基于Matlab的数字图像处理降噪方法
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subplot(2,3,5);imshow(Y);
用到的相关函数 小波分解：sym4()函数；wavedec2()函数 小波重构:提取细节wrcoef2()函数。
2019/5/17
图像噪声
图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的 或多余的干扰信息。图像的噪声在图像的采 集和处理的全过程中都会产生，主要是由于 器件的灵敏性、量化过程产生的误差、空气 的波动等原因造成的。本文主要讨论用四种 方法去除密度为0.2的椒盐噪声。
5
均值滤波法
也称线性滤波，即用几个像素灰度的平均值来代替 每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像 模糊，可以对其进行改进，避开对景物边缘的平滑处理。 主要思想为邻域平均法，这类做法的实质是简单平均了 模板所包含的像素，该像素原来的灰度被平均值所代替
I = rgb2gray(I);subplot(2,3,1); imshow(I); title('原始图像'); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.2);%加入椒盐噪声，密度为0.2
subplot(2,3,2); imshow(J); title('加入椒盐噪声之后的图像'); %采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 K1=filter2(fspecial('average',9),J)/255; %模板尺寸为9
subplot(2,3,3); imshow(K1); title('均值滤波，尺寸9');K2= medfilt2(J);%采用二维中值滤波函数medfilt2 对受椒盐噪声干扰的图像滤波 %采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行中值滤波
subplot(2,3,4);imshow(K2); title('中值滤波');[m,n]=size(I); %读取图像尺寸 Y=dct2(J); A=zeros(m,n); %DCT变换 A(1:m/3,1:n/3)=1; Ydct=Y.*A; %高频屏蔽 Y=uint8(idct2(Ydct)); %逆DCT变换
2019/5/17
实验结果
9
基于离散余弦变换的图像去燥
我们一般认为图像的噪声在离散余弦变换结果中处 在其高频部分，而高频部分的幅值一般很小，利用这一 性质，就可以实现去噪。变换—去除高频噪声—反变换。 然而，这样同时会失去图像的部分细节。只能对图像进 行“粗糙”去噪,保留图像平滑部分与主要信息，对于细 节要求高的不适用。我们来看一下实验结果
基于Matlab的数字图像处理降噪 方法
目
录C
o nt en ts
01
研究背景与意义
图像噪声
02
03
四种去噪方法
实验结果图对比
04
wk.baidu.com
05
结论
源代码及函数
06
研究背景
现实中的图像由于种种原因都是带噪声的。噪声恶化了 图像质量，使图像模糊，甚至淹没和改变特征，给图像分 析和识别带来困难。为了去除噪声，会引起图像边缘的模 糊和一些纹理细节的丢失。反之，进行图像边缘增强也会 同时增强图像噪声。 本次实验用四个方法进行去噪，基于MATLAB实现了均 值滤波法、中值滤波法、基于离散余弦变换的图像去噪法、 基于小波变换的图像去噪法的去噪实验，并对实验结果进 行了分析比较。
首先要选择模板的尺寸，也就是领域半径，本次选 择领域半径为3和9的两个不同尺寸模板进行实验。可明 显看出领域半径越大效果越好，但是成本就越高。
2019/5/17
实验结果
7
中值滤波法
该方法基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非 线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确 定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也 可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值 排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被 称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行 平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和 尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。
2019/5/17
实验结果
11
基于小波变换的图像去噪
本次实验使用Matlab提供的用于图像去噪函数：wrcoef2 其语法格式为： X=wrcoef2(‘type’,C,S,’wname’)。其中， X=wrcoef2(‘type’,C,S,’wname’)返回基于小波分解结构［Ｃ， Ｓ］的小波重构图像Ｘ。参数“type”等于a表示重构近似系数 ；等于h表示重构水平细节系数；等于v表示重构垂直细节系 数，等于d表示重构对角细节系数。
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研究意义
图像去噪是图像处理研究领域中的一个基础而 又重要的问题。在农业信息化、智能化、自动化 分级与检测和机器视觉等领域，涉及到大量的图 像处理问题，图像去噪作为重要的图像预处理步 骤之一。 图像降噪处理的目的是对给定的图像进行有效 的改善，提高图像的质量。因此图像降噪处理是 非常重要的研究方向。
2019/5/17
实验结果
13
四种方法实验结果对比图
14
结论
通过上图对比我们可以直观看出，对于椒盐 噪声，中值去噪效果总是最好的。具体的客 观参数评价有平均绝对误差，均方误差，信 噪比等，本文不做详细统计对比。
15
主要源代码
I=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg');%读取图像
用到的相关函数 小波分解：sym4()函数；wavedec2()函数 小波重构:提取细节wrcoef2()函数。
2019/5/17
图像噪声
图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的 或多余的干扰信息。图像的噪声在图像的采 集和处理的全过程中都会产生，主要是由于 器件的灵敏性、量化过程产生的误差、空气 的波动等原因造成的。本文主要讨论用四种 方法去除密度为0.2的椒盐噪声。
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均值滤波法
也称线性滤波，即用几个像素灰度的平均值来代替 每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像 模糊，可以对其进行改进，避开对景物边缘的平滑处理。 主要思想为邻域平均法，这类做法的实质是简单平均了 模板所包含的像素，该像素原来的灰度被平均值所代替
I = rgb2gray(I);subplot(2,3,1); imshow(I); title('原始图像'); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.2);%加入椒盐噪声，密度为0.2
subplot(2,3,2); imshow(J); title('加入椒盐噪声之后的图像'); %采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 K1=filter2(fspecial('average',9),J)/255; %模板尺寸为9
subplot(2,3,3); imshow(K1); title('均值滤波，尺寸9');K2= medfilt2(J);%采用二维中值滤波函数medfilt2 对受椒盐噪声干扰的图像滤波 %采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行中值滤波
subplot(2,3,4);imshow(K2); title('中值滤波');[m,n]=size(I); %读取图像尺寸 Y=dct2(J); A=zeros(m,n); %DCT变换 A(1:m/3,1:n/3)=1; Ydct=Y.*A; %高频屏蔽 Y=uint8(idct2(Ydct)); %逆DCT变换
2019/5/17
实验结果
9
基于离散余弦变换的图像去燥
我们一般认为图像的噪声在离散余弦变换结果中处 在其高频部分，而高频部分的幅值一般很小，利用这一 性质，就可以实现去噪。变换—去除高频噪声—反变换。 然而，这样同时会失去图像的部分细节。只能对图像进 行“粗糙”去噪,保留图像平滑部分与主要信息，对于细 节要求高的不适用。我们来看一下实验结果
基于Matlab的数字图像处理降噪 方法
目
录C
o nt en ts
01
研究背景与意义
图像噪声
02
03
四种去噪方法
实验结果图对比
04
wk.baidu.com
05
结论
源代码及函数
06
研究背景
现实中的图像由于种种原因都是带噪声的。噪声恶化了 图像质量，使图像模糊，甚至淹没和改变特征，给图像分 析和识别带来困难。为了去除噪声，会引起图像边缘的模 糊和一些纹理细节的丢失。反之，进行图像边缘增强也会 同时增强图像噪声。 本次实验用四个方法进行去噪，基于MATLAB实现了均 值滤波法、中值滤波法、基于离散余弦变换的图像去噪法、 基于小波变换的图像去噪法的去噪实验，并对实验结果进 行了分析比较。
首先要选择模板的尺寸，也就是领域半径，本次选 择领域半径为3和9的两个不同尺寸模板进行实验。可明 显看出领域半径越大效果越好，但是成本就越高。
2019/5/17
实验结果
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中值滤波法
该方法基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非 线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确 定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也 可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值 排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被 称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行 平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和 尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。
2019/5/17
实验结果
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基于小波变换的图像去噪
本次实验使用Matlab提供的用于图像去噪函数：wrcoef2 其语法格式为： X=wrcoef2(‘type’,C,S,’wname’)。其中， X=wrcoef2(‘type’,C,S,’wname’)返回基于小波分解结构［Ｃ， Ｓ］的小波重构图像Ｘ。参数“type”等于a表示重构近似系数 ；等于h表示重构水平细节系数；等于v表示重构垂直细节系 数，等于d表示重构对角细节系数。
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研究意义
图像去噪是图像处理研究领域中的一个基础而 又重要的问题。在农业信息化、智能化、自动化 分级与检测和机器视觉等领域，涉及到大量的图 像处理问题，图像去噪作为重要的图像预处理步 骤之一。 图像降噪处理的目的是对给定的图像进行有效 的改善，提高图像的质量。因此图像降噪处理是 非常重要的研究方向。
2019/5/17
实验结果
13
四种方法实验结果对比图
14
结论
通过上图对比我们可以直观看出，对于椒盐 噪声，中值去噪效果总是最好的。具体的客 观参数评价有平均绝对误差，均方误差，信 噪比等，本文不做详细统计对比。
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主要源代码
I=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg');%读取图像