边缘保留的像噪声滤除方法
opencvsharp 去除噪点的方法
一、概述现代图像处理技术已经得到了广泛的应用，而去除噪点是图像处理中非常重要的一环。
在使用opencvsharp进行图像处理时，去除噪点是一个常见的需求。
本文将介绍几种常用的opencvsharp去除噪点的方法，希望能够对大家在图像处理中有所帮助。
二、高斯模糊高斯模糊是一种常见的去噪方法，在opencvsharp中也有相关的API 可以实现高斯模糊。
通过调整高斯模糊的核大小，可以有效地去除图像中的噪点，使图像更加清晰。
三、中值滤波中值滤波是一种非常有效的去噪方法，尤其适用于椒盐噪声。
在opencvsharp中，可以使用medianBlur函数来实现中值滤波。
通过选择合适的滤波器尺寸，可以有效地去除图像中的噪点，还原图像的细节信息。
四、均值滤波均值滤波是一种简单但有效的去噪方法。
在opencvsharp中，可以使用blur函数来实现均值滤波。
通过调整滤波器的大小，可以平滑图像并去除噪点。
五、边缘保留滤波边缘保留滤波是一种比较先进的去噪方法，可以在去除噪点的同时保留图像的边缘信息。
在opencvsharp中，可以用stylization函数实现边缘保留滤波。
这种方法适用于对图像进行艺术化处理的场景。
六、小波变换去噪小波变换是一种基于频域的去噪方法，在opencvsharp中也提供了相关的API。
通过小波变换，可以将图像表示为不同频率的小波系数，然后去除低频的噪声成分，最终重构出更清晰的图像。
七、总结去除噪点是图像处理中非常重要的一步，而opencvsharp提供了多种去噪的方法，可以根据具体的需求选择合适的方法。
本文介绍了几种常用的去噪方法，并希望能够对大家在图像处理中有所帮助。
希望读者可以根据实际的场景和需求，选择合适的方法，对图像进行去噪处理，获得更加清晰的图像结果。
八、基于机器学习的去噪方法除了传统的图像处理方法，基于机器学习的去噪方法在近年来得到了广泛的关注和应用。
opencvsharp也提供了相关的机器学习算法，可以用于图像去噪。
如何进行高效的图像增强和降噪
如何进行高效的图像增强和降噪图像增强和降噪是数字图像处理中的重要任务之一。
它们的目的是改善图像的视觉质量和可视化细节，并消除图像中的不必要的噪声。
在本文中，我将介绍一些常用的图像增强和降噪技术，以及一些实现这些技术的高效算法。
一、图像增强技术1.灰度变换：灰度变换是一种调整图像亮度和对比度的常用技术。
它可以通过改变灰度级来增加图像的对比度和动态范围，提高图像的视觉效果。
2.直方图均衡化：直方图均衡化是通过重新分配图像灰度级来增加图像对比度的一种方法。
它通过改变图像的直方图来增强图像的细节和对比度。
3.双边滤波：双边滤波是一种能够保留图像边缘信息，同时消除噪声的滤波技术。
它能够通过平滑图像来改善图像的质量，同时保持图像的细节。
4.锐化增强：锐化增强是一种通过增加图像的高频分量来提高图像的清晰度和细节感的方法。
它可以通过增加图像的边缘强度来突出图像的边缘。
5.多尺度增强：多尺度增强是一种通过在多个尺度上对图像进行增强来提高图像视觉质量的方法。
它可以通过提取图像的不同频率分量来增强图像的细节和对比度。
二、图像降噪技术1.均值滤波：均值滤波是一种常见的降噪方法，它通过将像素值替换为其周围像素的均值来减少噪声。
然而，它可能会导致图像的模糊，特别是在对边缘等细节进行处理时。
2.中值滤波：中值滤波是一种基于排序统计理论的降噪方法，它通过将像素值替换为其周围像素的中值来消除噪声。
相比于均值滤波，中值滤波能够在去除噪声的同时保留图像的边缘细节。
3.小波降噪：小波降噪是一种利用小波变换的降噪方法，它在时频域上对图像进行分析和处理。
它能够通过消除噪声的高频分量来降低图像的噪声水平。
4.非局部均值降噪：非局部均值降噪是一种通过将像素值替换为与其相似的像素均值来减少噪声的方法。
它能够通过比较像素的相似性来区分图像中的噪声和细节，并有选择地进行降噪。
三、高效实现图像增强和降噪的算法1.并行计算：利用并行计算技术，如GPU加速、多线程等，在处理图像增强和降噪算法时，可以提高计算效率和算法的实时性。
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。
遥感数字图像处理-第7章 图像去噪声
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二、空间域去噪声
由于噪声像元的灰度值常与周边像元的灰度值不协调， 表现为极高或极低，因此可利用局部窗口的灰度值统计 特性（如均值、中值）来去除噪声。
空间域去噪声是利用待处理像元邻域窗口内的像元进行 均值、中值或其他运算得到新的灰度值，并将其赋给待 处理像元，通过对整幅图中值滤波、边缘保持平滑滤波和数学形态学去噪声等。
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三、变换域去噪声
3.其他变换
主成分变换、最小噪声分离变换和独立成分变换去噪声主要用 于多波段数据，其去噪声的原理基本相同，即图像通过变换，噪 声主要集中在后面几个分量，选择前面噪声较少的分量进行反向 变换即可实现对图像的去噪声处理。
这里只简单介绍一下主成分变换去噪声的过程，最小噪声 分离变换和独立成分变换去噪声的过程类似。
第7章
图像去噪声
图像去噪声
一、常见噪声类型及其识别 二、空间域去噪声 三、变换域去噪声 难点：傅里叶变换和小波变换去噪声原理 重点：空间域和变换域去噪声方法
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一、常见噪声类型及其识别
遥感数字图像成像过程中，受到外部环境和内部系统等因 素干扰会产生噪声，我们将其分为内部噪声和外部噪声。
噪声具有随机性，可以被认为是由概率密度函数（PDF） 表示的随机变量，通常采用噪声分量灰度值的统计特性（ 如均值、方差等）进行描述。
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三、变换域去噪声
1.傅里叶变换
中心化的频谱图像
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三、变换域去噪声
2.小波变换 利用傅里叶变换去噪声，带宽选得过宽，达不到去噪的目
的；选得过窄，噪声虽然滤去得多，但同时信号的高频部 分也损失了，不但带宽内的信噪比得不到改善，某些突变 点的信息也可能被模糊掉了。 在信号的低频部分，小波对频率的分辨率较高，而对时间 的分辨率较低；在高频部分，则恰好相反。它能自适应地 依据信号的变化而自行变化。 小波变换去噪的基本思路就是利用小波变换把含噪信号分 解到多尺度中，然后在每一尺度下把属于噪声的小波系数 抑制或去除，保留并增强属于信号的小波系数，最后重构 出小波消噪后的信号。
10种常用滤波方法
10种常用滤波方法
滤波是信号处理领域中常用的技术，用于去除噪声、增强信号的一些特征或改变信号的频谱分布。
在实际应用中，经常使用以下10种常用滤波方法：
1.均值滤波：将像素点周围邻域像素的平均值作为该像素点的新值，适用于去除高斯噪声和椒盐噪声。
2.中值滤波：将像素点周围邻域像素的中值作为该像素点的新值，适用于去除椒盐噪声和激动噪声。
3.高斯滤波：使用高斯核函数对图像进行滤波，通过调整高斯窗口的大小和标准差来控制滤波效果。
适用于去除高斯噪声。
4.双边滤波：通过考虑像素的空间距离和像素值的相似性，对图像进行滤波。
适用于平滑图像的同时保留边缘信息。
5. 锐化滤波：通过滤波操作突出图像中的边缘和细节信息，常用的方法有拉普拉斯滤波和Sobel滤波。
6.中可变值滤波：与中值滤波相似，但适用于非线性信号和背景噪声的去除。
7.分位值滤波：通过对像素值进行分位数计算来对图像进行滤波，可以去除图像中的异常像素。
8.快速傅里叶变换滤波：通过对信号进行傅里叶变换，滤除特定频率的成分，常用于频谱分析和滤波。
9.小波变换滤波：利用小波变换的多尺度分析特性，对信号进行滤波处理，适用于图像去噪和图像压缩。
10.自适应滤波：通过根据信号的局部特征自动调整滤波参数，适用于信号中存在时间和空间变化的情况。
以上是常见的10种滤波方法，每种方法都有不同的适用场景和优缺点。
在实际应用中，选择合适的滤波方法需要根据具体的信号特征和处理需求来确定。
图像处理中的边缘保留滤波算法使用教程
图像处理中的边缘保留滤波算法使用教程在图像处理领域中，边缘保留滤波算法是一种常用的技术，用于在平滑图像的同时保留图像中的边缘信息。
该算法可以广泛应用于图像去噪、边缘检测、图像增强等多个领域。
本文将介绍四个常见的边缘保留滤波算法，并详细讲解它们的原理和使用方法。
1. 高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波算法，用于去除图像中的噪声，并平滑图像。
它的原理是利用高斯函数对图像进行卷积操作，通过调整高斯核的大小来控制滤波的强度。
这种算法可以有效地保持图像中的边缘信息，同时去除噪声。
使用高斯滤波算法可以通过以下步骤实现：1) 将图像转换为灰度图像，如果图像已经是灰度图像则跳过该步骤。
2) 选择适当的高斯核大小和标准差。
3) 对图像进行高斯滤波操作。
4) 输出滤波后的图像。
2. 双边滤波双边滤波是一种非线性平滑滤波算法，与高斯滤波相比，它考虑了像素间的空间距离和像素强度之间的相似性。
这意味着它能够更好地保留图像中的边缘信息，同时减少平滑的效果。
使用双边滤波算法可以通过以下步骤实现：1) 将图像转换为灰度图像，如果图像已经是灰度图像则跳过该步骤。
2) 选择适当的滤波器参数，包括空间领域核大小、颜色领域核大小和颜色相似性高斯函数的标准差。
3) 对图像进行双边滤波操作。
4) 输出滤波后的图像。
3. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法，适用于去除椒盐噪声等混合噪声。
它的原理是将像素点周围的邻域像素进行排序，然后选择中间值作为当前像素的值。
这种方法能够有效地平滑图像，同时保留图像中的边缘信息。
使用中值滤波算法可以通过以下步骤实现：1) 将图像转换为灰度图像，如果图像已经是灰度图像则跳过该步骤。
2) 选择适当的滤波器窗口大小。
3) 对图像进行中值滤波操作。
4) 输出滤波后的图像。
4. Laplacian滤波Laplacian滤波是一种常用的边缘检测算法，它基于图像的二阶导数运算。
通过对图像进行Laplacian滤波操作，可以提取出图像中的边缘信息。
图像处理中的平滑滤波方法比较
图像处理中的平滑滤波方法比较近年来，图像处理被广泛应用于计算机视觉、图像识别等领域。
在图像处理中，平滑滤波是一个常见的操作，它可以去除噪点、边缘保持等。
不同的平滑滤波方法会对图像产生不同的影响，因此选择合适的平滑滤波方法非常重要。
本文将比较五种常见的平滑滤波方法：均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波和小波变换。
一、均值滤波均值滤波是最简单的一种平滑滤波方法，它将图像中每个像素点周围的像素值取平均数，并将平均值赋值给该像素点。
均值滤波可以消除图像的高频噪声，但同时也会损失一些图像的细节信息。
此外，均值滤波对较大的噪声点效果并不理想，很容易使图像产生模糊现象。
二、高斯滤波高斯滤波是一种局部加权平均滤波方法，它可以对图像进行模糊处理，同时保留较多的图像细节信息。
高斯滤波的核心理念是将周围像素的加权平均值作为该像素点的值。
高斯滤波的其中一个优点是可以更好地处理高斯白噪声、椒盐噪声等图像噪声，提高图像质量。
但是，高斯滤波也可能产生一定程度的模糊。
三、中值滤波中值滤波是一种基于统计学原理的平滑滤波方法，它将3×3或者5×5个像素的中间值作为该像素点的值。
中值滤波不会像均值滤波那样对图像像素进行加权平均，因此可以更好地去除图像噪声。
中值滤波常用于处理椒盐噪声、斑点噪声等，它能够减弱噪点的影响，同时保持图像的轮廓、边缘等细节特征。
四、双边滤波双边滤波是一种非线性滤波方法，它在平滑图像的同时，还可以保留图像的细节信息。
双边滤波在处理不同光照条件下的图像、模糊图像、具有强噪音的图像等方面具有较好的效果。
它的核心思想是在像素空间和像素值空间同时进行加权，从而能够更好地保留图像细节信息。
双边滤波的计算速度相对较慢，但是它常被用于实时视频处理等场景。
五、小波变换小波变换是在频域进行滤波的一种方法，它能够分离图像信号的低频和高频成份，对于高频噪点可以进行好的去除。
小波变换可以提取出不同频率的信息，对于保留图像细节来说非常有用。
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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边缘保留的图像噪声滤除方法
噪声图像的滤波问题一直是图像处理的基本任务之一。
常用的滤波技术主要有Ｌｅｅ滤波器，Ｆｒｏｓｔ滤波器，ＧａｍｍａＧＡＰ滤波器等。
这些滤波算法都是基于对图像局部统计特性自适应的，因此滤除噪声的效果较好。
但由于算法本身的原因，往往造成图像的边缘等细节信息模糊，降低了图像的质量１。
针对这一问题，人们提出许多改进算法，如改进的Ｌｅｅ滤波器，变窗口滤波器等，这些算法虽然在一定程度上解决了边缘模糊的问题，但也带来新问题，比如改进的Ｌｅｅ滤波器，由于要进行边缘检测，所以选择的窗口就不能太大，但小窗口对消除斑噪声不利，又降低了效能。
针对以上情况，本文提出了一种新的滤波方法：把滤波过程分为两个步骤，先检测出图像的边缘，把图像的边缘从原图像中分离，得到无边缘纹理的图像；然后对其进行滤波，再将边缘纹理加入到滤波后的图像，这样就得到了一个即保留边缘纹理，又有好的滤波效果的图像。
１噪声图像边缘检测
最常用的边缘检测算法一般是Ｓｏｂｅｌ算子、Ｋｉｒｓｈ算子、Ｌａｐｌａｃｉａｎ算子以及Ｍａｒｒ算子等，这些算法都是基于梯度检测的。
梯度检测器就是确定一个门限，当象素梯度超过门限时就认为它是边缘，在图像越亮的地方，梯度的方差就越大，如果门限不变，就会有许多虚假边缘被检测出来；既使门限变化，由于门限的变化范围不好确定，因此效果也不好，所以检测被噪声污染的图像的边缘不能用一般的方法。
本文使用斜面拟合法和广义模糊算子法较好地解决了这个问题。
１.１Ｈａｒａｌｉｃｋ斜面拟合法[２]
边缘是一种灰度的起落，故可用曲面对数字图像进行拟合，然后再在拟合的曲面上进行边缘检测。
由于拟合用的曲面是满足一定平滑性的有理曲面，因而可以使噪声图像得到平滑，有一定滤噪能力。
本文用Ｈａｒａｌｉｃｋ曲面拟合方法作图像边缘检测，该方法用斜面拼接成表面，然后求出表面的交，从而确定物体的边缘。
Ｈａｒａｌｉｃｋ边缘检测可以通过两个步骤完成：
１.１.１确定Ｈａｒａｌｉｃｋ斜面拟合参数
假设对于方形数字图像Ｒ×Ｃ中的每一点（ｘ,ｙ），数字图像ｆ(ｉ,ｊ)的斜面模型都可以写成:
ｆ(ｉ,ｊ)＝αｉ＋βｊ＋γ＋η(ｉ,ｊ)(１）
其中η(ｉ,ｊ)是噪声项，是独立的零均值随机变量。
用最小平方误差求α，β，γ,即最小化下述误差：
将ε２分别对α，β，γ求偏微分，并令结果等于零：
通常Ｒ,Ｃ均为奇数，设拟合窗口Ｒ×Ｃ的中间点坐标为（０，０），由于对称性，有：
求解上面的方程组，得：
求出α，β，γ,后，就可以很容易地进行边缘检测。
由于１仅于Ｒ、Ｃ有关，故令
１．１．２斜面交界的确定
考虑两个相邻的斜面，它们分别由斜面参数α１，β１，γ１和α２，β２，γ２表征，设它们大小相等，斜面中心点连线的中点坐标为（０，０）。
于是这两个中心点的坐标可设为－δｉ／２－δｊ／２和δｉ／２δｊ／２，则两个斜面在一个平面内的条件是：
α１＝α２,β１＝β２,(α１－α２)δｉ／２＋(β１－β２)δｊ／２＋(γ１－γ２)＝０(８)
因为噪声是正态分布的，则α，β，γ亦服从正态分布，所以：
都是服从零均值的正态分布随机变量。
构造Ｆ分布作为统计量：
Ｆ值越大，这两个拟合邻域之间存在边缘的可能性越大。
１．２广义模糊算子法[３]
传统的边缘检测方法是将边缘点理解为灰度的突变点，从而通过邻域象素之间的代数运算来求取边缘点。
广义模糊算子法认为：图像灰度差异是由于光照不均而产生的，在二维图像中，边缘是高频成分，但图像在边缘处灰度值是连续的，也就是说，边缘包括了图像其它部分的灰度信息。
但由于量化的影响，图像灰度值在边缘处产生突变。
定义论域Ｕ上广义模糊集合Ａ表征为：
其中υＡ(ｘ)∈[－１,１]称为Ｕ上的广义隶属函数；称υＡ(ｘ)∈[－１,０]为Ｕ上ｘ完全不属于Ａ的广义隶属函数；υＡ(ｘ)∈[－１,０]为Ｕ上ｘ完全属于Ａ的广义隶属函数；而υＡ(ｘ)＝０为Ｕ上Ａ的模糊分界点函数。
若Ｕ是由有限个元素构成的有限域，则广义模糊集合Ａ也是有限的。
如果一个广义模糊集中仅有一个元素，则称为广义模糊单敦。
于是一个由灰度级为Ｌ的Ｍ×Ｎ二维灰度图像可看成是由一个广义模糊单敦构成的阵列，其每个元素的广义隶属函数的绝对值表示相对于最大亮度Ｌ－１的亮度程度，故可记
为：
其中Ｐｉｊ／ｘｉｊ,(－１≤Ｐｉｊ≤１)表示图像中的元素（ｉ,ｊ）完全拥有或不拥有性质Ｐｉｊ的程度。
定义一个广义模糊算子（ＧＦＯ），它作用在广义模糊集Ａ上可以产生另一个模糊集Ａ’，即Ａ’＝ＧＦＯ(Ａ)。
给出ＧＦＯ的表达式如下：
其中β＞１,α＞０。
在给定了β之后，α可以由上式中第二第三项在分界点[０．５，１]上进行耦合求出。
图１为用广义模糊算子实现图像边缘检测的框图。
选择合适映射，将图１中Ｘ映射到Ｐ，本文采用正弦映射，经过ＧＦＯ变换，发现：当象素点Ｘ（ｉ,ｊ）→０时，由ＧＦＯ操作后，Ｐ(ｉ,ｊ)→－１，Ｐ’(ｉ,ｊ)→１，而Ｘ’(ｉ,ｊ)→Ｘｍａｘ’，即低灰阶区域映射到高灰阶区域；
当象素点Ｘ（ｉ,ｊ）→１时，由ＧＦＯ操作后，Ｐ(ｉ,ｊ)→１，Ｐ’(ｉ,ｊ)→１，而Ｘ’(ｉ,ｊ)→Ｘｍａｘ’，即高灰阶区域映射到高灰阶区域；
当象素点Ｘ（ｉ,ｊ）为→１中间灰度集时，这通常是真正的边缘所在。
由ＧＦＯ操作后，Ｐ(ｉ,ｊ)→０，Ｐ’(ｉ,ｊ)→０，而Ｘ’(ｉ,ｊ)→Ｘｍａｘ—Ｄ（Ｄ是由所选映射函数决定的常数）。
至此，就可用广义模糊算子（ＧＦＯ）检测出图像的边缘。
１．３用Ｈａｒａｌｉｃｋ斜面拟合法和广义模糊算子法综合得到图像边缘
用Ｈａｒａｌｉｃｋ斜面拟合法和广义模糊算子法结合检测边缘，可以先用这两种边缘监测器分别独立地对图像边缘进行检测，然后把得到的图像边缘取逻辑与，得到用两种方法相结合的最终图像的边缘。
２无纹理图像的噪声滤除
对于一般图像的噪声，由噪声的统计特性可知，其幅度Ａ是高斯分布，其亮度ｕ是指数分布。
对亮度来讲，其分布函数可写成[４]：
因此实际上最终获得的噪声图像像素代表场景的反射强度，图像亮度Ｉ（ｔ）可写成
Ｉ（ｔ）＝Ｒ（ｔ）ｕ（ｔ）(１４)
其中ｔ＝（ｘ,ｙ）为图像上一点，Ｒ（ｔ）为理想图像亮度，ｕ（ｔ）为亮度，反应了目标的反射特性，ｕ（ｔ）与Ｒ（ｔ）统计独立。
这里我们采用Ｌｅｅ滤波器进行噪声滤除。
Ｌｅｅ滤波器假设图像噪声是乘性噪声，并采用自适应迭代法。
这种方法有利于保持边缘信息。
其数学表达式为：
Ｒ＝Ｉ＋Ｋ(ＣＰ×Ｉ)
Ｋ＝(ＵＶ)／(ＶＵ２＋Ｉ２Ｍ)，
Ｍ＝(ＳＤ／Ｉ)／２ (１５)
其中，Ｒ为处理后像元值；Ｉ为平滑窗口像元的平均值；ＣＰ为平滑窗口中心像元的灰度值；Ｕ是相乘噪声均值（基于假定，一般取Ｕ＝１）；Ｖ是平滑窗口像元的方差；ＳＤ是平滑窗口的噪声标准差。
３基于边缘检测的噪声滤除
对未处理的图像（如图２所示）用合适的方法进行边缘检测（使其纹理不丢失）。
不是边缘的象素令其值为零，边缘象素保留其原值，得到边缘图像（如图３所示）。
把边缘象素点从原始未处理的图像中减去，令边缘被减去处的值等于临近非边缘象素值的平均，这样就得到了非边缘的均匀的图像。
用合适的滤波器（本文为Ｌｅｅ滤波器）对改图像滤波，滤除噪声，然后恢复边缘，即用边缘位置的象素值代替被滤波过的对应位置的象素值，得到最终图像（如图４所示）。
图５为仅用Ｌｅｅ滤波的结果。
从图中可以很明显的看到该算法即保留了边缘又滤除了噪声，效果要明显好于Ｌｅｅ滤波。