图像降噪技术研究背景及意义毕业论文
图像去噪技术研究背景及方法
图像去噪技术研究背景及方法1背景21世纪是信息化的时代，信息的形式不再是单纯的语音，而是发展到包括数据、文字、图像、视频等在内的多媒体形式。
据统计，人类接受外界的信息中有70%来自于图像。
图像处理技术在人类生产和生活的方方面面起到了越来越重要的作用。
例如，人们在网络上浏览、下载、共享丰富的图像、视频等多媒体信息；医生根据核磁共振扫描图像对患者进行疾病诊断；科学家根据卫星遥感图像对矿产进行定位和预测等。
图像的广泛应用对图像的表示方法、处理模型和算法提出了新的发展要求。
近年来，在数学分析、计算机视觉、模式识别和统计分析等学科中，分别独立地发展着一种彼此极其相似的理论，人们称之为：多尺度几何分析(MGA，Multiscale Geometric Analysis)。
发展多尺度几何分析的目的就是为了检测、表示、处理某些高维空间数据，这些空间的主要特点是：其中数据的某些重要特征集中体现于其低维子集中(如曲线、面等)。
在指纹图像去噪中，特别考虑减小各种元器件带来的噪声，主要包括了高斯白噪声和交沿噪声，其中交沿噪声对指纹图像影响较为突出。
傅立叶分析揭示了时域与频域之间的内在联系，反应了信号在“整个”时间范围内的“全部”频谱成分，是研究周期现象不可或缺的工具。
然而，傅立叶变换虽然具有很强的频域局部化能力，但并不具有时域局部化能力，而后一点，对于很多信号处理工作而言，特别是对于涉及非平稳信号处理的任务而言，是至关重要的。
小波分析的理论和方法是从傅立叶分析演变而来的。
小波变换以牺牲部分频域定位性能来取得时频局部性能的折衷，不仅能够提供较精确的频域定位，也能够提供较精确的时域定位。
我们所面对的真实物理信号，更多地表现出非平稳的特性，而小波变换恰恰是处理非平稳信号的有力工具。
小波理论的兴起，得益于其对信号的时频局部分析能力及其对一维有界变差函数的最优逼近性能，也得益于Mallat和Meyer等人引入的多分辨分析概念，以及Mallat提出的快速小波变换实现方法。
图像降噪技术研究背景及意义毕业论文
图像降噪技术研究背景及意义毕业论文目录1 绪论 (1)1.1 VC++6.0简介 (1)1.2 数字图像处理基本概念 (1)1.3 图像降噪技术研究背景及意义 (2)1.4 图像降噪的国外研究现状 (2)1.5 关于图像噪声 (2)2 位图操作基本知识 (4)2.1 CDIB类的介绍 (4)2.2 位图操作 (4)2.2.1 图像读取 (4)2.2.2 图像显示 (5)2.3程序源代码 (6)2.3.1 图像读取 (6)2.3.2 图像保存 (8)3 噪声的添加 (13)3.1 基本原理 (13)3.2 实现步骤 (13)3.3 程序源代码 (13)3.3.1 添加响应函数 (13)3.3.2 添加成员函数 (13)3.4 输出结果 (16)4 均值滤波 (18)4.1 基本原理 (18)4.2 实现方法 (18)4.3 程序源代码 (20)4.3.1 添加响应函数 (20)4.3.2 添加成员函数 (21)4.4 结果输出及分析 (24)4.4.1 结果输出 (24)4.4.2 结果分析 (25)5 中值滤波 (26)5.1 基本原理 (26)5.2 实现方法 (26)5.3 程序源代码 (26)5.3.1 添加响应函数 (26)5.3.2 添加成员函数 (27)5.4结果输出及分析 (32)5.4.1结果输出 (32)5.4.2结果分析 (33)6 傅立叶降噪 (34)6.1 基本概念 (34)6.1.1 二维傅里叶变换 (34)6.1.2 二维离散傅里叶变换 (34)6.1.3 快速傅里叶变换 (35)6.2 相关原理 (35)6.3 程序源代码 (36)6.3.1 快速傅里叶变换 (36)6.3.2快速傅里叶逆变换 (38)6.3.3低通滤波 (40)6.4 结果输出及分析 (44)6.4.1 结果输出 (44)6.4.2结果分析 (46)7 小波降噪 (47)7.1 基本概念 (47)7.1.1 二维离散小波变换 (47)7.2.2 Mallat算法 (48)7.2 相关原理 (49)7.3 程序源代码 (50)7.3.1 LPass_Filter函数 (52)7.3.2 HPass_Filter函数 (54)7.3.3 DWT_Inverse函数 (55)7.4 结果输出及分析 (56)7.4.1 结果输出 (56)7.4.2 结果分析 (59)结论 (60)致谢 (61)参考文献 (62)附录A 英文原文 (63)附录B 中文翻译 (76)1 绪论1.1 VC++6.0简介VC++6.0是Microsoft公司推出的一个基于Windows系统平台、可视化的集成开发环境，它的源程序按C++语言的要求编写，并加入了微软提供的功能强大的MFC(Microsoft Foundation Class)类库。
数字图像处理中的去噪技术研究
数字图像处理中的去噪技术研究第一章：引言数字图像处理是一门涉及将图像进行数字化和处理的学科，随着数字图像技术的迅速发展，我们越来越需要对图像进行去噪处理，以提高图像的质量。
本文将围绕数字图像处理中的去噪技术展开研究。
第二章：去噪技术的现状和意义2.1 去噪技术的现状随着数字图像处理技术的发展，各种去噪技术层出不穷。
目前常用的去噪技术包括加权最小二乘法、小波变换、总变差正则化等。
2.2 去噪技术的意义图像中的噪声对图像质量有很大的影响，去噪技术可以帮助我们恢复受损的图像，提高图像的视觉效果。
去噪技术在医学影像、无损检测等领域有着广泛的应用。
因此，研究数字图像处理中的去噪技术具有重要的理论和应用价值。
第三章：加权最小二乘法去噪技术3.1 加权最小二乘法原理加权最小二乘法是一种常用的去噪技术，其基本思想是寻找一个最优化的加权平均值，使得图像噪声最小化。
3.2 加权最小二乘法在去噪中的应用加权最小二乘法可以应用于图像降噪、图像滤波等方面。
通过对噪声模型进行建模，利用加权最小二乘法，可以有效降低图像的噪声水平。
第四章：小波变换去噪技术4.1 小波变换原理小波变换是一种将信号分解成不同频率的成分的技术，在数字图像处理中，小波变换被广泛用于去噪处理。
小波变换具有多尺度分析的特点，可以对不同频率的噪声进行处理。
4.2 小波变换在去噪中的应用小波变换可以将图像分解成不同频率的子带，并根据子带的特性对噪声进行处理。
通过选择适当的小波类型和阈值，可以实现对图像的去噪处理。
第五章：总变差正则化去噪技术5.1 总变差正则化原理总变差正则化是一种基于图像中的变化度量的去噪技术。
它通过最小化图像的总变差来去除图像中的噪声。
5.2 总变差正则化在去噪中的应用总变差正则化在去噪中的应用相对较为简单和直观。
通过最小化图像的总变差，可以充分利用图像中的空间信息，去除图像中的噪声。
第六章：去噪技术比较与总结6.1 去噪技术的比较对于不同类型的图像，选择合适的去噪技术至关重要。
图像去噪算法的研究与优化
图像去噪算法的研究与优化摘要：图像去噪是图像处理领域的一个重要任务，它在各种应用中都有广泛的应用。
然而，由于噪声的存在，图像往往会带来视觉上的不清晰和失真。
因此，研究和优化图像去噪算法对于提高图像质量具有重要意义。
本文将介绍图像去噪算法的研究现状和常用的优化方法，以及一些未来的研究方向。
1. 引言图像去噪是图像处理中的一个重要任务，它的目标是通过降低图像中的噪声，提高图像质量。
噪声是由于图像采集过程中的传感器噪声、信号传输过程中的干扰以及图像处理过程中的误差等因素引起的。
图像去噪算法通过去除噪声以恢复图像的原始信息，是图像处理的基础。
2. 图像去噪算法的研究现状2.1 统计滤波算法统计滤波算法是最早应用于图像去噪的算法之一，它基于图像中的统计信息对噪声进行建模，并采用滤波器对图像进行处理。
常见的统计滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些算法简单有效，适用于轻度噪声的去除，但对于强噪声和复杂噪声的处理效果有限。
2.2 线性滤波算法线性滤波算法是另一类常用的图像去噪算法，它通过使用线性滤波器对图像进行卷积运算来抑制噪声。
常见的线性滤波器有拉普拉斯滤波器、Sobel滤波器和Prewitt滤波器等，并且可以通过设置不同的滤波器参数来实现去噪效果的调节。
线性滤波算法通常能够处理不同类型的噪声，但容易造成图像细节的损失。
2.3 非线性滤波算法非线性滤波算法是近年来的研究热点，它通过使用非线性滤波器对图像进行处理，具有更好的去噪效果。
常见的非线性滤波算法有双边滤波器、总变差降噪算法和非局部均值降噪算法等。
这些算法在保留图像细节的同时，有效地去除噪声，适用于复杂噪声的去除。
3. 图像去噪算法的优化方法3.1 参数优化很多图像去噪算法都需要设置一些参数来控制去噪效果，因此，参数优化是一种常用的优化方法。
参数优化的目标是找到最佳的参数组合，使得算法在减少噪声的同时最大程度地保留图像细节。
常用的参数优化方法有网格搜索、遗传算法和粒子群优化算法等。
基于增强学习的图像去噪系统
基于增强学习的图像去噪系统在现代社会中，图像处理技术的应用日益广泛，而图像质量的提升成为了人们关注的焦点。
然而，由于图像采集过程中的硬件限制、传输过程中的噪声干扰等因素，图像中常常存在着各种噪声，影响了图像的质量和可用性。
针对这个问题，基于增强学习的图像去噪系统应运而生。
一、图像去噪的背景与意义噪声是指在图像采集、传输、处理等过程中引入的不希望的干扰信号，它会导致图像细节模糊、边缘模糊、色彩失真等问题。
噪声的存在对于图像质量的评估和后续图像处理任务的进行都具有不可忽视的影响。
因此，研究图像去噪技术具有重要的理论意义和实际应用价值。
二、增强学习在图像去噪中的应用增强学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优策略的机器学习方法，在图像处理领域取得了一定的成果。
利用增强学习算法，可以通过观察环境中的状态，使用动作执行策略，从而学习到噪声模型，并根据模型进行噪声的去除。
三、基于增强学习的图像去噪系统的框架基于增强学习的图像去噪系统通常由以下几个模块构成：状态空间建模、动作空间建模、奖励函数设计和策略更新。
1. 状态空间建模在图像去噪系统中，状态空间是指图像的特征表示。
通过合理地定义状态空间，可以更好地描述图像的特征，并为后续的决策提供合适的信息。
常用的状态空间建模方法包括基于小波变换的系数、基于梯度的特征等。
2. 动作空间建模动作空间是指智能体可以执行的操作集合。
在图像去噪系统中，动作可以是一系列的滤波算子，如均值滤波、中值滤波等。
通过对动作空间的建模，可以使系统具备更强的适应性和智能性。
3. 奖励函数设计奖励函数是指根据智能体的行为表现给予的反馈信号。
在图像去噪系统中，奖励函数的设计需要考虑多个因素，如去噪效果的好坏、图像细节的保留程度等。
通过合理地设计奖励函数，可以引导智能体学习到最优的图像去噪策略。
4. 策略更新策略更新是指智能体根据环境反馈信息调整自身策略的过程。
在图像去噪系统中，智能体可以通过选择不同的滤波算子来进行策略更新，从而逐步提升图像去噪效果。
图像去噪技术及其在图像处理中的应用研究
图像去噪技术及其在图像处理中的应用研究随着数字信息的普及和科技的不断发展，图像处理技术已成为影像处理和传输中不可或缺的一环。
在现实生活中，图像可能经历各种问题，例如噪点、模糊、失真等问题，这些问题会影响到图像的清晰度和识别度。
对于这些问题的解决，图像去噪技术是一种非常实用的方法。
一、图像去噪技术的概念和作用图像去噪技术是一种可以消除噪点、提高图像质量的技术。
通常情况下，噪点会导致图像失真、模糊和清晰度下降，也会影响到人眼对图像的识别。
而通过去噪技术，我们可以去除这些噪点，使图像更加清晰和易于识别。
因此，图像去噪技术已成为图像处理中非常重要的一环。
二、图像去噪技术的原理和方法目前，对于图像去噪技术，已经有很多研究成果和技术手段。
常见的技术手段包括了中值滤波、高斯滤波、小波去噪等。
这些方法都有着不同的原理和特点，具体来说，可以分为以下几种：1.中值滤波中值滤波是其中一种比较简单的方法，并且相对效果比较好。
它的原理是将像素值进行排序，然后选择中间值作为目标像素的值。
通常情况下，这种方法应用于同时包含了高斯和椒盐噪声的情况。
2.高斯滤波高斯滤波是另一种常见的方法，它的原理是用高斯函数来对像素值进行平滑，以达到去除噪点的目的。
该方法主要应用于高斯噪声的情况。
3.小波去噪小波去噪是相对比较高级的一种方法。
基于小波变换的理论，该方法在去除噪点的同时可以保留图像的细节。
通常情况下，该方法适用于噪点比较难以区分的情况。
三、图像去噪技术在实际应用中的意义除了理论研究之外，图像去噪技术在很多实际应用中也扮演着非常重要的角色。
以下是图像去噪技术在部分领域的应用举例：1.视频监控领域在视频监控过程中，噪点往往会影响到图像的清晰度和稳定性。
通过图像去噪技术，可以提高视频监控系统的效率和准确性。
2.电子医疗领域在医疗实践中，精确准确的图像识别和分析是非常重要的。
因此，在医疗图像处理中，图像去噪技术已应用于医疗影像的清洗、放大等多个环节。
数字图像处理中的图像降噪技术研究
数字图像处理中的图像降噪技术研究数字图像处理是一门涉及到图像处理、数字信号处理等诸多学科的交叉学科，其中图像降噪是数字图像处理中的一个重要部分。
图像降噪技术的研究旨在消除图像中噪声的干扰，使其更加清晰、真实。
该技术广泛应用于医学图像、遥感图像、视频图像等诸多领域。
为什么需要图像降噪？图像降噪技术源于现实生活中对图像清晰度要求的需求。
在图像处理领域，往往图像获取时会受到各种因素的影响而产生噪声，例如光照、传感器性能、信号传输、数字化误差、图像压缩等。
这些噪声会影响到图像的质量和真实性，使得图像难以被分析、理解和应用。
而图像降噪技术则可以通过去除噪声的干扰使得图像更加清晰、真实，便于后续的图像处理。
基本的图像降噪方法1.空间滤波法空间滤波法是常见的一类图像降噪方法，它通过在像素邻域内对像素值进行加权平均或加权求和来消除图像中的噪声。
其中最常见的是均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
均值滤波法是将像素值在邻域内求平均数，因为噪声分布随机，通过取平均数可以将噪声的影响降到最小，但是会造成图像失真；中值滤波法则是将邻域内的所有像素值进行排序，取中间值作为当前像素值，该方法适用于噪声对像素值的影响不大的情况；高斯滤波法则是将图像像素在邻域内的像素值使用高斯函数进行加权平均，使得像素值滤波后的变化更加平缓，同时能够保留图像的边缘信息。
2.频域滤波法频域滤波法是一种基于傅里叶变换的图像降噪方法。
它将原来的空域图像变换到频域，对其进行降噪处理后再将其变回原来的空域图像。
其中最常用的滤波方法是低通滤波和带阻滤波。
低通滤波法是选取图像中幅值较低的频率成分，将其保留下来，将幅值较高的频率成分滤波掉，从而达到降噪的目的。
其主要应用于图片的平滑处理上，比如人脸肌肤的皮肤磨皮。
带阻滤波法则是在图像的频域中选择一个频率范围，保留该范围内的频率成分，将其他频率成分滤波掉。
这种方法比较适合于去除特定频率的噪声，如光照变化等。
目前，空间滤波法和频域滤波法仍然是图像降噪技术中应用最广泛的两种方法，同时也存在其各自的不足之处。
《基于神经网络的图像去噪》论文
写一篇《基于神经网络的图像去噪》论文《基于神经网络的图像去噪》摘要：图像去噪是深度学习领域中一个具有挑战性的问题，主要目标是从受损图像中重建出有效信息，以恢复最高可能的图像质量。
本文所提出的图像去噪方法是基于深度神经网络（DNN）的，旨在提高图像去噪的性能，以获得更好的去噪效果。
我们提出使用DNN进行图像去噪的思想，该方法的基本流程是：（1）将输入图像预处理以获得用于训练的样本数据集；（2）训练深度神经网络用于恢复去噪后的图像；（3）将训练得出的网络应用于输入图像，得到去噪后的图像。
我们还提出使用自适应学习率来提高DNN的性能，并评估了两个常见的熵衡量指标，包括平均偏差和熵，两者都可以评估DNN的图像去噪性能。
实验结果表明，与传统图像去噪方法相比，所提出的DNN-based图像去噪方法可以获得更好的结果。
关键词：图像去噪；深度神经网络；自适应学习率；平均偏差；熵1. 引言近年来，随着深度学习（DL）技术的发展，图像去噪也变得越来越重要。
图像去噪的目的是从受损的输入图像中重建出有意义的信息，以恢复最高可能的图像质量。
目前，已经有许多研究工作提出了各种图像去噪方法来提高图像质量。
但是，大多数方法都不能在复杂环境下达到理想的图像去噪性能。
2. 相关工作传统的图像去噪方法基于图像处理、图像增强和统计图像处理技术，主要包括中值滤波、均值滤波等。
最近，越来越多的学者把深度学习（DL）的技术应用到图像去噪任务中，以改善传统图像处理技术的图像去噪性能。
例如，Xie等人使用卷积神经网络（CNN）来提高图像去噪的性能，并且取得了不错的结果[1]。
Guo等人提出了一种基于局部近邻搜索的自适应滤波器，用于图像去噪[2]。
3. 方法在本文中，我们提出一种基于深度神经网络（DNN）的图像去噪方法，以改善常规图像处理技术的图像去噪性能。
该方法的基本流程如下：（1）图像预处理，以获得用于训练的样本数据集；（2）训练深度神经网络，即训练网络以恢复去噪后的图像；（3）将训练得出的网络应用于输入图像，以获得去噪后的图像。
计算机视觉中的图像去噪技术(Ⅰ)
随着计算机技术的不断发展，计算机视觉技术在各个领域都得到了广泛的应用。
图像处理是计算机视觉技术中的一个重要方面，而图像去噪技术则是图像处理中的一项关键技术。
本文将探讨图像去噪技术在计算机视觉中的应用。
一、图像去噪技术的概念及意义图像去噪技术是指通过各种算法和方法，对图像中的噪声进行识别和消除的过程。
图像噪声是指在图像采集、传输或处理过程中产生的干扰，会影响图像的质量和清晰度。
因此，图像去噪技术的研究和应用对于提高图像质量、保证信息准确性具有重要意义。
二、图像去噪技术的分类图像去噪技术主要包括基于滤波的方法、基于小波变换的方法、基于机器学习的方法等几种主要类型。
其中，基于滤波的方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，通过对图像进行滤波处理来抑制噪声。
基于小波变换的方法利用小波变换对图像进行分解和重构，从而实现对噪声的去除。
而基于机器学习的方法则是利用已有的图像数据进行训练，通过学习和分类来实现对图像噪声的准确识别和去除。
三、图像去噪技术的应用领域图像去噪技术在计算机视觉领域具有广泛的应用，包括医学影像处理、无人驾驶、安防监控、图像识别等多个领域。
在医学影像处理中，图像去噪技术可以帮助医生更清晰地观察病灶部位，提高诊断准确性。
在无人驾驶领域，图像去噪技术可以提高车载摄像头拍摄到的图像质量，保证无人驾驶系统的安全性。
在安防监控领域，图像去噪技术可以帮助监控系统更准确地识别目标对象，减少误判。
在图像识别领域，图像去噪技术可以提高图像识别的准确度，提升人工智能系统的性能。
四、图像去噪技术的发展趋势随着计算机视觉技术的不断发展，图像去噪技术也在不断进步。
未来，图像去噪技术将更加注重对不同类型噪声的准确识别和去除，提高图像处理的精度和效率。
同时，图像去噪技术还将更加注重对图像细节的保留和增强，以实现对图像的更加精细化处理。
另外，随着深度学习技术的快速发展，图像去噪技术还将更多地结合深度学习模型，实现对图像噪声的智能化识别和去除。
（完整版）图像处理本科毕业设计
（完整版）图像处理本科毕业设计摘要本文以VC++6.0做为编程语言，对图像降噪技术进行研究。
本文通过介绍位图的基本操作以及在图像中加入椒盐噪声的操作，从而进一步引出几种降噪方法。
本文分别介绍“均值滤波”、“中值滤波”以及“傅里叶降噪”和“小波降噪”四种算法，实现图像降噪。
详细介绍了其基本原理、实现方法以及具体算法，并对降噪效果加以比较与分析。
“均值滤波”把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作，可以平滑图像，速度快，算法简单。
“中值滤波”是常用的非线性滤波方法,也是图像处理技术中最常用的预处理技术。
同时在“低通滤波”及“小波降噪”中分别引入“快速傅里叶变换”和“Mallat 算法”，使得其取得更快速的计算，有效地解决了其计算量太大，运算时间过长的弊端，从而达到更好的综合降噪效果。
关键词：图像降噪；滤波；傅里叶降噪；小波降噪AbstractTaking VC++6.0 as the programming language, this paper is a study about image noise reduction technology. Furthermore, introducing several noise reducing measures through the introduction of the basic processing and the operation to put the salt and pepper noise into the image.The paper introduces Averaging Filter, Median Filter,Fourier Lowpass Filtering and Wavelet Filter to achieve image noise reducing. Here we introduce the basic principles, implement methods, detailed arithmetic, and make comparison and analysis the noise reducing effects.Averaging Filter operates every pixel by using 8 pixels meanly. It can make the images smoothing, fast and easy to calculate. Median Filter Fourier is a common nonlinear filtering way andalso common preprocessing technique when processing images. Introducing FFT and Mallat Algorithm separately into Lowpass Filtering and Wavelet Filter, and then we can make faster calculating and solve the massive calculating more efficiently. Therefore, we can have a more effective noise reducing.Keywords：Image Noise Reduction；Filter；Fourier Filter；Wavelet filter毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
图像去噪技术研究与应用
图像去噪技术研究与应用图像去噪技术是一种将图像中的噪声消除的技术，旨在提高图像的质量和清晰度，消除因噪声而引起的信息损失。
图像去噪技术已经广泛应用于医学影像、卫星影像、无损检测、安全监控等领域，是现代图像处理和计算机视觉领域中极为重要的研究方向之一。
1. 图像去噪技术的发展历程自电视技术发明以来，噪声便是给图像处理带来极大挑战的难点，如何清晰地显示图像，始终是技术人员持续探索的问题。
从最初的人工去噪到数字图像处理，图像去噪技术得到了长足的发展。
1980年代初期，人工神经网络技术被引入，其主要优势是非线性处理和够灵活、鲁棒性好。
20世纪90年代中期，随着小波分析的出现，小波去噪算法得以实现，成为图像去噪技术的突破口。
接下来的几十年，各种基于小波、自适应滤波、稀疏表示、全变分、深度学习等方法都被用于图像去噪技术研究与应用。
2. 常见的图像去噪算法（1）高斯滤波算法：高斯滤波算法是一种经典的去噪算法，其基本思想是利用高斯函数对图像进行滤波。
它的原理是根据像素点与其周围像素点的距离以及像素间亮度值的差异，对图像进行平滑处理。
这种方法在保留图像边缘的同时可以有效地消除图像中的噪声。
但是，高斯滤波算法的去噪效果有限，会产生模糊表现，不适用于处理复杂的图像。
（2）小波去噪算法：小波去噪算法是当前最为流行的一种去噪算法。
它将信号分解成多个不同尺度的小波分量，再通过阈值处理保留有效信号部分，抑制噪声干扰。
小波去噪算法具有良好的去噪效果，且可以处理多维信号，适用于卫星图像、医学图像等高精度图像的处理。
（3）局部均值滤波算法：局部均值滤波算法是一种改良版的高斯滤波算法。
该算法与高斯滤波算法类似，都是通过对每个点周围的像素进行加权平均来消除噪声。
不同的是，局部均值滤波算法使用了非线性的加权平均来增加滤波的非线性特性，提高滤波效果。
但是，该算法会产生一定的平滑效果，对图像边界和细节保留的不够理想。
3. 图像去噪技术的应用（1）医学影像：医学影像在临床上是一种常见的诊断工具，如CT、MRI、PET等。
图像去噪毕业设计论文
目 录第一章 绪论1.1 选题背景及意义 (1)1.2 图像去噪的发展现状 (2)1.3 本课题研究主要内容 (3)第二章 图像预处理及C++Builder编程环境2.1 常见图像类型及读存实现 (7)2.1.1 图像的色彩模型 (7)2.1.2 图像类型表示 (8)2.1.3 常见图像文件的读入与保存实现 (9)2.2 图像的预处理 (10)2.3 C++ Builder编程环境 (15)2.3.1 C++ Builder功能特点 (15)2.3.2 本课题涉及到的C++ Builder控件 (17)第三章 图像的时域去噪方法研究及实现3.1 图像常见噪声的添加方法 (19)3.1.1 噪声的定义和分类 (19)3.1.2 随机噪声的添加方法与实现 (20)3.1.3 椒盐噪声的添加方法与实现 (20)3.2 时域去噪的常用算法与实现 (21)3.2.1 传统均值滤波 (21)3.2.2 模糊加权均值滤波 (22)3.2.3 传统中值滤波 (23)3.2.4 加权多级中值滤波 (24)3.2.5 多级非线性加权平均中值滤波 (25)3.2.6 均值加速中值滤波 (26)3.2.7 递归极大中值滤波 (28)3.2.8多级中值滤波滤波 (29)3.2.9 改进的多向多级中值滤波 (32)3.3 图像去噪效果的评价标准 (32)3.4 对比实验及结果分析 (34)3.5 结论 (38)第四章 总结及展望4.1 工作总结 (39)4.2 技术展望 (39)参考文献 (41)致谢 (42)附 录 (42)第一章 绪 论1.1 选题背景及意义人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息，感知世界，并进而认识世界和改造世界。
据统计，人类约有70%的信息是通过视觉系统获取的。
粗略地说，图像是二维或三维景物呈现在人心目中的影像。
如果接受并加工识别这种视觉信息的是电子计算机，则称之为计算机图像处理和识别。
近年来，由于计算机技术的迅猛发展，计算机的速度越来越快，图像处理系统的价格日益下降，从而使图像处理得以广泛应用于众多的科学与工程领域，如遥感、工业检测、医学、气象、侦察、通信、智能机器人等。
图像处理中消除噪声的方法研究毕业论文
百度文库- 好好学习，天天向上长治学院2013届学士学位毕业论文图像处理中消除噪声的方法研究学号：09407205姓名：指导教师：专业：计算机科学与技术系别：计算机完成时间：2013年5月图像处理中消除噪声的方法研究摘要：图像是人类获取信息的重要手段之一，图像在信息传播过程中所起的作用越来越大。
在许多情况下，图像信息会受到各种各样噪声的影响，因为图像在获取过程中容易受到器件和周围环境的影响，从而使图像中含有噪声。
噪声严重时会影响图像中的有用信息，所以对图像的噪声处理的方法就显得十分重要。
本文主要是中值滤波、均值滤波、小波变换方法对图像噪声进行滤波处理。
最后通过Matlab仿真结果，结合理论分析和实验结果，将三种去噪方法进行对比与分析。
关键词：中值滤波；均值滤波；小波变换；Matlab目录1 前言 (1)选题目标 (1)国内外研究现状 (1)2 图像与噪声 (1)图像噪声的分类 (1)按干扰源分类 (1)按对信号的影响分类 (1)图像的质量评价 (2)3 图像去噪 (2)4 常用去噪方法的比较分析 (3)中值滤波 (3)中值滤波的基本原理 (3)中值滤波的实现算法 (4)均值滤波 (4)均值滤波的原理 (4)均值滤波的实现算法 (4)小波变换 (5)小波变换的基本原理 (5)小波变换的图像去噪优越性 (5)5 实验仿真 (5)中值滤波的仿真 (6)均值滤波的仿真 (8)基于小波变换法的仿真 (9)几种去噪方法的比较分析 (13)6 结论 (14)参考文献 (15)致谢 (17)1 前言选题目标图像去噪目的是改善给定的图像，解决实际图像由于噪声干扰而导致图像质量下降的问题。
更好地改善图像的质量，在众多图像去噪的算法中，不去追求哪一种算法是最好，而是要以实际要求而应用不同的方法。
有些算法虽然好，但它的实用性不强甚至有限。
国内外研究现状国外研究现状：在数字图像处理的领域里，输入的质量低的图像，输出是改善质量后的图像。
数字图像降噪技术的研究
XX大学毕业设计(论文) 数字图像降噪技术的研究院系：XX专业（班级）：XX姓名：XX学号: XX指导教师：XX职称：XX完成日期：XX年X月XX日摘要在图像处理过程中，图像的采集、转换和传输常常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，从而使图像降质。
图像噪声对数字图像的后续处理影响较大，因此对图像噪声的去除有很重要的现实意义。
图像降噪是图像预处理中一项广泛的技术,其目的是为了提高图像的信噪比,突出图像的期望特征。
数字图像噪声去除涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域，是一门综合性很强的边缘科学，如今其理论体系已十分完善，且其实践应用很广泛，在医学、军事、艺术、农业等都有广泛且成熟的应用。
MATLAB是一种高效的工程计算语言，在数值计算、数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。
MATLAB是一种向量语言，它非常适合于进行图像处理。
本文概述了基于小波变换的图像降噪的方法。
由于传统的中值滤波等降噪方法无法刻划信号的非平稳性和相关性，而这正是图像所必需的，小波变换具有良好的时频局部特性，所以小波变换这一数学工具在图像降噪方面得到了广泛的应用。
关键词：小波变换;图像去噪;MATLABAbstractIn the course of image processing，the collection，transformation and transmission of images are frequently affected by imaging equipments and noises in exterior environment，therefore，image quality declines．Because noises have big infection to the continuous processing of images，it has very important practical meaning to noises reduction．Image noise reduction is a widely image preprocessing of technology. It’ s purpose is to enhance the SNR between original image and de-noised image, improve the characteristics of image. The digital image de-noise involves domains and so on optical system, microelectronic technology, computer science，mathematical analysis, it’s a very comp rehensive interdisciplinary science, now its practice application is very widespread: In the medicine, the military, art, the agriculture and all have very extensive and ripe using so on. MATLAB is one kind of highly effective engineering calculation language，in aspects and so on value computation, data processing, imagery processing, neural network, wavelet analysis all has the widespread application.This article has outlined based on wavelet transformation noise reduction method of image, the traditional median filter and noise reduction method can not characterize the signal of non-stationary and correlation, and this is necessary to the image. Because of the wavelet transform has good time-frequency local characteristics, by using wavelet transform the mathematical tools in image noise reduction in a wide range of applications.Key words：Wavelet transformation; Image noise; Wavelet threshold; MATLAB目录1 引言 (1)1.1数字图像处理简介 (1)1.2图像降噪的背景和意义 (2)1.3噪声图像模型及噪声特性 (3)1.3.1含噪模型 (3)1.3.2噪声特性 (4)1.4数字图像评价的原理 (4)2图像去噪的方法 (6)2.1传统的去噪方法 (6)2.2图像去噪方法概述 (6)2.3小波去噪方法 (7)3 小波变换基本理论 (8)3.1小波变换发展历程 (8)3.2小波变换的特点 (8)3.3从傅立叶变换到小波变换 (9)3.4连续小波变换 (10)3.5离散小波变换 (11)4 小波阈值去噪及MATLAB仿真 (14)4.1小波阈值去噪的简介 (14)4.2小波阈值去噪方法 (14)4.3基于MATLAB的小波去噪函数简介 (15)4.4编程实现图像去噪 (17)5 结论 (20)谢辞 (21)参考文献 (22)数字图像降噪技术的研究1 引言1.1 数字图像处理简介据研究，在人类所接收到的全部信息中，通过视觉得到的信息占70%以上[1]，与语言信息或文学信息相比，图像包含的信息量更大、更直观、更确切，因而具有更高的使用效率和更广泛的适应性。
小波变换图像去噪论文开题报告
本文旨在研究小波变换在图像去噪方面的应用，探索更为有效的去噪算法和技术，为图像 处理领域提供更多的理论依据和技术支持。通过小波变换图像去噪的研究，可以进一步推 动图像处理技术的发展，提高图像的质量和识别准确性，对于实际应用领域具有重要意义
预期成果与价值
A
本文的研究成果将为图像处理领域
提供更多的理论依据和技术支持，
为实际应用领域如医学诊断、安全
监控、环境监测等提供更为准确和
可靠的图像数据
B
同时，研究成果还可以应用于其他
领域如信号处理、图像压缩等，具
有广泛的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ用前景和价值
致谢词
感谢XXX提供的学习与实践的机会 感谢团队,特别感谢XXX给予的耐心指导
感谢同事以及舍友的帮助 感谢评审！
20XX
小波变换图像去 噪论文开题报告
XXXX
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1 项目背景与意义 2 研究目的与内容 3 研究方法与步骤 4 预期成果与价值
1.项目背景与意 义
项目背景与意义
随着数字图像技术的不断发展，图像在各个领域的应用越来越广泛，如医学诊断、安全监 控、环境监测等。然而，在实际应用中，由于受到各种噪声的干扰，图像的质量往往受到 不同程度的影响，进而影响其使用价值。因此，对图像进行去噪处理显得尤为重要
4.预期成果与价 值
预期成果与价值
通过本文的研究，预期能够提出更为有效的图像去噪算法和技术，提高图像的质量和识别 准确性。具体预期成果如下
深入研究和理解小波变换的基本原理和性质：分析 其在图像去噪中的优势和局限性 提出更为有效的去噪算法和技术：包括改进的小波 阈值函数、自适应阈值设置等 通过实验验证和评估所提出的去噪算法的性能和效 果：证明其优越性 对研究成果进行总结和分析：探讨小波变换图像去 噪的未来发展方向和应用前景
毕业设计--基于双边滤波的图像去噪的方法
. . . . .学号：1008431110(2014届)基于双边滤波的图像去噪方法院系电子信息工程学院专业通息工程姓名指导教师讲师2014年4月摘要双边滤波是非线性的滤波方法，是结合图像的像素值相似度空间邻近度和空间领近度的一种折衷处理，同时考虑灰度相似性和空域信息，达到保边去噪的目的。
双边滤波具有简单、非迭代、局部的特点。
双边滤波器的好处是可以做边缘保存，一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪，都会较明显地模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显。
双边滤波比高斯滤波多了一个高斯方差，它是基于空间分布的高斯滤波函数，所以在边缘附近，离的较远的像素不会影响到边缘上的像素值，这样就保证了边缘附近像素值的保存。
但是由于保存了过多的高频信息对于彩色图像里的高频噪声，双边滤波器不能够彻底的滤掉，只能够对于低频信息进行较好的滤波。
其具体的操作方法有两个，第一个是高斯模版，用个模板对图像中的每一个像素值进行扫描，然后把某一点和其邻域像素的加权平均值代替那一个中心的值高斯滤波器是根据高斯函数的形状来选择其权值的线性平滑滤波器，高斯滤波是线性平滑滤波的一种，最适合去除的噪声类型是服从正态分布的噪声。
第二个是以灰度级的差值作为函数系数生成的模板。
然后这两个模板点乘就得到了最终的双边滤波模板，最后得到双边滤波处理后的图像。
关键词：图像；去噪；双边滤波；高斯滤波AbstractThe bilateral filter is a nonlinear filtering method, is the combination of image pixel value similarity space proximity and space brought a compromise approach degree, considering the gray similarity and spatial information, to achieve the purpose of edge preserving denoising. The bilateral filter has the advantages of simple, non iterative, local. The bilateral filter is good to do edge preservation,generally used Wiener filtering or Gauss filter to denoise, will obviously fuzzy edge, for the protection of high frequency detail is not obvious. Bilateral filtering than Gauss filter has a Gauss variance, it is Gauss filter function based on the spatial distribution, so near the edge, the pixel will not affect the farther to the pixel on the edge of the value, thus ensuring the preservation of edge pixel values. But because of the high frequency information saved too much for the high frequency noise in the color image, the bilateral filter can not be completely filtered out, can only be better filtering for the low frequency information. The specific operation method has two, the first is Gauss template, scanning for each pixel in the image with a template, and then the weighted one point and its neighborhood pixels instead of the average value of a central value Gauss filters are linear smoothing filter to select the weights based on the Gauss function the shape, the Gauss filter is a linear smoothing filter for noise removal, the type is subject to normally distributed noise. The second is the difference of gray level as function coefficients generated templates. Then the two template dot get bilateral filtering template final, finally get the image after bilateral filtering.Key words: Image ;Denoising;Bilateral Filtering;Gauss Filtering目录摘要 (I)ABSTRACT................................................................................................. I I 1 引言 .. (1)1.1 课题的研究背景及意义 (1)1.2 国外研究现状 (1)1.3 图像噪声及图像去噪方法 (2)1.4 图像质量评价方法 (4)1.5论文研究目标及结构安排 (7)2 双边滤波理论 (7)2.1双边滤波定义 (7)2.2双边滤波器的设计 (7)3 图像去噪的方法 (9)3.1 中值滤波介绍 (9)3.2 高斯滤波介绍 (11)4 双边滤波实验结果 (13)4.1结果图片 (13)5 论文总结 (18)参考文献 (19)1 引言1.1 课题的研究背景及意义当今社会已经进入了一个高度信息化的阶段，人们对信息的需求越来越多。
基于滤波器的图像降噪算法研究
基于滤波器的图像降噪算法研究图像降噪是一种常见的图像处理技术，其主要目的是通过消除图片中的噪音，提高图像的清晰度和质量。
在实际应用中，图像降噪技术被广泛应用于医学图像处理、机器视觉、军事侦察等领域。
本文将针对基于滤波器的图像降噪算法进行研究探讨。
一、滤波器概述滤波器是一种常用的图像处理工具，其主要作用是通过改变或消除图像中某些特定的频率，来实现对图像的处理和修复。
滤波器的类型可以分为线性和非线性两种。
其中，线性滤波器又可以分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等等。
在图像处理中，低通滤波器主要用于图像模糊和降噪，其主要作用是消除图像中高频成分，保留图像中低频成分。
高通滤波器则相反，用于增强图像细节和轮廓，其主要作用是消除图像中低频成分，保留高频成分。
而带通滤波器则可以同时实现低通和高通滤波的效果，从而达到特殊的处理需求。
二、基于滤波器的图像降噪算法基于滤波器的图像降噪算法主要分为线性滤波算法和非线性滤波算法两种。
其中，线性滤波算法又可以分为均值滤波、中值滤波、高斯滤波等等。
1.均值滤波均值滤波是一种基于局部像素均值的线性滤波算法，其主要思路是将每个像素的值替换为其周围像素的平均值。
均值滤波虽然简单，但其效果并不出色，其主要缺点是会平滑掉细节信息，使图像显得模糊。
2.中值滤波中值滤波是一种基于局部像素中位数的非线性滤波算法，其主要思路是将每个像素的值替换为其周围像素的中位数。
相较于均值滤波，中值滤波在去除噪音的同时保留了图像的细节信息，因此在实际应用中更加常见。
3.高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的线性滤波算法，其主要思路是将每个像素的值替换为其周围像素的加权平均值。
高斯滤波通过对周围像素进行不同权重的加权，从而更加有效的消除了噪音，同时保留了图像的细节信息。
三、总结基于滤波器的图像降噪算法在实际应用中被广泛使用，其主要思路是通过对图像中的噪音进行处理，从而提高图像的清晰度和质量。
在算法选择上，可以根据实际情况选择不同的线性或非线性滤波器，以达到最佳的降噪效果。
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图像降噪技术研究背景及意义毕业论文目录1 绪论 (1)1.1 VC++6.0简介 (1)1.2 数字图像处理基本概念 (1)1.3 图像降噪技术研究背景及意义 (2)1.4 图像降噪的国外研究现状 (2)1.5 关于图像噪声 (2)2 位图操作基本知识 (4)2.1 CDIB类的介绍 (4)2.2 位图操作 (4)2.2.1 图像读取 (4)2.2.2 图像显示 (5)2.3程序源代码 (6)2.3.1 图像读取 (6)2.3.2 图像保存 (8)3 噪声的添加 (13)3.1 基本原理 (13)3.2 实现步骤 (13)3.3 程序源代码 (13)3.3.1 添加响应函数 (13)3.3.2 添加成员函数 (13)3.4 输出结果 (16)4 均值滤波 (18)4.1 基本原理 (18)4.2 实现方法 (18)4.3 程序源代码 (20)4.3.1 添加响应函数 (20)4.3.2 添加成员函数 (21)4.4 结果输出及分析 (24)4.4.1 结果输出 (24)4.4.2 结果分析 (25)5 中值滤波 (26)5.1 基本原理 (26)5.2 实现方法 (26)5.3 程序源代码 (26)5.3.1 添加响应函数 (26)5.3.2 添加成员函数 (27)5.4结果输出及分析 (32)5.4.1结果输出 (32)5.4.2结果分析 (33)6 傅立叶降噪 (34)6.1 基本概念 (34)6.1.1 二维傅里叶变换 (34)6.1.2 二维离散傅里叶变换 (34)6.1.3 快速傅里叶变换 (35)6.2 相关原理 (35)6.3 程序源代码 (36)6.3.1 快速傅里叶变换 (36)6.3.2快速傅里叶逆变换 (38)6.3.3低通滤波 (40)6.4 结果输出及分析 (44)6.4.1 结果输出 (44)6.4.2结果分析 (46)7 小波降噪 (47)7.1 基本概念 (47)7.1.1 二维离散小波变换 (47)7.2.2 Mallat算法 (48)7.2 相关原理 (49)7.3 程序源代码 (50)7.3.1 LPass_Filter函数 (52)7.3.2 HPass_Filter函数 (54)7.3.3 DWT_Inverse函数 (55)7.4 结果输出及分析 (56)7.4.1 结果输出 (56)7.4.2 结果分析 (59)结论 (60)致谢 (61)参考文献 (62)附录A 英文原文 (63)附录B 中文翻译 (76)1 绪论1.1 VC++6.0简介VC++6.0是Microsoft公司推出的一个基于Windows系统平台、可视化的集成开发环境，它的源程序按C++语言的要求编写，并加入了微软提供的功能强大的MFC(Microsoft Foundation Class)类库。
MFC中封装了大部分Windows API函数和Windows控件，它包含的功能涉及到整个Windows操作系统。
MFC不仅给用户提供了Windows图形环境下应用程序的框架，而且还提供了创建应用程序的组件，这样，开发人员不必从头设计创建和管理一个标准Windows应用程序所需的程序，而是从一个比较高的起点编程，故节省了大量的时间。
另外，它提供了大量的代码，指导用户编程时实现某些技术和功能。
因此，使用VC++提供的高度可视化的应用程序开发工具和MFC类库，可使应用程序开发变得简单。
1.2 数字图像处理基本概念数字图像处理（DigitalImageProcessing）是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。
到20世纪50年代，数字计算机发展到一定的水平后，数字图像处理才真正引起人们的兴趣。
1964年美国喷气推进实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理,收到明显的效果。
20世纪60年代末，数字图像处理具备了比较完整的体系，形成了一门新兴的学科。
20世纪70年代，数字图像处理技术得到迅猛的发展，理论和方法进一步完善，应用围更加广泛。
在这一时期,图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系，如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。
20世纪70年代后期到现在，各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求，促进了这门学科向更高级的方向发展。
特别是在景物理解和计算机视觉（即机器视觉）方面，图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。
近年来，随着计算机和其它各有关领域的迅速发展，例如在图像表现、科学计算可视化、多媒体计算技术等方面的发展，数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。
1.3 图像降噪技术研究背景及意义随着计算机科学和图像处理技术的迅速发展，图像在医学成像、模式识别等方面取得了广泛应用。
但是，图像在形成、传输过程中，不可避免会受到噪声的干扰，而且有些图像的噪声非常严重，图像中的噪声往往和信号交织在一起，会使图像本身的细节如边界轮廓、线条等变的模糊不清。
引起噪声的原因很多，噪声的种类也很多。
因此，需要对图像进行降噪处理，便于更高层次的图像分析与理解。
如何既对图像中出现的噪声进行合理的抑制、衰减以及去除不需要的信息，又能使有用的信息得到加强，从而便于目标区分或对象解释，是图像去噪主要研究的主要任务。
1.4 图像降噪的国外研究现状图像降噪是图像处理的一个重要环节。
目前图像噪声的取出在数字图像处理技术中的重要性愈加明显。
近年来，在小波基础上发展起来的图像去噪仍是一个值得关注的问题,在理论和实践上都具有重大的研究意义。
其中，基于中值滤波和小波变换的图像去噪小波变换是近年来兴起的信号处理技术，它具有良好的局部化分析特性和多分辨率分析特性，非常适合于图像处理。
1.5 关于图像噪声噪声是不可预测的随机信号，通常采用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、采集、处理的各个环节以及输出结果的全过程。
特别是图像的输入、采集噪声的抑制是十分关键的问题，若输入伴有较大的噪声，必然影响处理全过程及输出的结果。
噪声可以理解为“妨碍人们感觉器官，对所接收的信源信息理解的因素”。
噪声在理论上可以定义为“不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差”。
因此将图像噪声看成是多维随机过程是合适的，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。
但在很多情况下，这样的描述方法是很复杂的，甚至是不可能的。
而实际应用往往也不必要。
通常是用其数字特征，即均值方差，相关函数等。
因为这些数字特征都可以从某些方面反映出噪声的特征。
除此之外，噪声的灰度值与其周围的灰度之间有着明显的灰度差，也正式这些明显的灰度差才造成了视觉障碍。
因此一个良好的图像处理系统，不论是模拟处理还是用计算机进行的数字处理，无不把减少最前一级的噪声作为主攻目标。
特此根据噪声性质的不同，消除噪声的方法也不同，本文将介绍“均值滤波”、“中值滤波”、“傅里叶降噪”、“小波变换”四种降噪方法。
根据噪声产生的来源，大致可以分为外部噪声和部噪声两大类。
外部噪声是指从处理系统外来的影响，如天线干扰或电磁波从电源线窜入系统的噪声。
部噪声则有一下几种最常见形式：（1）由光和电的基本性质引起的噪声。
例如电流可看作电子或空穴运动，这些例子运动产生随机散粒噪声，导体中电子流动的热噪声，光量子运动的光量子噪声等。
（2）由机械运动引起的噪声。
例如，接头振动使电流不稳，磁头或磁带、磁盘抖动等。
（3）元器件期检噪声。
如光学底片的颗粒噪声，磁带、磁盘缺陷噪声，光盘的疵点噪声等。
（4）系统部电流的噪声。
从噪声的分类方法来看是多种多样的。
但综合来说，噪声是随机产生的量，所以又可以从统计数学的观点来定义噪声。
凡是统计特性不随时间变化的噪声称为平稳的噪声，而统计特性随时间变化的噪声称作非平稳噪声。
以上所讨论的各种类型的噪声反映在图像画面上，大致可以分为两种经典的图像噪声。
若噪声的幅值基本相同，但是噪声出现的位置是随意的，称这类噪声为椒盐噪声。
若从噪声幅值大小的分布统计来看，其密度函数有高斯型、瑞利型，分别称为高斯噪声和瑞利噪声，又如频谱均匀分布的噪声称为白噪声等等。
本文着重讨论椒盐噪声。
2 位图操作基本知识2.1 CDIB类的介绍大多数图像处理都是基于与设备无关位图（DIB）来进行讨论的，而MFC中没有处理DIB位图的类，这就给编程带来了很大困难。
所以需要建立一个处理DIB位图的专用类，CDIB类，在其中封装必要而有效的处理函数，该类具有的功能如下：Void LoadFile(Cstring m_fileName)； //装载BMP位图文件Char*GetFileName()； //返回位图文件名DWORD GetSize()； //返回位图文件的大小UINT GetWidth()； //返回位图的宽度UINT GetHeight()； //返回位图的高度UINT GetNumberOfColors()； //返回位图颜色数目RGBQUAD*GetRGB()； //返回颜色表首地址BITMAPINFO*GetInfo()； //返回图像信息结构首地址BYTE*GetData()； //返回图像数据首地址根据对DIB操作的分析，以及参照Cbitmap的功能设计，CDIB类的基本操作功能应包括：（1）DIB文件的读写操作；（2）提供位图宽度、高度、颜色数目等位图相关信息；（3）提供有关位图占据存空间的信息，包括：图像数据区首地址、颜色表首地址、位图信息结构首地址等信息。
2.2 位图操作2.2.1 图像读取图2.1 图像读取流程图2.2.2 图像显示图2.2 图像显示流程图2.3程序源代码2.3.1 图像读取通过ReadDIBFile()函数实现对函数的读取，参数CFile& file，返回值HDIB。
HDIB CDIB::ReadDIBFile(CFile& file){BITMAPFILEHEADER bmfHeader;HDIB hDIB;LPBYTE lpDIB;// 获取DIB（文件）长度（字节）DWORD dwBitsSize = file.GetLength();// 尝试读取DIB文件头if (file.Read((LPBYTE)&bmfHeader, sizeof(bmfHeader)) != sizeof(bmfHeader)) {// 大小不对，返回NULL。