常用图像去噪方法比较及其性能分析
图像处理中的图像去噪算法比较分析
图像处理中的图像去噪算法比较分析图像去噪是图像处理中一个非常重要的任务，其目的是去除或减少图像中的噪声，使图像更加清晰、具有更好的视觉效果。
随着科技的不断发展，图像去噪算法也在不断地改进和演化。
本文将对图像处理中常用的图像去噪算法进行比较分析，包括均值滤波、中值滤波、双边滤波和小波去噪算法。
首先，均值滤波是一种简单而常用的图像去噪算法。
该算法基于邻域平均的原理，通过计算像素周围邻域的平均值来去除噪声。
均值滤波对于平滑噪声较少且噪声强度较小的图像效果较好，但对于噪声强度较大的图像效果不佳。
它的主要优点是计算简单、速度较快，适用于实时处理应用。
其次，中值滤波是另一种常用的图像去噪算法。
该算法通过将像素周围邻域的像素值排序，并取中间值作为去噪后的像素值，从而实现去除噪声的效果。
中值滤波对于椒盐噪声等局部噪声有较好的去噪效果，但对于高斯噪声等全局噪声效果不佳。
由于中值滤波的核心操作是排序计算，因此在处理效率方面相对较低。
第三，双边滤波是一种结合了空间域和灰度域信息的图像去噪算法。
该算法引入了像素之间的相似性和距离度量，通过对空间域和灰度域进行加权平均，既能够平滑图像，又能够保留边缘细节。
双边滤波对于各种类型的噪声都具有较好的去噪效果，并且可以控制平滑程度。
然而，双边滤波的计算复杂度较高，处理大尺寸图像时速度较慢。
最后，小波去噪是一种基于小波变换原理的图像去噪算法。
该算法通过将图像分解成多个不同频率的子带，对低频子带进行平滑，高频子带进行细节增强，从而实现去噪去毛刺的效果。
小波去噪对于各种类型的噪声都具有较好的去噪效果，并且能够保留图像的细节和纹理。
但小波去噪的计算复杂度较高，需要进行多次小波分解和重构，算法的实现较为复杂。
综上所述，不同的图像去噪算法具有各自的优缺点，适用于不同类型噪声的去除。
均值滤波和中值滤波是两种简单而常用的去噪算法，适用于低强度噪声和局部噪声处理。
双边滤波和小波去噪算法是基于更复杂原理的图像去噪算法，适用于各种类型的噪声和较高强度噪声的处理。
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。
图像处理中的降噪方法与效果评估
图像处理中的降噪方法与效果评估概述：在图像处理中，噪声常常存在，它会降低图像质量并影响后续分析和处理任务。
因此，降噪是图像处理的一个重要环节。
本文将介绍图像处理中常用的降噪方法，并对它们的效果进行评估。
一、图像噪声的分类图像噪声可以分为两大类：本质噪声和随机噪声。
本质噪声是在图像获取或传输过程中引入的，如热噪声、偏振噪声等。
随机噪声主要是由于电子设备的限制产生，如高ISO拍摄引入的噪声、扫描仪添加的噪声等。
二、降噪方法1. 统计滤波统计滤波是一种常用的降噪方法，它通过计算像素点周围像素的统计特征来实现降噪。
常见的统计滤波器有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
均值滤波计算像素周围像素的平均值作为滤波结果，适合对高斯噪声进行降噪。
中值滤波计算像素周围像素的中值作为滤波结果，适合对椒盐噪声进行降噪。
高斯滤波通过卷积操作对图像进行模糊处理，可以在降噪的同时保留图像的细节。
2. 自适应滤波自适应滤波是一种根据图像的局部特征自适应地调整滤波参数的方法。
常见的自适应滤波器有自适应中值滤波和自适应高斯滤波。
自适应中值滤波器通过动态调整滤波器的窗口尺寸和阈值，可以在保留图像细节的同时有效降噪。
自适应高斯滤波器则根据局部像素的方差信息自适应地调整高斯滤波的参数，适用于各种类型的噪声。
3. 小波降噪小波降噪是一种通过小波变换实现降噪的方法。
小波变换可以将信号分解成不同频率的子带，通过对子带系数的阈值处理可以实现降噪。
小波降噪方法有硬阈值法和软阈值法。
硬阈值法将子带系数小于阈值的置零，并重新合成图像，适用于处理椒盐噪声。
软阈值法将子带系数的绝对值减去阈值后，大于零的保留，小于零的置零，再重新合成图像，适用于处理高斯噪声。
三、降噪效果评估评估降噪方法的效果是一项重要的任务，它可以帮助我们选择合适的降噪方法并优化参数。
常用的评估方法有主观评估和客观评估。
1. 主观评估主观评估是通过人眼观察和比较图像质量来评估降噪结果。
常用的主观评估方法有A/B测试和实验评估。
图像处理中的图像去噪方法对比与分析
图像处理中的图像去噪方法对比与分析图像处理是一门涉及数字图像处理和计算机视觉的跨学科领域。
去噪是图像处理中一个重要的任务，它的目的是减少或消除图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度。
在图像处理中，有许多不同的去噪方法可供选择。
本文将对其中几种常见的图像去噪方法进行对比与分析。
首先是均值滤波器，它是最简单的去噪方法之一。
均值滤波器通过计算像素周围邻域的像素值的平均值来降低图像中的噪声。
它的优点是简单易懂，计算速度快，但它的效果可能不够理想，因为它会导致图像模糊。
接下来是中值滤波器，它是一种非线性滤波器。
中值滤波器通过对像素周围邻域的像素值进行排序，并选取中间值来替代当前像素的值。
它的优点是可以有效地去除椒盐噪声和激光点噪声等噪声类型，而且不会对图像的边缘和细节造成太大的损失。
然而，中值滤波器也有一些缺点，例如无法去除高斯噪声和处理大面积的噪声。
另一种常见的去噪方法是小波去噪。
小波去噪利用小波变换的多尺度分解特性，将图像分解为不同尺度的频带，然后根据频带的能量分布进行噪声和信号的分离，再对分离后的频带进行阈值处理和重构。
小波去噪的优点是可以提供较好的去噪效果，并且能够保留边缘和细节。
然而，小波去噪的计算复杂度较高，处理大尺寸的图像会耗费较多的时间。
另外，还有一种常见的图像去噪方法是非局部均值去噪（Non-local Means Denoising，NLM）。
NLM方法基于图像的纹理特征，通过计算像素周围的相似度来降噪。
它的优点是可以保持图像的纹理和细节，并且可以处理各种类型的噪声。
然而，NLM方法的计算复杂度较高，对于大尺寸的图像来说可能会耗费较多的时间。
最后，自适应滤波器也是一种常见的图像去噪方法。
自适应滤波器根据图像的局部特性来调整滤波器的参数，以达到更好的去噪效果。
它的优点是可以根据图像的特点进行自适应调整，并且可以有效地去除噪声和保留细节。
然而，自适应滤波器也存在一些缺点，例如可能会对图像的边缘造成一定的模糊。
常用图像去噪方法探析与比较
提出的一种自适应的滤波器，它是在信号和噪声都 数，并且被保留系数与系数相同（ 没有被缩减） ，如
是随机量，其功率谱在互相交迭情况下，从某种最优 下式所示：
意义上提取信号的方法。它能根据图像的局部方差
调整滤波器的输出，最终目标是使统计误差函数值 minMSE = E｛ （ f（ x，y） － f^（ x，y） ） 2 ｝ 最小，其中，E 是 期望值操作符，f 是含噪图像，f^ 是期望输出的图像。
在图像上滑动，窗口中心位置的值即目标像素的值 g（ x，y） 用窗内各点的平均值 f^（ x，y） 来代替，即用窗内 各像素的平均值来代替一个像素的的灰度。即 f^（ x，y）
盐噪声等典型噪声，而乘性噪声往往和图像交织在 一起。为了得到原始图像的特征，必须将信号中的 噪声滤除掉。
∑ =
1 m
（
m，n）
提出了各种的去噪方法，一般常用的有时域和频域两 波的思想就是在噪声点像素周围寻找一个合理的值
① 收稿日期： 2011 － 02 － 20 作者简介：万小红（ 1980 － ） ，女，宁夏平罗人，运城学院公共计算机教学部助教，硕士，研究方向为数字图像处理。
·60·
来代替噪声点的像素［3］。具体实现方法是： 选取合 幅值低于该阈值的小波系数置为 0，高于该阈值的小
g（
∈s
x，y）
。式中
x，y
= 0，1，2，3…n，s 是目标点
（ x，y） 领域中点的坐标的集合，但其中不包括（ x，y）
一般情况下图像的有用信息都集中在图像的低 点，m 是集合内坐标点的总数。
频部分，噪声都集中在图像的高频部分，而往往图像
均值滤波的特点是算法简单，计算速度快，但缺
的细节信息和边缘部分也是图像的高频部分，所以 点是消弱了图像的边缘，造成图像一定程度的模糊。
如何处理计算机视觉技术中的图像去噪问题
如何处理计算机视觉技术中的图像去噪问题图像去噪是计算机视觉技术中的一个重要问题，它的目标是从噪声污染的图像中恢复出清晰而细节丰富的图像。
噪声包括原始图像中的随机和系统性的不良像素值，这些噪声会降低图像的质量和可视性。
在图像处理和计算机视觉应用中，图像去噪是一个挑战性的任务，因为我们需要尽可能地去除噪声，同时保留图像的细节和结构。
在处理计算机视觉技术中的图像去噪问题时，有许多常见的方法可供选择。
下面将介绍一些常见的图像去噪技术，以及它们的优缺点。
1. 统计去噪方法：统计去噪方法通过对图像中的像素值进行概率分析来降低噪声的影响。
其中一个著名的方法是均值滤波器，它将每个像素点的像素值替换为其周围邻域像素值的平均值。
均值滤波器简单易实现，但在去除噪声的同时也会损失一些图像细节。
2. 基于偏微分方程的方法：基于偏微分方程的方法是一种常用的图像去噪技术。
这种方法通过显式或隐式地解决偏微分方程来去除图像中的噪声。
例如，使用扩散方程可以模拟噪声传播，从而移除噪声。
基于偏微分方程的方法可以有效地去除噪声，但也容易导致图像细节的模糊。
3. 小波去噪方法：小波去噪是一种基于小波变换的图像去噪技术。
小波变换能够分析图像的不同频率信息，因此可以有效地分离出噪声和信号。
小波去噪方法通常包括两个步骤：首先，使用小波变换将图像转换到小波域；然后，根据小波系数的阈值来去除噪声。
小波去噪方法在去除噪声的同时能够保留图像的细节，因此被广泛应用于图像处理领域。
4. 深度学习方法：深度学习方法是近年来图像去噪领域的新兴技术。
通过训练深度神经网络，可以学习到图像中的噪声模式，并通过这些学习到的模式来去除噪声。
深度学习方法具有很好的去噪效果，但需要大量的训练数据和计算资源。
在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的图像去噪方法。
如果需要快速处理大量图像，可以选择统计方法或基于偏微分方程的方法。
如果需要更好的去噪效果和细节保留，可以选择小波去噪或深度学习方法。
图像去噪多种方法对比
图像去噪一、算法分析一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是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。
目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种：均值滤波：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，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，主要避开对景物边缘的平滑处理。
中值滤波：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。
维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。
对于去除高斯噪声效果明显。
二维统计滤波：二维统计顺序滤波是中值滤波的推广，对于给定的n个数值｛al ,a2,...,an｝，将它们按大小顺序排列，将处于第k个位置的元素作为图像滤波输出，即序号为k的二维统计滤波。
本次实验所给的带噪声图像，估计均值滤波、中值滤波能取得比较好的去噪结果。
图像边缘明显且较多，均值滤波可能会引起模糊。
二、代码实现及结果对比1.均值滤波下不同迭代次数时对比。
（filter_cmp1.m）原始图像迭代一次迭代两次迭代三次迭代四次迭代五次2.均值滤波下不同窗口大小时对比。
（filter_cmp2.m）原始图像窗口大小3×3窗口大小5×5窗口大小7×7窗口大小9×9窗口大小11×113.中值滤波下不同迭代次数时对比。
（medfilt_cmp1.m）原始图像迭代一次迭代两次迭代三次迭代四次迭代五次4.中值滤波下不同窗口大小时对比。
图像处理中的图像去噪方法与效果评估
图像处理中的图像去噪方法与效果评估图像去噪是数字图像处理中的一项关键任务，它旨在从图像中去除噪声，使其更清晰、更易于分析和理解。
在图像处理的众多应用中，图像去噪是一个必备的步骤，它可以用于医学图像、卫星图像、摄影图像等领域。
目前，有许多图像去噪方法可供选择，这些方法可以根据去噪原理、去噪效果和计算效率等方面进行分类。
下面将介绍几种常用的图像去噪方法，并对它们的效果进行评估。
1. 统计滤波方法统计滤波是一种基于统计原理的去噪方法，它通过对图像的像素值进行统计分析来判断噪声像素和信号像素，并通过滤波操作来抑制噪声。
常用的统计滤波方法包括中值滤波、高斯滤波和均值滤波。
中值滤波是一种简单有效的统计滤波方法，它通过对图像中的每个像素周围的邻域进行排序，然后取中间值作为该像素的新值。
中值滤波对于椒盐噪声和斑点噪声有较好的去除效果，但对于高斯噪声和高频噪声效果较差。
高斯滤波是一种基于高斯函数的滤波方法，它将像素的值与其周围像素的值进行加权平均，权值由高斯函数确定。
高斯滤波可以有效地平滑图像，并且保持边缘信息，但对于噪声的去除效果较差。
均值滤波是一种简单的滤波方法，它将像素的值与其邻域像素的平均值进行替换，可以有效地降低噪声的影响，但会导致图像模糊。
2. 小波变换方法小波变换是一种多尺度分析方法，可以将图像分解为不同频率的子带，然后根据子带的特征对噪声进行去除。
小波变换方法具有良好的去噪效果和较高的计算效率，在图像压缩、细节增强等应用中得到了广泛的应用。
小波去噪方法通常包括两个步骤：小波分解和阈值处理。
在小波分解阶段，图像被分解为不同频率的子带；在阈值处理阶段，对每个子带的系数进行阈值处理，然后通过逆小波变换将图像重建。
常用的小波去噪方法包括基于软阈值和硬阈值的去噪方法。
软阈值方法将小于某个阈值的系数置零，大于阈值的系数乘以一个缩放因子；硬阈值方法将小于阈值的系数置零，大于等于阈值的系数保持不变。
这两种方法在去除噪声的同时也会对图像细节造成一定的损失。
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常用图像去噪方法比较及其性能分析
作者：孟靖童王靖元
来源：《信息技术时代·下旬刊》2018年第02期
摘要：本文介绍了噪声的分类模型，之后又分别介绍了空间域去噪、傅里叶去噪算法以及小波去噪中的部分算法，并分别对相似算法进行了分析比较。
同时为了更好的比较出各算法之间的去噪差别针对其中部分去噪算法进行了用matlab的实现，比较了去噪的效果。
关键词：数字图像；噪声；滤波
一、引言
随着当今社会数字化的普及，人们传递图像信息的方式已经从之前单纯的实物传递变为当今的数字图像的传递。
然而由于各种原因会导致数字图像真实性减弱。
针对这种问题，数字图像处理技术应运而生。
数字图像处理技术的产生，不仅满足了人们的视觉，同时经过处理的图像还可以更好的应用于图像加密，图像识别等领域。
二、空间域去噪算法
（一）均值滤波去噪
通过计算某一滤波目标区域内的算数平均值来替代目标区域中心所对应的像素值的方法来达到去除噪声的目的。
而加权均值滤波则是在原有均值滤波的基础上，通过对某些更趋进于真实像素的点进行加权的方法来达到更好的去噪效果，使最终区域中心像素更加趋近于真实像素。
利用均值滤波可以很好的去除由高斯噪声带来的对于图像的影响，然而对于由于椒盐噪声带来的对于图像的影响，均值滤波去除的效果并不很好。
同时，由于均值滤波的算法是通过取目标范围内一小区域中点灰度值的平均值，来决定区域中心点灰度值的，所以不可避免的造成图像经过均值滤波后会导致图像部分原始真实细节被滤掉，造成视觉上细节不清楚的情况。
并且所取范围越大，图像中细节部分越不清晰，图像越平滑。
（二）中值滤波去噪
通过求区域中心点及其周围点灰度值的中值，来代替该中心点的灰度值。
因此利用中值去噪的方法可以较好的弥补均值滤波对于图像边缘不清晰处理的缺点。
然而由于中值滤波对于所选滤波区域的选择要求较高，因此对于滤波区域大小形状的选择需要根据具体图像来确定。
此外，与均值滤波相比，中值滤波对于椒盐噪声的处理比对于高斯噪声的处理更好。
（三）维纳滤波去噪
维纳滤波通过寻找一个滤波模型使得被过滤后图像与原图像的均方差最小。
因此维纳滤波的去噪效果随局部方差的增大而减弱。
与邻域均值滤波法相比，维纳滤波可以更好的处理高斯噪声带来的对于图片的影响。
同时，由于维纳滤波法是一种自适应的滤波器，所以较邻域滤波可以更好的处理图像边缘的细节。
然而维纳滤波却无法很好的处理信噪比较低的图像信号。
实验中发现，维纳滤波在處理完运动模糊图像后会出现较严重类似于高斯噪声的影响，加入中值去噪得到更清晰图像，同时可以与最后一张仅添加中值去噪图片做对比。
三、基于傅里叶变换图像去噪
傅里叶变换图像去噪利用了图像与噪声主要分布频段不同的特点，即图像信息大多分布在低频段及中频段，而噪声则是分布在高频段。
通过衰减信号的高频段来减弱噪声对于图像的影响。
其算法可表示为：
G（μ，v）=H（μ，v）F（μ，v）
其中F（μ，v）为f（μ，v）经傅里叶变换得到，通过函数H（μ，v）衰减高频分量后的F（μ，v）得到输出G（μ，v），之后只需对其进行傅里叶逆变换即可得到去早后图像g（x，y）。
此算法可简单表述为：
（1）把原图像通过傅里叶变换从空间域变到频域；
（2）对变换到频域的图像进行一定程度的衰减，具体衰减方法根据原图像实际情况而定；
（3）对处理后图像从频率域经傅里叶逆变换得到去噪后图像。
经由傅里叶变换去噪可得出低通滤波器及巴特沃斯低通滤波器。
（一）理想低通滤波器
理想低通滤波器仅允许低频信号通过，因此大部分高频噪声被截止，从而达到去噪的效果。
理想低通滤波器设计原理简单，且去噪效果理想，然而由于理想低通滤波器的原理是完全滤掉高频信息，因此导致经处理后图像边缘模糊，同时会出现较严重的振铃现象。
（二）巴特沃斯低通滤波
相比于理想低通滤波器，巴特沃斯低通滤波器对于信号选择通过和不通过的频率之间并没有明显的不连续界限，因此可以缓解理想低通滤波器图像边缘模糊的缺点。
同时巴特沃斯低通滤波器的振铃现象会随其公式阶数的增加而明显增强。
四、基于小波变换的图像去噪方法
（一）小波系数收缩法
小波系数收缩法可分为小波阈值收缩法和小波比例收缩法两类。
1.小波阈值收缩法：通过图像信号小波系数与噪声小波系数不同的特点来对噪声与图像信号进行区分。
选择适当的阈值，对噪声的小波系数进行收缩，从而减弱噪声对于图像信号的影响，到达去除噪声的目的。
2.比例收缩法：根据噪音对于图像信号影响的强弱来按比例对于噪音信号的小波系数进行收缩，以达到去除噪声的目的，因此相比于小波阈值收缩法具有更好的适应性。
（二）模极大值法
函数存在间断点，或是某阶导数存在不连续的情况称为函数的奇异性，可以用Lipschitz 来衡量。
若信号为奇异的，则信号和噪声可以根据其Lipschitz指数在小波各变换尺度上的传播性不同来进行区分。
分别对噪声的极大值进行处理，之后将其小波系数重构后进行逆变换，得到去噪后图像。
此算法适用于奇异点多的图像，但对于奇异点少的图像则不适用，同时计算速度较慢。
（三）相关法
利用图像信号的小波系数之间具有很强的相关性，而噪声的小波系数则不具有相关性的特点来对图像信号及噪音进行区分。
此算法去噪效果理想，但计算复杂。
五、总结
利用通过分析比较这几种常见算法，可以看出各个算法都存在自己的长处与短处，结合算法的适用范围，与图像自身的情况来选择合适的算法可以使得图像处理效果到最好。
同时，在仅使用一种去噪方法效果不明显的情况下，可以适当加入其他去噪方法以达到更好的去噪效果。
参考文献
[1]杨小静，基于LabVIEW和Matlab的图像去噪研究. 湖南师范大学，2014.
[2]余成波，数字图像处理及MATLAB实现.重庆大学出版社，2003.。