椒盐噪声公式
基于网函数插值的高密度椒盐噪声去除方法
基于网函数插值的高密度椒盐噪声去除方法张晰;张杰;来全;郎海涛;张临杰【摘要】图像在获取和传输过程中容易产生椒盐噪声,严重影响图像质量.针对高密度椒盐噪声滤波处理难的问题,基于网函数插值,提出一种高密度椒盐噪声图像降噪方法.利用椒盐噪声的奇异点和不相关特性检测椒盐噪声,根据椒盐噪声所在位置,采用网函数插值方法对图像进行恢复和重构.实验结果表明,与经典的中值滤波和自适应中值滤波方法相比,该方法对于高密度(密度＞70％)的椒盐噪声能取得更佳的滤波效果,更好地保持图像细节.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2016(042)008【总页数】8页(P220-226,232)【关键词】网函数插值;椒盐噪声;图像降噪;高密度;图像处理【作者】张晰;张杰;来全;郎海涛;张临杰【作者单位】国家海洋局第一海洋研究所,山东青岛266061;国家海洋局第一海洋研究所,山东青岛266061;内蒙古师范大学,呼和浩特010022;北京化工大学,北京100029;中国海洋大学,山东青岛266100【正文语种】中文【中图分类】TP751.1在科技日益发展的现代社会,数字图像处理在目标定位、卫星遥感、天文观测、医疗器械等各个领域有着越来越广泛的应用。
图像在采集、传输和存储等过程中产生的各种噪声对图像的质量会产生影响,因而噪声滤波在图像处理的研究中具有重要的实际应用价值[1]。
受多种因素的影响,图像在获取和传输过程中容易产生类似于随机分布在图像上的胡椒(黑色)和盐粉(白色)微粒的噪声,这种双极脉冲噪声称为椒盐噪声[2],在图像上表征为噪声点亮度与其邻域像素亮度差异较大,造成黑白亮暗点干扰,影响了图像质量。
因此,如何有效去除椒盐噪声,对提高图像分割、边缘检测、特征提取、图像识别和分类具有重要意义[3]。
本文针对大密度椒盐噪声图像滤波效果差的问题,提出一种基于网函数插值的高密度椒盐噪声图像滤波算法,分为噪声点判断与网函数插值滤波2个部分。
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。
一种高效快速的高密度椒盐噪声消除算法(吕宗伟等)
３０∞
２８ ９５
２７盯
２６ ２８ ２４．３９
”．７７
２６．６２ ２５ ４３ ２４．１２
∞％
７０％
３０ ０９
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２５ ６６
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９０％
毖．３０
１８ ６９
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２２ ３９
寰３固像Ｂ日ｂｏｍ的舅试结果
Ｎ“
１０％ ２０％ ３０％ ４０％ ５０％ ６０％ ７０％
对于矩阵中圆圈所标示的椒盐像素，由于窗口内 全部都是椒盐像素，根据式（２）一（５），将不对它进行均 值计算，图像ｙ如下．
１２５ １１４ ２Ｓ５ １１４ １１９ １２９ １１５ １３３ １２２ １３５ １１２ １３４ １５７ ２０３
ｎ；，，＝｛‰，ｌＩ瓢。ｌ∈霹。，，凡，ｌ＝ｏ｝
计算像素的均值
（３） （４）
观，，－打嘲（‰．ｆ，机。ｆ∈ｎ；。，）
如果力｛。，为空，则不计算均值．
定义一个图像】，，位于（ｆ，－『）的像素儿。，为：
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根据式（６）、（７），当我们计算圆圈所标示的椒盐像
ｆ哪，毛一
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…
Ｉ却，
凡：ｏ
【５）
素的均值时，由于窗口内的所有像素都标记为非噪声 像素，因此利用这８个像素的均值去替代该椒盐像素．
基金项目：国家自然科学基金（Ｎｏ．５０忉０８２）；中央高校基本科研业务（Ｎｏ．旺吼ｌＯｌ５００１５）
万方数据
１９０４
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报
２０１１年
２本文的算法
２．１噪声侦测 文献［７］中，Ｋ肋唧给出了一种利用噪声图像的直 方图来识别椒盐噪声的有效方法．通常，对于８位的灰 度图像，灰度值为Ｏ和２５５被定义为椒盐像素． 在本文中，对于一个图像Ｘ，如果某个像素施．ｆ的 灰度值为０或者２５５，我们认为该像素可能是椒盐像 素，并且定义标记，：
做成像的你不能不了解的真相8——如影随形的噪声(中)
如影随形的噪声（中）——做成像的你不得不了解的真相8摘要：sCMOS相机椒盐噪声（RTN噪声）在上一期中我们给大家详细介绍了科学成像中三种主要的噪声：散粒噪声，读出噪声和暗电流。
有了这三种噪声的数据，忽略其他噪声源，我们可以计算出图像的信噪比：信号∗量子效率信噪比=√散粒噪声+读出噪声+暗电流噪声其中：散粒噪声=√信号∗量子效率暗电流噪声=√暗电流∗曝光时间以上公式就变为：信号∗量子效率信噪比=√信号∗量子效率+读出噪声+暗电流∗曝光时间通常暗电流噪声可以忽略，这样我们不难看出：当光信号较强时（远大于读出噪声），散粒噪声占主导地位，信噪比主要由信号强度决定；而在弱光成像中，读出噪声就显得至关重要了。
sCMOS相机读出噪声远小于CCD，也正是它被广泛的应用于弱光成像的一个重要原因。
不过凡事皆有两面性，CMOS也有自己的问题。
在上一期中我们也提到，CCD和CMOS的读出方式不同：CCD只有一个读出口，读出噪声遵循正态分布（Gaussian distribution）。
而CMOS每个像素都有独立的放大器，每列共用一个读出口，因此，每个像素的读出噪声不同，总体遵循偏态分布（Skewed distribution）（图1）：图1 CMOS像素的读出噪声分布位于偏态分布尾部的那些像素具有相对更大的读出噪声，称为高噪声像素(High noise pixel)。
为了更形象的进行说明，我们拍摄了150张bias图片，找出其中典型的高噪声像素和低噪声像素灰度值的分布情况（图2）。
可见，像素的灰度值会随机地在平均值上下变化，低噪声像素的变化区间很小，而高噪声像素的变化区间较大，标准差更大，也就是说噪声更高。
图2 低噪声像素与高噪声像素读出噪声的分布这些高读出噪声的像素点会导致图片看起来像是撒了很多盐和胡椒一样（图3），所以被形象的称为“椒盐”噪声（’Sa lt’n’pepper’ noise）,又叫做随机电报噪声(Random telegraph noise，RTN)。
噪声预测运算公式总结
区分
公式
备注
噪声级
P:声压Pa
P0：2×10-5Pa
噪声级的相加
L:声压级dB
= +10lgN
:单个声压级dB
N:相同声压级个数
噪声级的相减
2.分贝和的增值表
声压级差(L1- L2),dB
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
增值△L
3.0
2.5
2.1
1.8
1ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ5
1.2
1.0
0.8
0.6
0.5
0.4
3.衰减
区分
公式
备注
点声源
衰减量
:距离增加产生衰减值，dB
:点声源至受声点的距离，m
距离点声源r1处至r2处的衰减值
当r2=2r1, = -6dB
r处的L噪声级
分别是r，r0处的声级，dB
线声源
衰减量
:距离增加产生衰减值，dB
:线声源至受声点的距离，m
l:线声源的长度，m
无限长线声源
（r/l＜1/10）
当r2=2r1, = -3dB
分别是r，r0处的声级，dB
有限长线声源
1）r>l0且r0>l0
2）r<l0/3且r0<l0/3
3）l0/3<r<l0且l0/3<r0<l0
1）即在有限长线声源的远场，有限长线声源可当作点声源处理
2）即在有限长线声源的近场，有限长线声源可当作无限长线声源处理
点声源
（r/l＞＞1）
中值滤波器设计及椒盐噪声滤除
中值滤波器设计及椒盐噪声滤除(总10页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--题目四：中值滤波器设计及椒盐噪声滤除一、实验背景在数字图像的生成与采集过程中，由于受工作环境，器件等性能的影响，使得一幅未经处理的原始图像，都存在着一定的噪声干扰。
这种噪声具有以下性质：1、 图像上的噪声出现处呈现不规则分布；2、 噪声的大小也是不规则的。
这些噪声恶化了图像质量，使图像模糊甚至淹没目标特征，给后续的处理分析带来了困难。
因此需要对图像应该进行滤除噪声处理。
二、 实验目的1. 通过利用c 程序实现数字信号处理的相关功能，巩固对信号处理原理知识的理解，培养快速解决实际问题的能力提高实际编程和处理数据的综合能力，初步培养在解决信号处理实际应用问题中所应具备的基本素质和要求。
2. 培养独立思考的能力与研发能力，通过设计实现不同的信号处理问题，初步掌握在给定条件和功能的情况下，实现合理设计算法结构的能力。
3. 提高资料查询和整理的能力。
能够在短时间内找到适合自己的方法。
并在文献整理的过程中学会科技文献的写作，提高语言表达能力。
三、 实验内容1. 理解什么是椒盐噪声，中值滤波的原理及其特性。
2. 设计一种中值滤波，对椒噪声滤波有效，并分析滤波器的适用范围。
3、（扩展训练）对设计的滤波器针对椒、盐噪声滤除分别进行测试，并进行性能比较分析，并讨论椒、盐噪声频度（噪声数目占图像实际像素的百分比）对滤波器实际效果的影响。
四、实验原理1.椒盐噪声椒盐噪声又称脉冲噪声，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。
椒盐噪声的PDF 是：如果b>a ，灰度值b 在图像中将显示为一个亮点，a 的值将显示为一个暗点。
若 或 为零，则脉冲噪声称为单级脉冲。
如果 和 均不为零，尤其是他们近似相等时，脉冲噪声值将类似于随机分布在图像上的胡椒和盐粉微粒。
用中值滤波滤除图像中的椒盐噪声
数字图像处理作业系别：班级：姓名：学号：论文：影响系统图像清晰程度的因素很多，例如室外光照度不够均匀就会造成图像灰度过于集中；由CCD（摄像头）获得的图像经过A/D（数/模转换，该功能在图像系统中由数字采集卡来实现）转换、线路传送都会产生噪声污染等等。
因此图像质量不可避免的降低了，轻者表现为图像不干净，难于看清细节；重者表现为图像模糊不清，连概貌也看不出来。
因此，在对图像进行分析之前，必须要对图像质量进行改善，一般情况下改善的方法有两类：图像增强和图像复原。
图像增强( image enhancement ),定义是将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些关注的特征，抑制非关注的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。
图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。
前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。
采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。
具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。
图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。
在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。
图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。
同时含有椒盐噪声和高斯噪声的图像消噪处理
同时含有椒盐噪声和高斯噪声的图像消噪处理引言所谓噪声是电路或系统中不含信息量的电压或电流。
在工业与自然界中，存在着各种干扰源（噪声源），如大功率电力电子器件的接入、大功率用电设备的开启与断开、雷击闪电等都会使空间电场和磁场产生有序或无序的变化，这些都是干扰源（或噪声源）。
这些源产生的电磁波或尖峰脉冲通过磁、电耦合或是通过电源线等路径进入放大电路，各种电气设备，形成各种形式的干扰。
高斯噪声是指噪声的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。
如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。
高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。
高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。
而椒盐噪声是指椒盐噪声是由图像传感器，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。
本文将采用中值滤波和维纳滤波对含有高斯噪声和椒盐噪声的图像进行处理，通过比较两种滤波技术对图像处理的效果，可以看出哪种滤波技术对椒盐噪声更起作用，哪种滤波技术对高斯噪声更有效果，再根据同一种滤波技术对不同窗口尺寸的图像进行滤波，比较处理效果，最终将选出对图像采用哪种滤波技术或者对同一种滤波技术哪种窗口尺寸滤波效果更好。
中值滤波：是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值.实现方法：1：通过从图像中的某个采样窗口取出奇数个数据进行排序2：用排序后的中值取代要处理的数据即可中值滤波在图像处理中,常用于用来保护边缘信息,是经典的平滑噪声的方法。
中值滤波原理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性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像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。
方法是去某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。
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椒盐噪声公式
椒盐噪声公式是一种用来描述噪声信号的统计模型，它常用来分析和处理噪声对信号传输和处理的影响。
椒盐噪声是一种特殊的噪声信号，它的特点是在信号中出现突然的极大或极小值，就像是在一盘椒盐中突然出现了几粒盐或几粒椒一样。
本文将介绍椒盐噪声公式的定义、应用以及对信号处理的影响。
我们来看一下椒盐噪声公式的定义。
椒盐噪声公式可以用以下形式来表示：
N(x) = P(x) * S(x) + (1 - P(x)) * I(x)
其中，N(x)表示噪声信号，P(x)表示噪声信号中出现椒盐噪声的概率，S(x)表示椒盐噪声信号，I(x)表示没有椒盐噪声的信号。
椒盐噪声公式的应用非常广泛。
在通信领域，椒盐噪声公式常用来分析和处理信号传输过程中的噪声干扰。
通过对椒盐噪声的建模，我们可以更好地理解噪声对信号的影响，并采取相应的措施来提高信号的传输质量。
在图像处理领域，椒盐噪声公式被用来去除图像中的噪声，提高图像的清晰度和质量。
此外，椒盐噪声公式还被广泛应用于音频处理、视频处理等领域，用来改善信号的质量和还原原始信号。
椒盐噪声对信号处理的影响是十分显著的。
由于椒盐噪声的特殊性，它能够在短时间内引入大量的噪声，导致信号的失真和丢失。
这对于一些对信号质量要求较高的应用来说是不可接受的。
因此，在信
号处理过程中，我们需要对椒盐噪声进行有效的抑制和去除。
常用的方法包括中值滤波、均值滤波、自适应滤波等。
通过这些方法，我们可以对椒盐噪声进行有效的抑制，提高信号的质量和可靠性。
除了对信号处理的影响，椒盐噪声还可以用来对某些系统进行性能测试和评估。
通过在信号中添加椒盐噪声，我们可以模拟实际环境中的噪声干扰，评估系统的抗噪声能力和鲁棒性。
这对于一些对信号质量要求较高的系统来说是非常重要的，例如无线通信系统、图像处理系统等。
总结起来，椒盐噪声公式是一种用来描述噪声信号的统计模型，它能够有效地分析和处理噪声对信号传输和处理的影响。
椒盐噪声公式在通信、图像处理、音频处理等领域都有广泛的应用。
椒盐噪声对信号处理的影响是不可忽视的，它会导致信号的失真和丢失。
因此，在信号处理过程中，我们需要采取相应的措施来抑制和去除椒盐噪声。
通过对椒盐噪声的建模和分析，我们可以更好地理解噪声对信号的影响，并提高信号的传输质量和处理效果。