指在图像中随机分布出现的黑白像素点，其比例可以根据实际情况进行调整。
泊松噪声主要由光子计数引起，其分布满足泊松分布的统计规律。
固定模式噪声是由于设备本身或传输过程中的非线性特性引起的噪声。
二、噪声去除方法1. 均值滤波均值滤波是一种简单的线性平滑滤波方法，通过计算邻域像素的平均值来减少图像中的噪声。
具体而言，对于一个大小为n×n的滤波模板，将滤波模板内的像素值进行求平均操作，然后将平均值赋给目标像素。
均值滤波适用于高斯噪声的去除，但对于椒盐噪声等其他类型的噪声效果不佳。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，其原理是将滤波模板内的像素值按照大小进行排序，然后取中值作为目标像素的值。
中值滤波相比于均值滤波，在去除椒盐噪声等其他类型噪声时表现更好，能够有效保持图像的边缘和细节。
3. 自适应滤波自适应滤波是一种基于图像统计特性的非线性滤波方法。
其核心思想是根据图像中像素的灰度差异来调整滤波器的参数，从而在保持图像细节的同时去除噪声。
自适应滤波方法通常需要根据具体应用场景进行参数调优，以获得最佳的去噪效果。
4. 小波去噪方法小波去噪方法将信号分解为不同尺度的子带，然后通过对具有较小能量的高频子带进行阈值处理，将其置零，最后将处理后的子带重构成去噪后的信号。
小波去噪方法在处理非平稳噪声时表现良好，能够有效去除信号中的噪声，并保留信号的细节。
三、噪声去除效果评价对于图像噪声去除的效果评价是非常重要的，它能够客观地反映算法的优劣和适用性。
图像处理之噪声---椒盐，白噪声，高斯噪声三种不同噪声的区别
图像处理之噪声---椒盐，⽩噪声，⾼斯噪声三种不同噪声的区别 ⽩噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。
所有频率具有相同能量的随机噪声称为⽩噪声。
⽩噪声或⽩杂讯，是⼀种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。
换句话说，此信号在各个频段上的功率是⼀样的，由于⽩光是由各种频率（颜⾊）的单⾊光混合⽽成，因⽽此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“⽩⾊的”，此信号也因此被称作⽩噪声。
相对的，其他不具有这⼀性质的噪声信号被称为有⾊噪声。
⽽理想的⽩噪声具有⽆限带宽，因⽽其能量是⽆限⼤，这在现实世界是不可能存在的。
实际上，我们常常将有限带宽的平整讯号视为⽩噪⾳，因为这让我们在数学分析上更加⽅便。
然⽽，⽩噪声在数学处理上⽐较⽅便，因此它是系统分析的有⼒⼯具。
⼀般，只要⼀个噪声过程所具有的频谱宽度远远⼤于它所作⽤系统的带宽，并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑，就可以把它作为⽩噪声来处理。
例如，热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度，通常可以认为它们是⽩噪声。
然后介绍⼀下⾼斯噪声：顾名思义，⾼斯噪声就是n维分布都服从⾼斯分布的噪声。
然后说⼀下什么是⾼斯分布。
⾼斯分布，也称正态分布，⼜称常态分布。
对于随机变量X，其概率密度函数如图所⽰。
称其分布为⾼斯分布或正态分布，记为N（µ，σ2），其中为分布的参数，分别为⾼斯分布的期望和⽅差。
当有确定值时，p(x)也就确定了，特别当µ=0，σ2=1时，X的分布为标准正态分布。
最后说⼀下名字很有意思的椒盐噪声：椒盐噪声⼜称脉冲噪声，它随机改变⼀些像素值，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。
椒盐噪声往往由图像切割引起。
图像噪声等疵病的由来和常用对策
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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。
椒盐噪声——精选推荐
椒盐噪声椒盐噪声图像噪声之椒盐噪声（Salt And Pepper Noise）概述：椒盐噪声（salt & pepper noise）是数字图像的⼀个常见噪声，所谓椒盐。
椒就是⿊，盐就是⽩，椒盐噪声就是在图像上随机出现⿊⾊⽩⾊的像素。
椒盐噪声是⼀种由于信号脉冲强度引起的噪声，产⽣该噪声的算法也⽐較简单。
算法步骤：我们使⽤信噪⽐（Signal NoiseRate）衡量图像噪声。
图象的信噪⽐应该等于信号与噪声的功率谱之⽐，但通常功率谱难以计算，有⼀种⽅法能够近似预计图象信噪⽐，即信号与噪声的⽅差之⽐。
⾸先计算图象全部象素的局部⽅差。
将局部⽅差的最⼤值觉得是信号⽅差，最⼩值是噪声⽅差。
求出它们的⽐值，再转成dB数。
最后⽤经验公式修正。
假设是灰度图像的话，SNR=（洁净图⽚中的像素点的灰度值之和）/abs（噪声图⽚的灰度值之和-洁净图⽚中的灰度值之和）为该图像的信噪⽐。
给⼀副数字图像加上椒盐噪声的过程例如以下：（1）指定信噪⽐ SNR （其取值范围在[0, 1]之间）（2）计算总像素数⽬ SP。
得到要加噪的像素数⽬ NP = SP * (1-SNR)（3）随机获取要加噪的每⼀个像素位置P（i, j）（4）指定像素值为255或者0。
（5）反复3,4两个步骤完毕全部像素的NP个像素（6）输出加噪以后的图像编程实例：为简单起见，直接使⽤灰度图进⾏測试。
彩⾊图的原理是同样的。
# -*- coding: utf-8 -*-from PIL import Imagefrom pylab import *from numpy import*#读取图⽚,灰度化，并转为数组img = im = array(Image.open('./source/test.jpg').convert('L'))#信噪⽐SNR = 0.6#计算总像素数⽬ SP，得到要加噪的像素数⽬ NP = SP * (1-SNR)noiseNum=int((1- SNR)*img.shape[0]*img.shape[1])#于随机位置将像素值随机指定为0或者255for i in range(noiseNum):randX=random.random_integers(0,img.shape[0]-1)randY=random.random_integers(0,img.shape[1]-1)if random.random_integers(0,1)==0:img[randX,randY]=0else:img[randX,randY]=255#显⽰图像gray()imshow(img)show()执⾏结果：原图SNR = 0.8SNR = 0.6SNR = 0.4结语：本篇博客主要介绍了椒盐噪声这样的常见的图像噪声。
图像噪声
4-1图像噪声一、 实验目的掌握图像高斯噪声、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）的实现方法.二、 实验内容使用imnoise2 生成高斯噪声、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）噪声，观察样本噪声图像和它们的直方图的区别三、 实验步骤1.各种噪声1）高斯噪声clcclearr = imnoise2('gaussian',100000,1,0,1);bins = 100;hist(r,bins)title('gaussian')由上图可以看出，高斯噪声符合正态分布，没有经过调制时，噪声主要集中在0点附近。
2）均匀噪声r = imnoise2('uniform',100000,1,0,1);bins = 100;figure,hist(r,bins)title('uniform')由上图可以看出，均匀噪声是功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声3）脉冲噪声（椒盐噪声）r = imnoise2('salt & pepper',1000,1,0.1,0.27);bins = 100;figure,hist(r,bins)title('salt & pepper')椒盐噪声主要由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, 其噪声的灰度值与邻域像素点具有明显不同4）ognormal噪声r = imnoise2('lognormal',100000,1);bins = 100;figure,hist(r,bins)title('lognormal')5）瑞利噪声r = imnoise2('rayleigh',100000,1,0,1);bins = 100;figure,hist(r,bins)title('rayleigh')瑞利噪声服从瑞利分布6）exponential噪声r = imnoise2('exponential',100000,1);bins = 100;figure,hist(r,bins)title('exponential')7）伽马（爱尔兰）噪声r = imnoise2('erlang',100000,1);bins = 100;figure,hist(r,bins)title('erlang')四、 实验总结通过本次实验，我掌握了图像高斯噪声、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）的实现方法.了解了各种噪声的特点。
带有噪声信号的图像处理技术研究
带有噪声信号的图像处理技术研究随着科技的不断发展，图像处理技术在各行各业的应用中越来越广泛。
图像处理技术不仅可以提高图像的质量，增强图像的清晰度，还可以为人们提供更多的信息，满足人们对于图像的需求。
但是，图像处理技术在处理带有噪声信号的图像时面临着一些挑战，噪声信号会影响图像的质量，导致图像失真，而如何将噪声信号从图像中准确地去除，成为了图像处理技术研究中的重要问题。
一、图像噪声的分类及产生原因图像噪声可以分为多种，包括高斯噪声、脉冲噪声、椒盐噪声、周期性噪声、图像亮度噪声等，其中高斯噪声是最常见的一种噪声，也是最难以去除的一种。
噪声信号的产生原因有很多种，包括传感器本身的噪声、环境的干扰，以及信号采样、传输过程中的误差等。
二、图像去噪的方法图像处理技术中常用的去噪方法包括中值滤波、高斯滤波、均值滤波、小波变换等。
每种方法都有自己的优缺点，可以根据实际情况选择最合适的方法。
中值滤波是最简单也是最常用的一种去噪方法，它可以有效地降低图像噪声，但是对于一些斑点噪声和细节部分存在大量的噪声的图像效果不佳。
高斯滤波可以有效地平滑图像，但可能会导致图像模糊。
均值滤波也是一种常用的去噪方法，但是它的平滑效果不如高斯滤波。
三、小波变换在图像去噪中的应用小波变换是一种能够分解信号的连续波形为不同尺度的子波形的信号分析工具。
小波变换在图像处理领域中得到了广泛应用，尤其是在图像去噪中。
小波变换可以对图像进行多尺度分析，较好地处理图像细节部分的噪声，能够有效地保护图像的高频细节信息，同时去除图像的噪声，提高图像的质量。
小波变换的去噪方法包括硬阈值去噪和软阈值去噪，其中硬阈值去噪主要对噪声强度较大的噪声信号进行处理，而软阈值去噪则对噪声强度较小的噪声信号进行处理。
四、图像去噪的评价指标在图像去噪的实际应用中，如何评价去噪效果也是非常重要的。
通常使用的评价指标包括峰值信噪比（PSNR）、均方误差（MSE）和结构相似性（SSIM）。
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。
《小波阈值图像去噪》课件
本PPT课件将深入介绍小波阈值图像去噪的原理、方法和应用。通过本课件， 你将了解到噪声对图像的影响，掌握常见的图像去噪方法，并学习小波变换 及其原理。欢迎加入这个有趣而充满挑战的领域！
什么是噪声？
噪声指的是图像中的非期望信号，常见的有高斯噪声、椒盐噪声等。噪声会降低图像质量，影响图像分 析和识别的准确性。
计算小波系数的方法
常见的计算小波系数的方法有级联算法、快速小波变换等。这些方法能够高效地计算小波系数，提高处 理速度。
去噪中的阈值选择问题
阈值的选择对去噪效果有重要影响。常用的阈值选择方法有固定阈值、自适 应阈值和统计阈值等，根据具体场景来选择合适的阈值方法。
经典的软、硬阈值算法
软阈值算法通过保留能量大于阈值的小波系数，将能量较小的小波系数置零；硬阈值算法则直接将能量 小于阈值的小波系数置零。
为了进一步提高去噪效果，可以结合其他图像处理技术，如边缘保留滤波器、 稀疏表示等，实现更精确的图像恢复。
基于小波能量和熵的去噪算法
基于小波能量的去噪算法通过设定能量阈值来去除能量较小的高频噪声；基 于小波熵的去噪算法通过最大化小波系数的熵，实现图像的复杂度和纹理保 留。
基于小波去噪的边缘保留滤波器算法
如均值滤波、中值滤波等。
非线性滤波器
如双边滤波、非局部均值滤波等。
小波阈值去噪
这种方法更适用于处理复杂、有噪声结构的图像。
小波变换及其原理
小波变换是一种基于频域的信号分析方法，通过将信号分解成不同频率的小 波基函数，实现信号的时频分析。
小波阈值去噪方法
小波阈值去噪是一种基于小波变换的图像去噪方法，它利用小波分解系数的 能量分布来判断和抑制噪声。
动态阈值去噪和多阈值去噪
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"。
高光谱高斯噪声 条纹噪声 死线噪声造成原因
高光谱高斯噪声条纹噪声死线噪声造成原因高光谱图像中的噪声可以由多种因素导致，其中最常见的是高斯噪声、条纹噪声和死线噪声。
高斯噪声是由于图像采集过程中的电子噪声、传感器噪声、放大器噪声等因素引起的，其分布服从高斯分布。
这种噪声会在图像中产生均匀的灰度偏差，使得图像的清晰度和质量下降。
条纹噪声是由于图像采集设备或环境中的电源或照明系统的频
率误差引起的。
这种噪声通常表现为在图像中出现的薄而明显的线条或斑块，其频率和方向通常与采集设备或照明系统的工作频率相关。
死线噪声是由于图像传感器中的某些行或列损坏或失效引起的。
这种噪声会在图像中产生条状或块状的缺陷，并对图像的信息提取和处理产生严重影响。
了解这些高光谱图像中噪声的产生原因，有助于我们采取相应的处理方法，如滤波、校正等，提高图像质量和准确性。
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生物医学图像中的噪声及其去除技术研究
生物医学图像中的噪声及其去除技术研究生物医学图像是医学研究领域中的重要组成部分，它们可以用于辅助疾病的诊断、治疗和监测。
然而，这些图像往往会受到噪声的干扰，从而影响到它们的准确性和可靠性。
因此，对于生物医学图像中的噪声及其去除技术的研究具有非常重要的意义。
噪声类型生物医学图像中的噪声种类很多，主要包括以下几种类型：1.高斯噪声。
高斯噪声是导致图像模糊和降低对比度的最常见的噪声类型。
它是由于图像采集过程中光电噪声、传感器噪声或信号传输错误而引起的。
2.椒盐噪声。
椒盐噪声通常被称为随机涂抹噪声，它通常是由于传感器错误，或者是在数字传输过程中数据丢失或损坏引起的。
3.斑点噪声。
斑点噪声是由于采集图像时的信号误差、传感器故障或仪器的非线性响应所引起的噪声类型。
4.偏移噪声。
偏移噪声通常是由于传感器摆放位置偏离、温度波动或传感器偏差所引起的噪声类型。
去噪技术针对这些噪声类型及其影响，研究人员开发了许多去噪技术。
以下是生物医学图像去噪技术的概述。
1.小波去噪。
小波去噪是一种常用的去噪技术，它在将图像分解成多个小波尺度后，可以使用软或硬阈值处理来隐藏小波系数的一部分，从而去除噪声。
2.小波变换，阈值处理法。
它与小波去噪具有相似的思想，但是它的阈值处理方法不同，不是使用固定的软或硬阈值，而是采用局部方差或中值绝对偏差作为阈值。
3.去混淆。
由于生物医学图像通常受到成像系统的模糊性影响，因此在去除噪声的同时，去混淆也是非常必要的。
去混淆的主要方法包括Wiener滤波器、Gilbert和Meltzer算法、非线性去混淆和估计膨胀算法等。
4.基于膨胀的去噪算法。
基于膨胀的去噪算法使用膨胀运算处理图像，使得噪声像素被原始像素所替代。
这种算法对于斑点噪声的去除效果非常好。
5.自适应中值滤波器。
自适应中值滤波器是一种像素值的非线性滤波器，可以根据像素值的分布来自适应地选择中值大小，有效地去除斑点噪声和椒盐噪声。
总结对于生物医学图像中的噪声及其去除技术的研究具有重要的实用价值。
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
X光图像噪声分析及静态降噪处理
在埋弧焊管 生产线 上的 ｘ光工业 电视检测 系统中， ｘ光工业电视监示器显示的焊缝图像 上 的噪声大小直接影响人眼对焊缝 中细小缺欠的分 辨 。焊缝 ｘ光 图像 的噪声大小 是整个 检测系统
细小 ， 越容易识别图像的细节 ， 且有主观强化的作
用。如果噪声颗粒 的尺寸不 小于 图像细节 的尺
噪的基本原理， 出了帧间降噪使 图像信噪 比改善的精确解析表达式， 给 并确定了叠加帧数的选
择原则。通过实例证明， 帧间降噪系统可有效去除噪声， 高图像信噪 比。该 系统在埋弧焊管 提
生 产线上 的 Ｘ光 工业 电视检 测 中已得 到 广泛应 用 。
关键词 ：埋弧焊管；焊缝 ；Ｘ光工业电视检测；图像噪声 ；帧间降噪
即轮廓增强现象。利用 这种视觉特性 ， 对图像进
行处理时 ， 往往辅 以灰度扩展和边沿增强来 进一 步提高图像的可识别性。 １２ ｘ光图像噪声产生的原 因 ． ｘ光图像噪声 的产生 与 ｘ光 图像 形成过程
及 传 输 通道 有 关 ， 与ｘ光源 、 散射 线 、被 检 工 即
维普资讯
图像的终端接收机是人 眼 ， 研究图像噪声 的
大小 ， 必须看它对眼睛有多大影响， 必须与人的视 觉特性联系起来。人眼的一个重要视觉特性是错 视现象 ， 如图 １ 所示。图 １ ， 中 两幅图中心区域圆 的实际尺寸完全相同 ， 由于外围圆的尺寸差别 但 较大 ， 使我们感觉左 图中心的圆 比右图中心 的圆
图 ２ 马赫带效应
件、图像增强器 、光学系统 、光电转换系统 、图
理技术进行降噪处理。数字降噪通常分为帧内降
噪（ 亦称邻域平均法） 和帧间降噪（ 多幅图像平均
像传输系统 、图像显示系统等有关。 ｘ光管产生的 ｘ射线穿透被检工件 ， 被图像
X光图像噪声分析及静态降噪处理
焊管２００７年１月进一步提高检验灵敏度，对图像还可进行灰度扩展（锐化）和边沿增强（勾边）。
灰度扩展利用直方图修正技术，有效地改善灰度图像的动态范围，便于细小缺欠的识别；边沿增强采用高通滤波，衰减图像信号的低频分量，相对地提高高频分量，达到图像边沿锐化的目的，有利于缺欠尺寸的准确测量。
此外，还应该设置以下功能：动态／静态、亮度／对比度调整，叠加帧数设置，采集窗口调整，缺欠尺寸测量与标定，正片、负片转换，伪彩色，图像存储查阅等。
３．３叠加帧数的合理选择由前面分析可知，多帧叠加降噪对图像信噪比的改善仅与叠加帧数（ｍ＋１）有关。
由图５可以看出，图像信噪比的改善量与叠加帧数的关系是非线性关系，在３２帧以内，曲线上升斜率较大，可以取得明显的降噪效果；大于１２８帧，曲线变得越来越平，降噪效果越不明显。
由图６可以看出，图像输入时间与叠加帧数呈线性关系。
叠加帧数越多，图像输入时间越长。
图像从输入到输出的时间为输入时间与ＣＰＵ处理时间之和。
由于ＣＰＵ处理速度的大幅图５图像信噪比改善量与叠加帧数的关系图６图像输入时间与叠加帧数的关系提高，可使一幅图像处理时间远小于一幅图像的输入时间（４０ｍｓ），这样，图像输入到输出的时间可近似等于图像的输入时间，因而，图６可近似看成图像输入到输出的时间与叠加帧数的关系。
综上所述，叠加帧数的选择应综合考虑。
试验表明，６４帧叠加降噪的效果已十分明显，再增加帧数，如１２８帧以上，其效果与６４帧差别不大，但输人时间将大大延长，增加帧存投资。
所以，从实用性、经济性及工作效率等方面考虑，叠加帧数不宜过大。
图７（ａ）至图７（ｅ）是实际应用中的５幅筘５９ｍｍＸ８ｍｍ双面螺旋埋弧焊管焊缝ｘ光管端处理图像。
图７（ａ）是降噪处理前的一幅图像，图像噪声很明显，焊缝上可见１１号金属丝；图７（ｂ）是１６帧叠加处理后的图像，噪声已经减少，焊缝上可见１２号金属丝；图７（ｃ）是３２帧叠加处理后的图像，焊缝上可见１３号金属丝，而１４号金属丝较模糊；图７（ｄ）是６４帧叠加处理后的图像，噪声已经明显减少，焊缝上可见１４号金属丝，而１５号金属丝较模糊；图７（ｅ）是１２８帧叠加处理后的图像，肉眼感觉与图７（ｄ）相当，但处理时间却增加了一倍。
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。
超声图像降噪有效方法
去噪方法
5.多尺度几何分析（信号的时域与频域） 小波阈值降噪法 （一维上）
它利用图像小波分解（高频系数+低频系数分解）后,各个子图像在小波变换的不同尺度下，根据该尺度下的 噪声含量选取该阈值,对图像的细节加以分辨。
其处理方法有两种: ①将小于某一阈值的小波系数以0代替并将大于阈值的值减去阈值作为新的小波系数值，这就是所谓的软阈值； ②直接将小于阈值的小波系数用0代替，而大于阈值的不作处理，就是硬阈值。然后用经过处理后的小波系数重 建图像,便得到经过滤除噪声后的图像。
一般在小尺度上，采用软阈值方法降噪。这是因为噪声集中在小尺度上，而采用软阈值可以使其收缩，使 其在重建图像里所占的比例减小，这样最大限度的减小了噪声的影响。反之在大尺度上，由于噪声的成分相对较 小，所以大于阈值的小波系数可以保留不变，这样图像的特征就不会因为小波压缩而被消弱。
高维情况下，小波分析不能充分利用几何特征——多尺度几何分析致力于寻找一种高维函数的最佳表达方 法：瘠波变换，曲波变换，ridgelet变换，contourlet变换等
1.非线性中值滤波 多数线性滤波是低通滤波,在去除噪声的同时也使图像的边缘变的模糊,丢失了有用信息,而中值滤波是一种非
线性滤波，它可以去除图像中的脉冲噪声和椒盐噪声。中值滤波的基本技术思路是对窗口内的所有像素灰度进行 排序，取排序结果的中值作为原窗口中心点处像素的灰度——消除孤立的噪点，模糊边缘信息 2.自适应滤波法
University of Shanghai for Science and Technology
综合方法例子
解决医学图像散斑噪声的重要发展方向 结合自适应处理和小波软阈值的方法：自适应为前处理分离成两部分，分别小波处理。自适应前处理后，
椒盐噪声参数
椒盐噪声参数椒盐噪声参数椒盐噪声是一种常见的图像噪声，它会在图像中引入黑白点，影响图像的质量和可读性。
为了更好地理解和处理椒盐噪声，需要了解其相关参数。
一、什么是椒盐噪声椒盐噪声是一种随机出现的图像噪声，它会在图像中引入黑白点，使得图像变得模糊不清。
这种噪声通常由于数字相机或传感器故障、传输错误或存储设备损坏等原因引起。
二、椒盐噪声的特征1. 随机性：椒盐噪声是一种随机分布的噪声，其出现位置和数量都是不确定的。
2. 稀疏性：椒盐噪声通常只会在图像中出现少量黑白点，但这些点可能会严重影响图像质量。
3. 影响范围：椒盐噪声可以出现在整个图像区域内，但通常只会在局部区域内产生。
三、如何衡量椒盐噪声为了衡量和处理椒盐噪声，需要了解以下参数：1. 噪声密度：噪声密度是指图像中椒盐噪声点的数量与图像总像素数的比例。
通常使用百分比表示，如1%、5%等。
2. 均值滤波器尺寸：均值滤波器尺寸是指用于去除椒盐噪声的均值滤波器的大小。
通常使用奇数大小的方形滤波器，如3x3、5x5等。
3. 中值滤波器尺寸：中值滤波器尺寸是指用于去除椒盐噪声的中值滤波器的大小。
通常使用奇数大小的方形滤波器，如3x3、5x5等。
4. 最小像素阈值：最小像素阈值是指图像中被认为是椒盐噪声点的最小亮度或灰度级别。
通常设置为0或1。
四、如何处理椒盐噪声为了去除椒盐噪声并恢复图像质量，可以采用以下方法：1. 均值滤波：使用均值滤波器对图像进行平滑处理，以去除椒盐噪声。
但该方法可能会导致图像模糊。
2. 中值滤波：使用中值滤波器对图像进行平滑处理，以去除椒盐噪声。
该方法可以有效去除椒盐噪声，同时保留图像细节。
3. 信号处理算法：使用信号处理算法对图像进行去噪处理，如小波变换、快速傅里叶变换等。
4. 深度学习方法：使用深度学习方法对图像进行去噪处理，如卷积神经网络、自编码器等。
五、总结椒盐噪声是一种常见的图像噪声，它会在图像中引入黑白点，影响图像的质量和可读性。
ct噪声名词解释
ct噪声名词解释
CT噪声是指计算机断层扫描（CT扫描）过程中产生的一种特定类型的噪声。
CT扫描是一种医学影像技术，通过使用X射线和计算机处理，可以生成人体内部的横断面图像。
在CT扫描中，噪声是指图像中由于各种因素引起的随机性的不规则变化，这些因素包括X 射线的量子噪声、电子学噪声、探测器噪声等。
CT噪声可以对图像质量产生负面影响，使得图像变得模糊或者失真，从而降低了图像的诊断能力。
CT噪声通常会在图像中表现为斑点状或颗粒状的不规则变化，影响了医生对图像的准确解读。
CT噪声的产生原因非常复杂，包括X射线束的不均匀性、探测器的非线性响应、电子学噪声等。
为了减少CT噪声的影响，医学影像技术领域进行了大量的研究和实践，包括优化扫描参数、改进图像重建算法、提高探测器的灵敏度等方面的工作。
对CT噪声的准确建模和有效抑制，是医学影像技术领域的一个重要研究课题。
通过减少CT噪声的影响，可以提高图像的清晰度和准确性，从而提高医生对患者病情的诊断能力，对于临床诊断和治疗具有重要意义。
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。
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4.1.1 图像增强的定义 对图像的某些特征，如
边缘 轮廓 对比度等 进行强调或锐化，以便于显示、观察或进一 步分析与处理。
首要目标:
处理图像，使其比原始图像更适合于特定 应用。
增强的方法是因应用不同而不同的。
图像增强方法只能有选择地使用。
增强的结果
只是靠人的主观感觉加以评价。
➢ 这是一种像素的逐点运算。 ➢ 点运算与相邻的像素之间无运算关系
➢ 是旧图像与新图像之间的映射关系。
对于一幅输入图像，经过点运算将产生一 幅输出图像。
输出图像上每个像素的灰度值仅由相应输入 像素的灰度值决定，而与像素点所在的位置 无关。
典型的点运算：
对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。
4.2.1 灰度级校正
表4.1 一幅图像的灰度级分布
k
0
1
2
3
4
5
6
7
rk
0
1/7
2/7
3/7
4/7
5/7
6/7
1
nk
790 1023 850 656 329 245 122
81
pr(rk) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02
sk
0.19
0.44
0.65
0.81
0.89
0.95
Mf
图4.3 三段线性
g i,
j
c d/
a f c
i, j / b
a
f
i,
j a
c
M g
d/M f
b f
i,
j b d
0 a b
f f f
i, i, i,
j a j b j M f
对灰度区间[a,b]进行了线性拉伸，而灰度区
间[0,a]和[b,Mf]则被压缩。
仔细调整折线拐点的位置及控制分段直线的 斜率，可以对图像的任一灰度区间进行拉伸 或压缩 。
（4.7）
对数变换可以增强低灰度级的像素，压制高灰度级的像素,使灰度分布与 视觉特性相匹配。
4.2.3 灰度直方图变换 直方图（图4.5 ）：指图像中各种不同 灰度级像素出现的相对频率 。
相 对 频 率
灰度级
灰度直方图描述了图像的概貌。
直方图变换后可使图像的灰度间距拉开或使 灰度分布均匀，从而增大对比度，使图像细 节清晰，达到增强的目的。
❖ figure（a）原图
（b）原图的直方图
（c）输出图像
（d）输出图像的直方图
图4.4 图像线性变换
2．非线性灰度变换
当用某些非线性函数如对数、指数函数等作 为映射函数时，可实现灰度的非线性变换。
对数变换的一般表达式为：
g(i, j) clog(1 f (i, j) )
需再作适当的灰度变换，最后对变换后的图像进行量化。
4.2.2 灰度变换 灰度变换
可使图像动态范围增大，图像对比度扩展 从而使图像变得清晰以及图像上的特征变得明显。
1．线性变换 令原图像f (i, j)的灰度范围为[a，b] 线性变换后图像g(i, j)的范围为[a’, b’]。
g(i,j)
直方图变换有
直方图均衡化及直方图规定化两类。
直方图均衡化
通过对原图像进行某种变换，使得图像的直方图 变为均匀分布的直方图。
灰度级连续的灰度图像：当变换函数是原图 像直方图累积分布函数时，能达到直方图均 衡化的目的。
对于离散的图像，用频率来代替概率 。
【例4.2】假定有一幅总像素为n＝64×64的图 像，灰度级数为8，各灰度级分布列于表4.1 中。试对其进行直方图均衡化。
4.1.2 图像增强研究的内容
灰度变换
图像增强
空间域
频率域 彩色增强 代数运算
点运算
区域运算 高通滤波 低通滤波 同态滤波增强 假彩色增强 伪彩色增强 彩色变换增强
直方图修正法 平滑 锐化
图4.1 图像增强的内容
4.2 空间域单点增强
➢ 点运算
➢ 像素值通过运算改变之后，可以改善图像 的显示效果。
在成像过程中，如
光照的强弱、感光部件的灵敏度、光学系统的不 均匀性、元器件特性的不稳定
等均可引起图像亮度分布的不均匀。 灰度级校正
在图像采集系统中对图像像素进行逐点修正，使 得整幅图像能够均匀成像。
设理想真实的图像为 f (i, j) ，实际获得的含 噪声的图像为g(i, j) ，则有
b
a
f(i,j) ab
图4.2 线性变换
✓g(i, j)与f(i, j)之间的关系为：
g i, j a ' b ' a ' [ f i, j a]
ba
分段线性变换的目的
（4.5）
✓ 突出感兴趣的目标或灰度区间，相对抑制 那些不感兴趣的灰度区间。
✓常用的是三段线性变换。
g
Mg
d
c f
aa bb
0.98
1
sk
1/7
3/7
5/7
6/7
6/7
1
1
1
sk
1/7
3/7
5/7
6/7
1
nsk
790 1023 850
985
448
pr(sk) 0.19 0.25 0.21
（4.2）
可得比例因子：
ei, j gc i, j C1
（4.3）
可得实际图像g(i,j)经校正后所恢复的原始图像
f
i,
j
C
g i, j gc i, j
乘了一个系数C/ gc(i,j) ，校正后可能出现“溢（出4.”4）现 象
灰度级值可能超过某些记录器件或显示设备输入信号的动态 可范围
❖ imshow(A);
%显示图像
❖ figure,imhist(A);
%显示图像的直方图
❖ J1=imadjust(A,[0.3 0.7],[]);
❖ %函数将图像在0.3*255~0.7*255灰度之间的 值通过线性变换映射到0~255之间
❖ figure,imshow(J1);
%输出图像效果图
【例4.1 】在MATLAB环境中，采用图像线性变 换进行图像增强。应用MATLAB的函数 imadjust将图像0.3×255~0.7×255灰度之间的 值通过线性变换映射到0~255之间。 解：分别取：a＝0.3×255，b＝0.7×255， a’=0，b’=255。
实现的程序：
❖ A=imread('pout.tif'); %读入图像
g(i, j) e(i, j) f (i, j)
（4.1）
e(i, j) 是使理想图像发生畸变的比例因子。
知道了 e(i, j) , 就可以求出不失真图像。
标定系统失真系数的方法
采用一幅灰度级为常数C的图像成像，若经成像系 统的实际输出为 gc (i, j，) 则有
gc (i, j) e(i, j)C