轮胎痕迹图像处理中懿滤波去噪技术
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。
使用图像处理技术实现图像降噪的方法
使用图像处理技术实现图像降噪的方法图像降噪是图像处理中的重要任务之一，它的目标是减少图像中的噪声，使得图像更加清晰、细腻。
随着计算机技术的不断发展，图像降噪的方法也越来越多样化。
本文将介绍几种常用的使用图像处理技术实现图像降噪的方法。
第一种方法是基于滤波器的降噪方法。
滤波器是一种数学运算工具，可以通过将图像中的噪声和信号进行分离来实现降噪。
常见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的平均灰度值来减少噪声，适用于平滑噪声较小的图像；中值滤波器通过选择邻域中的中值来减少噪声，适用于处理椒盐噪声等较大噪声；高斯滤波器通过计算像素周围邻域的加权平均值来减少噪声，适用于处理高斯噪声等。
第二种方法是基于小波变换的降噪方法。
小波变换是一种多尺度分析方法，可以将信号分解为不同尺度和频率的小波系数，通过对小波系数进行处理来实现降噪。
常见的小波变换降噪方法包括基于软阈值和硬阈值的小波阈值去噪算法。
软阈值去噪算法通过对小于阈值的小波系数进行缩小，对大于阈值的小波系数保持不变，从而减少噪声；硬阈值去噪算法通过将小于阈值的小波系数置零，对大于阈值的小波系数保持不变，从而减少噪声。
第三种方法是基于深度学习的降噪方法。
深度学习是一种机器学习技术，可以通过构建深层神经网络来实现图像降噪。
常见的深度学习降噪方法包括自动编码器、生成对抗网络等。
自动编码器是一种无监督学习的神经网络模型，通过最小化输入和输出之间的误差来学习图像的表征，从而实现降噪；生成对抗网络是一种通过生成器和判别器相互博弈的神经网络模型，通过最大化判别器对真实图像和降噪图像的判断差异来学习降噪。
除了上述方法，还有许多其他的图像降噪方法，如基于稀疏表示的降噪方法、基于总变差的降噪方法等。
这些方法各有优劣，适用于不同类型的噪声和图像。
在实际应用中，我们可以根据具体的需求选择合适的降噪方法。
综上所述，图像降噪是图像处理中的重要任务，可以通过滤波器、小波变换、深度学习等多种方法来实现。
图像滤波去噪处理要点
图像滤波去噪处理要点图像去噪处理在数字图像处理中起着至关重要的作用。
这是因为噪声会干扰图像的细节，使得图像质量降低，从而影响其正确性和可靠性。
因此，图像滤波去噪处理成为了数字图像处理中的重要研究内容。
滤波方法滤波法是数码图像处理中最常见的处理方式之一，它的基本原理是利用滤波器对图像进行滤波操作，通过扭曲/过滤图像的特征来消除噪声。
常见的滤波方法如下：均值滤波均值滤波是最常见的图像滤波方法之一，它的基本原理是使用一个固定大小的窗口对图像进行滑动，窗口内所有像素的平均值被用作该窗口中心像素的新值。
这个过程可以减少高频噪声，并增强图像的平滑度。
但是，使用均值滤波器有可能会使得图像细节模糊化。
中值滤波中值滤波是通过计算图像像素的中值来消除噪声的一种滤波方法。
与均值滤波直接平均过滤不同的是，中值滤波的处理结果不会受到像素亮度的影响，就算像素值在亮度上差异较大，中值滤波处理之后的图像也可以保留其细节特征。
高斯滤波高斯滤波是基于高斯函数的滤波算法，可以产生连续的阶段过渡，使得图像更加自然。
高斯滤波器通过计算一个固有大小的权重系数矩阵来处理图像。
权重系数矩阵越接近像素，则其权重越大，并可证明，高斯函数可以减少图像高频噪声，从而提高图像的视觉感受度。
滤波器的选择对于图像去噪处理，应该选择哪种滤波器呢？具体答案随情况而异，以下是几个常见的情况：需要平滑处理通过均值滤波和高斯滤波可以平滑噪声。
当选择两者中的哪一个时，必须从不同的角度看待问题。
如果需要考虑处理时间，则选择均值滤波。
如果需要平滑处理的同时保留图像的细节特征，则可以使用高斯滤波器。
有选择性地消除噪声如果需要具有消除噪声的选择性，可以使用中值滤波器。
由于中值滤波器并没有考虑像素值相邻之间的亮度，因此它可以更好地消除噪声，并保留较好的图像细节。
需要处理非线性噪声如果需要处理一些非线性噪声，例如斑点噪声等，则可以使用在去噪领域越来越流行的非局部均值滤波器。
滤波器的实现图像滤波器的实现可以基于卷积积分原理进行，也可以使用快速算法实现。
轮胎激光散斑干涉相位条纹图局域多方向频域滤波方法
轮胎激光散斑干涉相位条纹图局域多方向频域滤波方法钟浩;刘桂雄;陈冬雪;彭艳华;曾启林【摘要】为解决激光数字剪切散斑干涉技术应用于轮胎缺陷检测中,轮胎缺陷相位条纹图中噪声对包裹相位图解包和轮胎缺陷尺寸测量产生严重影响的问题,该文通过对散斑干涉相位图的条纹特征分析,研究一种根据条纹密度将相位图划分成不同滤波区域进行多方向频域滤波的方法.实验结果表明:在两组模拟的相位图滤波实验中,局域多方向滤波方法的相位误差均值Pmean和相位均方根误差RMS都比正余弦滤波方法、多方向频域滤波方法要小,滤波结果更接近真值;在第3组滤波实验中,局域多方向频域滤波方法的残差点数分别是正余弦滤波方法、多方向频域滤波方法的11.39％、56.25％,体现出较好的滤波特性.【期刊名称】《中国测试》【年(卷),期】2016(042)006【总页数】4页(P100-103)【关键词】轮胎;剪切散斑干涉;相位图;局域;多方向;频域滤波【作者】钟浩;刘桂雄;陈冬雪;彭艳华;曾启林【作者单位】华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州 510640;华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州 510640;华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州 510640;华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州 510640;广州华工百川科技有限公司,广东广州 510640【正文语种】中文激光散斑检测技术是一种实时、非接触式的无损检测技术，在轮胎缺陷检测中具有很大优势。
但激光散斑检测技术中通常相移算法得到的包裹相位图含有大量噪声，这给包裹相位图解包带来很大困难，需对包裹相位图进行滤波处理。
均值滤波简单易行，运算速度快，但在降噪同时影响图像质量，且降噪效果较差；中值滤波是一种非线性滤波，可有效消除椒盐噪声、脉冲干扰及图像扫描噪声，但对高斯噪声无能为力［1］；高斯滤波简单快速，但破坏图像边缘信息，造成图像轮廓或细节模糊；王永红等［2］提出一种条纹正余弦分解、频域低通滤波相结合滤波，该方法可有效去除散斑噪声，算法简单快速，但条纹变化比较大时，难以在滤除噪声的同时保留图像的细节；陈冬雪等［3］基于相位图在不同方向条纹疏密变化程度不同研究一种多方向频域滤波方法，既能滤除噪声，又保留图像的细节，但该方法没有考虑区域条纹疏密度对滤波截止频率D0选择的影响。
基于图像处理的轮胎检测技术
基于图像处理的轮胎检测技术近年来，随着汽车行业的快速发展，轮胎作为汽车的重要组成部分，起到着不可忽视的作用。
由于轮胎质量的好坏会直接影响到车辆的驾驶性能和行车安全，因此对轮胎进行检测和诊断显得尤为重要。
传统的轮胎检测方法主要是依赖人工进行观察和判断，不仅效率低，准确性也难以保证。
而随着计算机技术的不断发展，在图像处理技术的基础上，基于图像处理的轮胎检测技术逐渐成熟，成为了现代轮胎检测的主流方法之一。
基于图像处理的轮胎检测技术主要是通过对轮胎的图像进行分析，实现对轮胎状况的判断和评估。
具体来说，该技术主要包括以下几个步骤：第一步：图像采集。
采用专门的图像采集设备对轮胎进行拍摄，获取轮胎的数字图像。
第二步：图像预处理。
对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、滤波等操作，以提高图像质量和减少噪声。
第三步：特征提取。
通过分析轮胎图像的颜色、纹理、形状等特征，提取出与轮胎状况相关的特征量，如花纹深度、轮胎磨损等。
第四步：特征分类。
根据事先确定好的轮胎状况分类标准，对提取到的特征进行分类，判断轮胎的状况。
第五步：轮胎检测结果输出。
根据分类结果，输出轮胎的检测结果，以供用户参考和处理。
基于图像处理的轮胎检测技术相对于传统方法具有以下几个优点：一、自动化程度高。
根据预先设定的检测标准和算法，自动对轮胎进行检测和诊断，避免了人工检测的繁琐和低效。
二、准确性高。
基于图像处理技术，通过对轮胎图像进行分析和处理，能够精准地判断轮胎的状况，提高了检测的准确性。
三、工作效率高。
相较于传统的人工检测方法，基于图像处理的轮胎检测技术能够快速地处理大量的图像数据，提高工作效率。
四、智能化程度高。
基于图像处理的轮胎检测技术可根据用户的需求进行调整和优化，实现智能化的数据处理和判断。
总的来说，基于图像处理的轮胎检测技术是一项非常重要的技术，既提高了检测的准确性和效率，又有效地避免了人为因素的干扰，为轮胎的质量控制和提升汽车的安全性提供了有力的支持。
轮胎印痕分析与运用PPT培训课件
轮胎印痕在越野比赛中的应用
在越野比赛中，轮胎印痕是判断车辆通过障碍物能力的关键 因素。通过观察轮胎印痕，可以了解车辆在复杂地形下的行 驶状况，预测车辆能否顺利通过障碍物。
越野比赛中的轮胎印痕还能反映车辆的悬挂系统、驱动系统 等性能参数，为参赛者提供车辆维护和调校的参考依据。
一起发生在交叉路口的事故，通过轮 胎印痕分析，确定了车辆行驶方向和 碰撞点，为事故责任判定提供了重要 依据。
提高轮胎印痕在交通事故鉴定中的准确率的方法
01
02
03
加强现场勘查
对事故现场进行全面、细 致的勘查，收集尽可能多 的轮胎印痕信息。
提高分析技术
采用先进的轮胎印痕分析 技术，如计算机模拟分析 等，提高分析的准确性和 可靠性。
案例三
某SUV在冰雪路面上制动 时发生侧滑，调查发现该 车轮胎磨损不均，制动性 能不佳。
提高轮胎印痕在车辆安全性能评估中的准确率的方法
建立完善的轮胎印痕数据库
收集不同品牌、型号和规格的轮胎在不同路面条件下的印痕数据， 为分析提供参考。
提高分析人员的专业水平
对分析人员进行定期培训和考核，提高其轮胎印痕分析的准确性和 可靠性。
01
02
03
04
收集轮胎印痕样本
在事故现场或试验场地收集轮 胎印痕样本，确保样本完整、
清晰。
观察与记录
仔细观察轮胎印痕的形状、纹 理、颜色等特征，并记录下来
。
比较与鉴别
将收集到的轮胎印痕样本与已 知的轮胎品牌、型号进行比较
，鉴别其相似度。
推断与结论
根据比较结果，推断出轮胎印 痕与特定车辆的关系，得出结
轮胎激光散斑干涉相位图多方向频域滤波方法
轮胎激光散斑干涉相位图多方向频域滤波方法陈冬雪;刘桂雄;彭艳华;钟浩;曾启林【摘要】为解决激光数字剪切散斑干涉技术应用于轮胎缺陷检测中轮胎缺陷相位条纹图噪声对包裹相位图解包和轮胎缺陷尺寸测量产生严重影响问题，通过对散斑干涉相位图的形成与条纹特征分析，研究一种根据不同方向的条纹密度来设置不同截止频率的多方向频域低通滤波方法。
该方法只需进行一次滤波就能有效滤除噪声，还能更好地保留图像的边缘信息。
实验结果表明：在两组滤波实验中，与中值滤波方法相比，多方向频域低通滤波的边缘保持指数分别是其4.257倍、2.869倍；与正余弦滤波方法相比，多方向频域低通滤波方法的残差点数分别是正余弦滤波方法的16.456%、36.555%，体现出较好的滤波特性。
%A multidirectional low-pass frequency domain filter has been introduced in this paper to prevent the noise in phase fringe patterns of laser digital speckle-shearing interferometer from affecting the result and accuracy of phase unwrapping and the measurement of tire defect size based on the analysis of the formation and fringe characteristics of phase patterns. The cut-off frequency of this method is decided by the different density of phase fringe patterns in different directions. The method can screen most noises and can better preserve the image edge information at one time. The edge preserve index (EPI) of this filter is 4.257 times and 2.869 times higher than median filters and the number of residua is 16.456% times and 36.555% times higher than the sin/cos method in two groups of smoothing experiments. The result shows that this method has better filter property.【期刊名称】《中国测试》【年(卷),期】2015(000)011【总页数】5页(P88-92)【关键词】轮胎;剪切散斑干涉;相位图;多方向;频域滤波【作者】陈冬雪;刘桂雄;彭艳华;钟浩;曾启林【作者单位】华南理工大学机械与汽车工程学院，广东广州 510640;华南理工大学机械与汽车工程学院，广东广州 510640;华南理工大学机械与汽车工程学院，广东广州 510640;华南理工大学机械与汽车工程学院，广东广州 510640;广州华工百川科技有限公司，广东广州 510640【正文语种】中文0 引言激光数字剪切散斑轮胎无损检测技术具有实时、全场非接触、无损、结构简单、无需防震装置等特点，已经成功应用于轮胎生产缺陷探测上。
如何利用图像处理技术进行图像去噪
如何利用图像处理技术进行图像去噪图像去噪是图像处理领域中非常重要的一个任务。
在实际应用中，图像常常受到噪声的干扰，降低了图像的质量和信息的可读性。
因此，利用图像处理技术进行图像去噪是非常有必要的。
本文将介绍常用的图像去噪方法以及它们的优缺点。
在进行图像去噪之前，我们需要了解图像噪声的类型。
图像噪声常见的类型包括高斯噪声、椒盐噪声和泊松噪声等。
高斯噪声是指在图像中产生的随机噪声，给图像增加了随机的灰度值；椒盐噪声是指在图像中随机出现的黑白像素点；泊松噪声是指光子计数较低导致的光强起伏。
针对不同类型的噪声，我们可以采用不同的图像去噪方法进行处理。
第一种常用的图像去噪方法是基于滤波器的方法。
这类方法通过选择合适的滤波器对图像进行滤波处理，以去除噪声。
最常见的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。
均值滤波器通过计算某一像素点周围邻域像素点的平均灰度值来替代当前像素的灰度值；中值滤波器则选择邻域像素点的中值作为当前像素的灰度值；高斯滤波器则根据高斯函数对邻域像素进行加权平均。
这些滤波器可以有效地去除高斯噪声和一些椒盐噪声，但对于其他类型的噪声效果较差。
第二种常用的图像去噪方法是基于小波变换的方法。
小波变换是一种多尺度分析的方法，可以将信号分解成不同频率的成分。
基于小波变换的图像去噪方法主要包括小波阈值去噪和小波包去噪。
小波阈值去噪方法通过对小波系数进行阈值处理，将较小幅度的小波系数置零，保留较大幅度的小波系数。
小波包去噪方法进一步改进了小波阈值去噪方法，可以更好地保留图像的细节信息。
基于小波变换的图像去噪方法在去除噪声的同时保持了图像的边缘和细节，具有较好的去噪效果。
第三种常用的图像去噪方法是基于深度学习的方法。
深度学习是近年来发展起来的一种强大的机器学习方法，通过构建深度神经网络模型，可以学习到图像中的噪声模式，并进行准确的去噪处理。
基于深度学习的图像去噪方法通常包括自编码器、卷积神经网络和生成对抗网络等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
） Ｊ 一 描 述 噪 声 总 功 率
方 差 ： （ ， ４ ） 一 （ ， ４ ） ］ 。 ｆ 一 描 述 噪 声 的 交 流 功 率
均值平 方 ： 一 表示 了噪声 的直流功率
按噪声统计特 性 、噪声幅度分 布形状 、噪声频 谱 形状 ，噪声和 信号之间的关 系等 因素来 区分有平稳 噪 声 、非平稳 噪声 、高斯 噪声 、瑞利噪声 、白噪音 、三
ｌ ＋ 一 ｌ 】
从噪声 中提取信号 波形的各种 估计方法 中 ，维 纳 （ Ｗｉ ｅ ｎ ｅ ｒ ） 滤 波 是一 种最 基本 的 方法 ，适用于 需 要
从噪 声中分离 出的有用信号 是整个信号 （ 波形 ），而
不只 是它的几个 参量 。其基本依据 就是最小均方 误差
准则 。
性信号处 理技术 ，中值 滤波的基 本原理是把 数字 图像
道路交通科学技术 ２ ０ １ ５． ０ １
技术研究 『 Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ
氓
２维纳 滤波 去噪
图像 中的边缘和轮 廓等细节部 分与图像频谱 的高 频成 分相对应 ，因此 采用高通滤 波的方法让高 频分量 Ｉ Ｉ Ｉ ． ￣Ｕ 通过 ，使低频 分量受到抑止 ，就可增强高频成分 ， 使 图像的边缘和轮 廓变得清 晰 ，实现 图像 的锐 化 。常
影 响到 后续 每个 处 理流 程和 最 后的 识 别精 度 。图像 预处 理 的 目的是 为 了方 便 以后 对轮 胎 图像进 行 边缘 检测 和 特征 点提 取 ，所 以预 处理 的 方法 也是 根 据其 后 的工 作流 程 决定 的 。图像 预处 理 的方 法 中图 像 的
均 方 值：
１ ＋ 一 １ ｌ Ｄ ＇ １ 、 Ｉ
其中：
（ １ ）
一
Ｄ（ “ ， ｖ ） ：
（ ）
式中 ： 表示滤波器的阶数 ： Ｄｏ 为截至 频率 。
与高通 滤波相反 ，低 通滤波能 消除图像 的噪声 。
巴特沃斯低通滤波 器格式 为 ：
１中 值滤 波去 噪
Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ； 技术研究
轮胎痕迹图像处理 中的 滤波去 噪技术
文 ／ 张汉欣
Ｅ Ｉ ｌ 壹本 文 以 快 速 准 确 识 别 涉 车 现 场 轮 胎 痕 迹 为 目 的 ， 针 对 道 路 交 通 事 故 现 场 轮 胎 痕 迹 图
尺 寸 一 般 先 选 用 ３，再 取 ５，逐 步 放 大 ，直 到 效 果 满 意 为 止 。ＭＡＴＬ ＡＢ 图 像 处 理 工 具 箱 提 供 了 ｍｅ ｄ ｆ ｉ ｌ ｔ ２
统 计 方 法 来 认 识 的 随机 误 差 ” ，因 而描 述 噪 声 的 方 法
图像预处理包括 灰度变换 、滤 波去噪 、增强技 术
等 。预 处理 首 先能 减少 或 消除 已采 集 图像 中 的 噪声 等 干 扰 ，提高 图 像信 噪 比 ；其 次 ，可 减少 或 消 除图
可用 其概率分布 函数和概 率密度分布 函数 。实际应用 常用 其数字特征 即均值方差 、相关 函数 等来描述 。
像 ，详 述 图像 平 滑 处 理 过 程 中各 种 滤 波 器 的 滤 除 噪 声 效 果 ， 应 用 实验 验 证 维 纳 滤 波 器 的 技 术
效果最好 ，痕迹 图像 的清晰度 显著提 高，为轮胎痕迹 图像 的边缘检测和特征提取 奠定 良好的
理 论 基础 。
巨 囱
Ｏ引言
轮 胎 痕 迹 ； 图 像 ； 增 强 ； 滤 波
或 数字序列 中一点的值 用该点的一 个邻域 中各 点值的 中值 代替 ，让 周围的像 素值接近 的真实值 ，从 而消除 孤 立的噪声 点 。二维 中值滤波是一 维的推广 ，与一维 不 同的是 ，窗口可取不 同的形态 。不同图像 的范围和 不 同的使用 要求 ，往往 采用不 同的窗 口形态和 大小 。
用 的 高 通 滤 波 器 是 巴特 沃 斯 滤 波 器 ，其 格 式 为 ：
１
鹦 窿
（ ａ） 原 图
患
（ ｂ） 高斯 噪声
簟譬 麓簟鼙
氓 畈
睦 麓 ■ 童 秘 ｜ 擘
（ Ｃ） 淑盐噪声 （ ｄ）乘法性噪声
图 １ 原 图与 常用三种 不同类型噪 声的对比
因为 这些 数字 特 征都 可从 某 些方 面反 映出 噪声 的特
征 。例如 ：
像模糊 （ 包括 运 动模 糊 ）；第 三 ，可 减少 或 消除 图
像 退 化 ，减少 图 像 失真 （ 如 几 何失 真 ）；第 四 ，还 可转 变 模式 结构 ，例 如把 非线 性 模式 转 化成 线 性模 式 ，以便 于 图像 的后 续处 理 。轮 胎痕 迹 图像 预处 理 是轮 胎痕 迹 模糊 识 别流 程 的第 一步 ，处 理效 果 直接
面亮度分布假定为 ｆ （ ｘ ， ）， 对其接收起干扰作用的 亮度分布Ｒ（ ｘ ， ） 即可称为图像噪声 。
噪声在 理论上可定义 为 “成多维 图像信 号 ，而图 像 噪声也将同样受到这样 的分解和 合成 。图 １为图像 中常用 的三种不 同类型的典型噪声 。
信号 波 形 从 噪声 污 染 中 ｌ 灰 复 称 为滤 波 。这 是 信 号处
理中经常采用的主要方法之一 ， 具有十分重要的应用价值。
中值滤波是 一种非 线性信号处 理技术 。它在一定 条件下 ，既可 消除噪声 ，又保护 了图像的细节 。运算 过程并不 需要图像 的统计运算 ，运算速度快 。中值滤 波是基于排 序统计理论 的一种能 有效抑制 噪声的非线
平滑处 理尤为重要 。 噪声是干扰 人们视觉 、听觉等 器官对所接收 的信
号源信 息认知的重要 因素 。例 如 ，一幅黑 白图片的平
角 噪声 、加 法噪声 、乘法 噪声 等 。大多数数字 图像 系
统 中 ，输 入图像都是采用 先冻结再扫描方式 将多维图 像变成 一维电信号 ，再对 其进行处理 、存储 、传输 等