图像处理实验三 椒盐噪声
基于matlab的图像高斯噪声和椒盐噪声的滤除
2.3 结论
在图像处理过程中,消除图像的噪声干扰是一个非常重要的问题,本文利用matlab软件,采用高斯滤波的方式,对带有椒盐噪声的图像进行处理,经过滤波后的图像既适合人眼的视觉感觉又能够消除图像中的干扰影响。
通过本次试验我们可以看到高斯滤波对于滤除图像的“椒盐”噪声非常有效，它可以做到既去除噪声又能保护图像的边缘，从而获得较满意的复原效果，尤其在滤除叠加白噪声和长尾叠加噪声方面显出极好的性能。
一、对于椒盐噪声，中值滤波效果比均值滤波效果好。
原因：
1、椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同的位置上，图像中有干净点也有污染点。
2、中值滤波是选择适当的点来代替污染点的值，所以处理效果好。
3、因为噪声的均值不为零，所以均值滤波不能很好地去除噪声点。
二、对于高斯噪声，均值滤波效果比中值滤波效果好。
原因：
1、高斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像素上。
2、因为图像中的每点都是污染点，所以中值滤波选不到合适的干净点。
3、因为正态分布的均值为零，所以均值滤波可以削弱噪声。
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。
椒盐噪声原理
椒盐噪声原理椒盐噪声是数字图像处理中常用的一种噪声模型，它模拟了在数字图像传输和存储过程中的随机噪声，使得图像处理算法可以更加真实地模拟实际应用场景。
椒盐噪声是通过随机地将一些像素点替换成最亮或最暗的像素来模拟的，在一些情况下，它也被称为脉冲噪声或盐和胡椒噪声。
椒盐噪声是一种极端的情况下的情况下出现的影响，它会导致图像上的某些像素随机出现最大值或最小值，从而破坏图像的信息，使其模糊不清，难以识别。
这种噪声通常产生于电视信号传输，数字图像传输，以及缺少保护措施的数字存储系统。
椒盐噪声的原理是基于随机事件的发生，它可以通过以下步骤来模拟：1.随机产生一些椒盐噪声的像素点2.将选中的像素点替换成最亮或最暗的像素值3.再次随机选取一些像素点，重复步骤24.重复以上步骤，直到符合设定的噪声密度为止在实际应用中，椒盐噪声通常会被混合到原始图像中，从而破坏图像的清晰度。
为了减少椒盐噪声对图像的影响，需要使用数字图像处理算法来去除这种噪声。
常见的去噪算法包括中值滤波算法、自适应中值滤波算法以及基于小波变换的去噪算法等。
其中，中值滤波算法是一种基于排序的简单算法，它通过选取像素排序序列的中值来替代每个像素值，这种方法特别适合于去除椒盐噪声；自适应中值滤波算法则可以自动调整中值滤波器的尺寸以适应不同的噪声情况，同时也可以去除其他类型的噪声；基于小波变换的去噪算法则可以通过将图像转换成小波域，选择适当的小波基函数进行滤波来去除椒盐噪声。
总之，椒盐噪声的产生原理是基于随机的噪声事件，它以随机的方式将一些像素点替换成最亮或最暗的像素值，从而破坏了图像中的信息，使其变得模糊不清。
为了避免这种噪声对图像处理产生负面影响，需要使用数字图像处理算法进行去噪处理。
基于噪声分析的椒盐噪声降噪处理方法
基于噪声分析的椒盐噪声降噪处理方法韩丽娜【摘要】摘要:针对传统的中值滤波降噪方法不能有效去除图像中的椒盐噪声，提出基于噪声分析的椒盐噪声降噪处理方法。
算法根据椒盐噪声仅仅改变图像部分像素值为0和255、其余像素并未改变的特点，首先判断图像的噪声点和信号点，针对噪声点，统计邻域中信号的个数，然后根据信号的个数决定采用某个邻域的中值去代替噪声点，从而达到去除椒盐噪声的目的。
仿真实验表明，该算法能有效去除图像的椒盐噪声并较好地保留图像的边缘细节信息。
【期刊名称】计算机与现代化【年(卷),期】2014(000)002【总页数】3【关键词】关键词:噪声分析;椒盐噪声;中值滤波0 引言椒盐噪声一般在图像中呈现颗粒状的点，它会大大降低图像的质量，破坏细节，对后续的识别工作造成影响。
目前已经有很多去除椒盐噪声的方法，例如中值滤波算法就是公认的去除椒盐噪声较好的非线性滤波器，一些学者在此基础上，提出了许多去除椒盐噪声的算法［1-2］。
其基本思想是根据高椒盐噪声图像的特性，在中值滤波算法中引入噪声判定阈值的方法来进行的，但是由于大量的椒盐噪声点汇集在一定的区域范围，因此原始的灰度信息已经受到了极大干扰和破坏，凭借其邻域灰度信息的中值滤波效果也将受到影响。
因此应该对噪声进行分析，明确标识被噪声污染的点和没有污染的点，然后仅仅对噪声污染的点进行滤波。
1 椒盐噪声分析1.1 椒盐噪声的特点在Matlab中，通过J=IMNOISE(I，'salt＆pepper'，D)［3］，为图像I添加椒盐噪声，其中 D 为噪声分布，缺省值为0.05。
椒盐噪声的模型如公式(1)所示［2］。
其中F(x，y)为原图像，G(x，y)为带噪图像，p1和p2为像素受噪声影响的概率，两者几乎相等，设为p，因此，不受噪声影响的像素概率为p3=1-2p。
1.2 Lena图像椒盐噪声分析为了对椒盐噪声进行分析，研究了Lena图像加入D=0.05噪声前后图像和数据对比，如图1所示。
毕业论文-基于中值滤波的图像椒盐噪声滤除算法的研究与应用
本科生毕业论文（设计）题目：基于中值滤波的图像椒盐噪声滤除算法的研究与应用院系：信息科学与技术学院专业：计算机科学与技术学生姓名：**学号：********指导教师：罗笑南(教授)（职称）二〇年月基于中值滤波的图像椒盐噪声滤除算法的研究与应用摘要摘要在现实生活中，将实际获得的图像进行数字化，并在其传输和处理过程中，不可避免的存在着一定的外部干扰和内部干扰，使用户所获得的数字图像被噪声污染，而这些噪声中椒盐噪声的表现更为明显。
为此有大量学者针对椒盐噪声进行研究分析。
中值滤波算法以其非线性的特点，在处理椒盐噪声上有显著的效果，因此许多学者针对中值滤波算法进行改进。
典型的如加权中值滤波器、开关中值滤波器、自适应中值滤波器等。
然而这些滤波器或在保护图像细节上能力不足，或去除噪声效果不佳，或对于高密度噪声无法处理，或过于复杂不便于硬件实现，存在着一定的缺陷。
本文研究了几种典型的改进后的中值滤波算法，通过理论分析与实验仿真，比较其在去噪及保护图像细节各方面的优缺点。
在此基础上，本文给出了一种基于噪声检测的模糊自适应中值滤波算法。
在该算法中，通过设计窗口自适应的噪声检测机制，有效的区分了噪声与非噪声像素点，从而高效的保护了图像细节信息，并大量减少需要处理的像素点，降低算法运行时间。
同时对于检测出的噪声点，则采用改进了的自适性中值滤除算法进行噪声滤除，在该滤波算法中加入了窗口自适应控制，对于高密度噪声也能有效的进行去噪处理。
通过详细的理论分析后，本文基于matlab进行大量仿真实验，验证了这些新方法在噪声去除与细节保留上的有效性。
关键词：图像去噪、椒盐噪声、噪声检测、自适应中值滤波、开关阈值滤波AbstractThe acquisition, recording and transmission of digital images through sensors or communication channels are often interfered by different types of noises, which may change the image. Impulse noise is one most common and important kind of noise. Impulse noise removal in image processing is an important pre-processing so that many researchers work on the restoration of images corrupted by impulse noise. Being the most popular nonlinear filter, the median filter is often used to remove impulse noise because of its good denoising power. In that case, many image-denoising filters are proposed based on the median filter, such as the weighted median filter, soft switching filter, adaptive median filter, etc.In this paper, a new image-denoising filter that is based on several advanced median filter is proposed. There is a two-phase scheme in this new algorithm. In the first phase, an impulse noise detection is used to identify pixels which are likely to be noise candidates. The noise detection has variable window size for removal of impulses, so that we can keep most of the signal content of the uncorrupted pixels, and time used for filtering can be reduced by a wide margin. In the second phase, the noise candidates will be filtered by the new filter. Based on the adaptive median filter, the proposed filter is superior to some other filters mentioned in this paper not only for smooth pictures but also images that are complicated and have many sharp edges. Being incorporated with variable windows size, our method is also very useful for images with high noise level.Key Words:image denoising, salt-and-pepper noise, adaptive median filter,impulse noise detector, switching-based median filter目录第一章引言 (1)1.1课题背景及其意义 (1)图像滤波技术概述 (1)中值滤波研究现状 (2)本论文的主要工作 (3)1.3论文章节安排 (4)第二章图像去噪算法综述 (5)2.1图像去噪方法概述 (5)2.2图像噪声模型 (6)2.3图像去噪质量的评估方法 (7)2.4中值滤波 (8)2.5维纳滤波 (9)2.6均值滤波 (11)2.7其他滤波技术 (12)2.8小结 (13)第三章几种中值滤波去噪方法分析 (14)3.1标准中值滤波方法(STANDARD MEDIAN FILTER,SM) (14)3.2带权值的中值滤波方法(WEIGHTED MEDIAN FILTER) (15)3.3三态中值滤波方法(TRI-STATE MEDIAN FILTER) (17)3.4自适应软开关滤波方法 (18)3.5自适应中值滤波方法 (20)3.6实验结果分析 (21)3.7小结 (26)第四章基于噪声检测的自适应中值滤波 (27)4.1噪声检测机制 (27)4.2椒盐噪声滤除方法 (33)4.2.1 噪声滤除策略 (34)4.2.2 动态窗口策略 (35)4.2.3 VAM滤波方法 (37)4.3小结 (37)第五章仿真结果分析比较 (39)5.1噪声检测机制性能分析 (39)5.2V AM滤波器去噪效果分析 (41)5.3小结 (45)第六章结语 (46)6.1论文主要工作总结 (46)6.2展望 (46)参考文献 (48)致谢 (50)第一章引言1.1 课题背景及其意义冈萨雷斯曾在其著作中提到，视觉是人类感觉中最高级的，而图像又在人类的感知中起着重要的作用[1]。
高斯噪声和椒盐噪声公式
高斯噪声和椒盐噪声公式全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：高斯噪声和椒盐噪声是数字图像处理中常见的两种噪声类型，对图像质量有着不同程度的影响。
在图像处理中，我们经常需要对噪声进行消除或降低，因此了解这两种噪声的特点和产生公式对于图像处理非常重要。
一、高斯噪声高斯噪声又称为白噪声，它是在图像中产生的一种随机噪声。
在实际应用中，由于各种因素如传感器的不确定性、环境的干扰等，会导致图像中出现高斯噪声。
一般来说，高斯噪声是服从高斯分布的随机变量产生的噪声。
高斯噪声的数学模型可以表示为：f'(x,y) = f(x,y) + n(x,y)f'(x,y)表示受到高斯噪声干扰后的图像像素值，f(x,y)表示原始图像像素值，n(x,y)表示高斯噪声。
高斯噪声的特点是均值为0，方差为\sigma^2，即：n(x,y) \sim N(0,\sigma^2)\sigma^2越大，噪声的强度越大。
高斯噪声对图像的影响主要体现在增加了图像的灰度值的随机性，使图像变得模糊、失真，降低了图像的质量。
在图像处理中需要采取相应的降噪措施来消除高斯噪声的影响。
二、椒盐噪声椒盐噪声是另一种常见的噪声类型，它的特点是在图像中突然出现明显的黑白点，类似于图像中加入了颗粒状的盐和胡椒。
椒盐噪声通常是由于数据采集或传输过程中发生错误导致的，例如传感器故障、数据损坏等。
f'(x,y) = \begin{cases}f(x,y), & p < q \\0, & q \leq p < 2q \\L-1, & 2q \leq p\end{cases}椒盐噪声的特点是不规则性强，严重干扰了图像的视觉效果，使图像的质量大幅下降。
处理椒盐噪声是图像处理中的一个重要问题。
三、高斯噪声和椒盐噪声的区别1. 高斯噪声是符合高斯分布的随机噪声，其幅值变化在一个比较小的范围内，呈现连续性；而椒盐噪声是不规则的黑白点分布，呈现离散性。
自适应线性预测图像椒盐噪声去除方法
ｏ ｍａ ｅ ｒ ｒ ｓ ｒ ｅ ． ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｒ ｖ ａ ｈ ｓ ａｇ ｒ ｈ ｆ ｉ ｇ ａ ｅ ｐ ｅ ｅ ｖ ｄ Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔｌ ｒ ｓ ｌ ｐ ｏ ｅ ｔ ｔ ｔ ｉ ｌ ｏ ｉ ｍ ｓ ｆ ｓｅ ｈ ｎ ｏ ｅ ｔ ｅ ｏ ｓ ｌ ｒ ｄ Ｃ ｒ ｓ ｒ ｅ ｓ ｈ ｔ ｉ ａ ｔｒ ｔ ａ ｓ ｍ ｏｈ ｒ ｎ ｉｅ ｆ ｔ ｓ ａ ａ ｐ ｅ ｅ ｖ ｉ ｅ ｎ ｎ
北京 交通大学 电子信息工程 学院 ， 北京 １０ ４ ０４ ０
Ｓｈ ｏ ｏ ｌ ｔ ｎｃ ｎ ｎｏｍａｉｎ Ｅ ｇｎｅｉｇＢｅ ｉｇ Ｊ ｏｏ ｇ Ｕ ｉｅｓｙ， ｅ ｉｇ １０ ４ ， ｈｎ ｃｏ ｌ ｆＥｅ ｒ ｉ ａ ｄ Ｉｆｒ ｔ ｎ ｉｅｒ ， ｉｎ ｉ ｔｎ ｎｖｒｉ Ｂ ｉｎ ０ ０ ４ Ｃ ｉａ ｃｏ ｓ ｏ ｎ ｊ ａ ｔ ｊ Ｅｍａｌ ｊ ｗａ ｇｕ １ ６ ｏ — ｉ ｂｔ ｎ ｙ ＠ ２ ． ｍ ： ｕ ｔ
ｕ ｅ ｏ ｅ ｖ ｈ ｏ ｓ ｅ ｔ ｅ ｏ ｓ ｅ ｓｔ ｓ ｌ ｗ ， ｎ ｉ ｅ ｒ ｐ ｅ ｉ ａｉ ｎ ｌ ｏ ｉ ｍ ｓ ｓ ｄ ｗｈ ｎ ｔ ｅ ｎ ｉｅ ｅ ｓｔ ｓ ｓ ｄ ｔ ｒ ｍｏ ｅ ｔ ｅ ｎ ｉｅ ｗｈ ｎ ｈ ｎ ｉｅ ｄ ｎ ｉ ｉ ｏ ａ ｄ ｌ ａ ｒ ｄ ｃ ｏ ａｇ ｒｔ ｙ ｎ ｔ ｈ ｉ ｕ ｅ ｅ ｏ ｓ ｄ ｎ ｉ ｉ ｈ ｙ
摘
要： 针对灰 度 图像 中的椒盐噪声 ， 出 了一种基 于 自适应权值 与线性预 测方法相结合 的噪声 去除方法 。用椒盐噪 声模 型确 提
定 图像 中的噪声点 ， 以及噪声点所在 滤波窗 口内的噪声 密度 ， 密度较 小时利用设计 的权值 函数进行加权 平均计算 ， 在 以达到去噪 声的 目的； 在噪声 密度较 大 时， 利用线性预 测方 法预 测噪声点 所在 位置 的灰度 值 ， 实现去 噪。对 于非噪声点像 素则不做处理 ， 以 较好地保持 了图像 的细节。 实验结果表 明， 同类方法相 比， 与 此方法有 良好 的去噪性 能。 关键词 ： 盐噪声； 椒 自适应权值 ； 线性预 测
生物医学图像处理中的噪声去除与图像增强算法
生物医学图像处理中的噪声去除与图像增强算法生物医学图像处理在医学诊断、疾病监测和研究领域起着至关重要的作用。
然而，由于成像设备和条件的限制，导致生物医学图像中常常存在噪声，并且图像质量可能不尽如人意。
因此，噪声去除和图像增强算法成为了生物医学图像处理的核心内容。
本文将介绍一些常用的噪声去除与图像增强算法，并探讨它们在生物医学图像处理中的应用。
在生物医学图像中常见的噪声主要有高斯噪声、椒盐噪声和泊松噪声。
高斯噪声是由于成像器件的电子噪声引起的，会给图像带来均值为0的随机分布的像素值扰动。
椒盐噪声则表现为图像中孤立的黑点或白点，这是由于成像过程中信号的缺失或随机跳变引起的。
而泊松噪声则主要出现在低剂量的正电子断层扫描（PET）图像中。
针对高斯噪声，最常用的噪声去除算法之一是基于加权平均的滤波器，如均值滤波器和中值滤波器。
均值滤波器通过计算像素周围邻域的平均值来去除噪声。
然而，均值滤波器对于去除高斯噪声的效果并不理想，因为它容易导致图像细节的损失。
相比之下，中值滤波器通过计算邻域像素的中位数来去除噪声，能够有效地保留图像的边缘信息。
对于椒盐噪声，可以使用自适应中值滤波器来进行噪声去除。
自适应中值滤波器在计算中位数时，根据像素邻域中非噪声像素的比例动态调整滤波器的大小。
这样可以更好地适应不同强度的噪声，并在保留图像细节的同时去除噪声。
针对泊松噪声，可以采用最小化总变差（total variation，TV）的方法来进行噪声去除。
TV正则化方法通过最小化图像的总变差来抑制噪声，并恢复出清晰的图像细节。
这种方法特别适用于低剂量PET图像，因为其在噪声抑制的同时也能够充分保留图像的显著性特征。
除了噪声去除算法外，图像增强算法也是生物医学图像处理中重要的一部分。
图像增强旨在改善图像的视觉质量和信息内容，以便更好地进行医学诊断。
常用的图像增强算法包括直方图均衡化、伪彩色处理和多尺度分解。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过将图像的像素值重新映射到一个更均匀的分布，从而增强图像的对比度和细节。
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下载ftp上共享的图像文件完成如下的任务：
1、下载ftp上共享的图像文件Fig0318(a)(ckt-board-orig).tif，使用函数imnoise添
加椒盐噪声，噪声密度设为0.08 给出处理前后的图像结果对比
%%椒盐噪声
clc
clear
figure(1)
f= imread('I:\数字图像处理\IR\Fig0318(a)(ckt-board-orig).TIF');
subplot 211
imshow(f)
title('原始图像')
R=imnoise(f,'salt & pepper',0.08)
subplot 212
imshow(R);
title('噪声为0.08的椒盐噪声图像')
2、下载ftp上共享的图像文件Fig4.11(a).jpg，使用共享的自定义函数imnoise2（见
示例代码2），添加概率为0.15的胡椒噪声污染，再使用共享的自定义函数spfilt，使用反调和滤波器进行图像恢复，给出恢复前后的图像对比；类似的，当
Fig4.11(a).jpg被概率为0.15的盐粒噪声污染时，使用spfilt进行图像恢复，并
给出恢复前后的图像对比。
%%
clc
clear
figure(1)
f= imread('I:\数字图像处理\FD\I数字图像处理FD.JPG')
subplot 321
imshow(f);
title('原始图像')
PQ=size(f);
R=imnoise2( 'salt & pepper',PQ(1), PQ(2),0.15,0 ); %%胡椒噪声
c=find(R==0)
gp=f;
gp(c)=0;
subplot 323
imshow(gp);
title('胡椒图像')
R=imnoise2( 'salt & pepper',PQ(1), PQ(2),0,0.15 ); %%盐粒噪声
c=find(R==1)
gs=f;
gs(c)=255;
subplot 324
imshow(gs);
title('盐粒图像')
fp=spfilt(gp,'chmean',3,3,1.5)
subplot 325
imshow(fp);
title('胡椒图像恢复')
fs=spfilt(gs,'chmean',3,3,-1.5)
subplot 326
imshow(fs);
title('椒盐图像恢复')
将以上结果保存，写一个简单的实验报告，所有文件打包成压缩文件提交到ftp中的homework文件夹，命名规则：实验三+姓名+学号。