图像滤波去噪处理
图像去噪算法及其应用
图像去噪算法及其应用图像去噪算法是数字图像处理领域中的一个重要分支，其主要任务是将图像中的噪声去除，以提高图像的质量和清晰度。
随着计算机技术的不断发展和普及，图像去噪算法也得到了广泛的应用。
本文将介绍图像去噪算法的基本原理及其在实际应用中的一些案例。
一、图像去噪算法的基本原理图像去噪算法的基本原理是利用数字图像处理技术，对图像进行滤波处理，去除噪声。
滤波有很多种方法，其中比较常见的有均值滤波、中值滤波、小波变换等。
以下分别介绍一下这几种方法的原理及其适用范围：1.均值滤波均值滤波是一种常见的线性平滑滤波方法，其原理是用像素周围的颜色平均值来代替该像素的颜色。
具体实现时，使用一个固定大小的矩形来计算像素的平均值，然后将平均值作为新的像素值。
均值滤波的优点是计算简单，但是对于图像中的高斯噪声、脉冲噪声等较强的噪声，效果不太好。
2.中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，其原理是用像素周围的颜色中位数来代替该像素的颜色。
中值滤波的优点是能有效去除图像中的椒盐噪声、斑点噪声等，但对于高斯噪声、周期噪声等较强的噪声，效果不佳。
3.小波变换小波变换是一种用于分析非平稳信号的数学工具，也被广泛应用于图像处理领域。
通过小波变换，我们可以将图像分解成不同频率的子图像，然后在每个子图像上进行处理，最后将所有子图像合并为一个图像。
小波变换具有良好的局部性和多尺度特性，能够有效地去除不同类型的噪声。
二、图像去噪算法的应用案例1.医学图像处理医学图像处理是图像处理领域的一个重要应用领域，其主要任务是对医学图像进行分析、处理和诊断，以辅助医生对疾病进行诊断和治疗。
在医学图像处理中，图像去噪算法常常被应用于CT、MRI等医学影像数据的预处理，以提高其清晰度和准确性。
2.视频图像处理随着数字化技术的发展，视频图像处理在娱乐、教育、安防等领域得到了广泛的应用。
在视频图像处理中，图像去噪算法的主要任务是去除视频中的噪声和干扰，以提高图像的清晰度和稳定性，从而为后续处理提供更加可靠的基础。
如何实现图像去噪处理
如何实现图像去噪处理图像去噪处理是图像处理中的一项重要任务，它的目标是消除图像中的噪声，恢复出更加清晰和真实的图像。
噪声是由各种因素引入图像中的非理想信号，例如传感器噪声、环境干扰和信号传输过程中的干扰等。
因此，实现图像去噪处理可以提高图像的可视质量，同时对于图像分析、计算机视觉和机器学习等应用也具有重要意义。
在实现图像去噪处理的过程中，可以采用多种方法和技术。
下面将介绍几种常用的图像去噪处理方法：1. 统计滤波法：统计滤波法是一种基于统计学原理的图像去噪方法，它利用图像中的统计特性进行噪声估计和去除。
其中最常见的统计滤波方法是均值滤波和中值滤波。
均值滤波是利用图像中像素点的平均灰度值进行噪声消除，对于高斯噪声有较好的效果；而中值滤波则是利用像素点周围领域窗口中像素点的中值进行噪声消除，对于椒盐噪声和脉冲噪声有较好的效果。
2. 自适应滤波法：自适应滤波法是一种根据图像局部特性调整滤波器参数的图像去噪方法。
它通过对图像的不同局部区域采用不同的滤波参数，能够更好地保留图像细节。
自适应滤波方法包括自适应加权中值滤波和双边滤波等。
其中自适应加权中值滤波根据邻域像素点的中值和加权均值的差异来调整滤波器参数，能够对不同类型的噪声有针对性的去除；而双边滤波方法在滤波的同时，根据像素点之间的相似性进行权重调整，能够在保持边缘信息的同时去除噪声。
3. 小波变换法：小波变换法是一种基于频域分析的图像去噪方法，它能够提供图像在不同频段上的特征信息。
小波变换将图像分解成不同尺度的频带，利用频带之间的相关性进行噪声消除。
小波变换方法包括离散小波变换（DWT）和小波包变换（DWP）等。
离散小波变换将图像分解成低频分量和高频分量，其中低频分量包含图像的基本信息，高频分量包含图像的细节信息和噪声信息；小波包变换则对图像进行多层次分解，更加灵活地进行滤波处理。
除了上述几种常用的图像去噪方法之外，还有一些其他的方法也被广泛应用于图像去噪处理，例如基于局部图像统计的方法、基于总变差的方法、基于深度学习的方法等。
图像处理中的图像去噪与图像增强技术
图像处理中的图像去噪与图像增强技术图像处理是一门广泛应用于多个领域的技术，其中图像去噪与图像增强技术是其中重要的两大方向。
图像去噪是指在图像处理过程中，将图像中的噪声去除，从而提高图像的质量和清晰度；而图像增强则是指通过各种算法和技术手段，改善图像的视觉效果，使得图像更加美观和易于分析。
本文将围绕图像去噪与图像增强技术展开，深入探讨它们的原理、应用与未来发展方向。
第一章：图像去噪技术1.1图像噪声的来源与分类图像噪声是指在采集、传输、存储等过程中由于各种因素引起的图像中的无意义的像素值。
图像噪声的来源主要包括传感器本身的噪声、传输过程中的干扰、存储设备的误差等。
根据噪声的性质，可以将图像噪声分为加性噪声、乘性噪声等不同类型。
1.2常用的图像去噪技术目前，常用的图像去噪技术包括空域滤波、频域滤波、小波去噪、基于深度学习的去噪等。
空域滤波是最早被应用于图像去噪的技术之一，主要包括均值滤波、中值滤波等。
频域滤波则通过利用图像的频谱信息，对图像进行滤波。
小波去噪利用小波变换的多尺度分析特性，可以有效地去除图像中的不同尺度的噪声。
基于深度学习的去噪技术则是近年来兴起的一种新技术，通过训练深度神经网络，可以实现高效的图像去噪效果。
1.3图像去噪技术的应用图像去噪技术在各个领域都有着广泛的应用。
在医学影像领域，图像去噪技术可以帮助医生更准确地诊断疾病；在无人驾驶领域，图像去噪技术可以提高驾驶辅助系统的精度和可靠性；在工业检测领域，图像去噪技术可以帮助工程师更准确地检测产品的质量等。
1.4图像去噪技术的挑战与发展方向尽管图像去噪技术取得了显著的进展，但是在实际应用中仍然存在一些挑战。
例如，对于复杂场景中的图像，传统的图像去噪技术往往效果不佳；另外，图像去噪技术的算法复杂度较高，需要大量的计算资源。
未来，如何进一步提高图像去噪技术的鲁棒性和实时性将成为重点研究方向。
第二章：图像增强技术2.1图像增强技术的分类图像增强技术根据不同的目的，可以分为对比度增强、边缘增强、细节增强等不同类型。
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。
利用Matlab进行图像去噪和图像增强
利用Matlab进行图像去噪和图像增强随着数字图像处理技术的不断发展和成熟，图像去噪和图像增强在各个领域都有广泛的应用。
而在数字图像处理的工具中，Matlab凭借其强大的功能和易于使用的特点，成为了许多研究者和工程师首选的软件之一。
本文将介绍如何利用Matlab进行图像去噪和图像增强的方法和技巧。
一、图像去噪图像去噪是指通过一系列算法和技术，将图像中的噪声信号去除或减弱，提高图像的质量和清晰度。
Matlab提供了多种去噪方法，其中最常用的方法之一是利用小波变换进行去噪。
1. 小波变换去噪小波变换是一种多尺度分析方法，能够对信号进行时频分析，通过将信号分解到不同的尺度上，实现对图像的去噪。
在Matlab中，可以使用"dwt"函数进行小波变换，将图像分解为低频和高频子带，然后通过对高频子带进行阈值处理，将噪声信号滤除。
最后通过逆小波变换将去噪后的图像重构出来。
这种方法能够有效抑制高频噪声，保留图像的细节信息。
2. 均值滤波去噪均值滤波是一种基于平均值的线性滤波方法，通过计算像素周围邻域内像素的平均值，替代原始像素的值来去除噪声。
在Matlab中，可以使用"imfilter"函数进行均值滤波，通过设置适当的滤波模板大小和滤波器系数，实现对图像的去噪。
二、图像增强图像增强是指通过一系列算法和技术，改善图像的质量、增强图像的细节和对比度，使图像更容易被观察和理解。
Matlab提供了多种图像增强方法，以下将介绍其中的两种常用方法。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过对图像像素值的分布进行调整，增强图像对比度的方法。
在Matlab中，可以使用"histeq"函数进行直方图均衡化处理。
该函数能够将图像的像素值分布拉伸到整个灰度级范围内，提高图像的动态范围和对比度。
2. 锐化增强锐化增强是一种通过增强图像边缘和细节来改善图像质量的方法。
在Matlab中，可以使用"imsharpen"函数进行图像的锐化增强处理。
浅谈基于双边滤波的图像去噪的方法
基于双边滤波的图像去噪方法院系专业姓名指导教师年月摘要双边滤波是非线性的滤波方法，是结合图像的像素值相似度空间邻近度和空间领近度的一种折衷处理，同时考虑灰度相似性和空域信息，达到保边去噪的目的。
双边滤波具有简单、非迭代、局部的特点。
双边滤波器的好处是可以做边缘保存，一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪，都会较明显地模糊边缘，对于高频细节的保护效果并不明显。
双边滤波比高斯滤波多了一个高斯方差，它是基于空间分布的高斯滤波函数，所以在边缘附近，离的较远的像素不会影响到边缘上的像素值，这样就保证了边缘附近像素值的保存。
但是由于保存了过多的高频信息对于彩色图像里的高频噪声，双边滤波器不能够彻底的滤掉，只能够对于低频信息进行较好的滤波。
其具体的操作方法有两个，第一个是高斯模版，用个模板对图像中的每一个像素值进行扫描，然后把某一点和其邻域内像素的加权平均值代替那一个中心的值高斯滤波器是根据高斯函数的形状来选择其权值的线性平滑滤波器，高斯滤波是线性平滑滤波的一种，最适合去除的噪声类型是服从正态分布的噪声。
第二个是以灰度级的差值作为函数系数生成的模板。
然后这两个模板点乘就得到了最终的双边滤波模板，最后得到双边滤波处理后的图像。
关键词：图像；去噪；双边滤波；高斯滤波AbstractThe bilateral filter is a nonlinear filtering method, is the combination of image pixel value similarity space proximity and space brought a compromise approach degree, considering the gray similarity and spatial information, to achieve the purpose of edge preserving denoising. The bilateral filter has the advantages of simple, non iterative, local. The bilateral filter is good to do edgepreservation,generally used Wiener filtering or Gauss filter to denoise, will obviously fuzzy edge, for the protection of high frequency detailis not obvious. Bilateral filtering than Gauss filter has a Gauss variance, it is Gauss filter function based on the spatial distribution, so near the edge, the pixel will not affect the farther to the pixel on the edge of the value, thus ensuring the preservation of edge pixel values. But because of the high frequency information saved too much for the high frequency noise in the color image, the bilateral filter can not be completely filtered out, can only be better filtering for the low frequency information. The specific operation method has two, the first is Gauss template, scanning for each pixel in the image with a template, and then the weighted one point and its neighborhood pixels instead of the average value of a central value Gauss filters are linear smoothing filter to select the weights based on the Gauss function the shape, the Gauss filter is a linear smoothing filter for noise removal, the type issubject to normally distributed noise. The second is the difference of gray level as function coefficients generated templates. Then the two template dot get bilateral filtering template final, finally get the image after bilateral filtering.Key words: Image ;Denoising;Bilateral Filtering;Gauss Filtering目录摘要 IAbstract II1 引言 11.1 课题的研究背景及意义 11.2 国内外研究现状 11.3 图像噪声及图像去噪方法 21.4 图像质量评价方法 41.5论文研究目标及结构安排 72 双边滤波理论 72.1双边滤波定义 72.2双边滤波器的设计 73 图像去噪的方法 93.1 中值滤波介绍 93.2 高斯滤波介绍 114 双边滤波实验结果 134.1结果图片 135 论文总结 18参考文献 191 引言1.1 课题的研究背景及意义当今社会已经进入了一个高度信息化的阶段，人们对信息的需求越来越多。
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。
图像去噪
图像去噪一、实验目的：1. 熟悉图像高斯噪声的特点；2. 掌握利用中值滤波器去除图像噪声的方法。
二、实验条件：PC微机一台和MATLAB软件。
三、实验内容：编写代码实现中值滤波算法，并观察增强效果。
四、实验步骤：1. 打开Matlab 编程环境；2. 利用’imread’函数读入包含噪声的原始图像数据；3. 利用’imshow’显示所读入的图像数据；4. 以3X3 大小为处理掩模，编写代码实现中值滤波算法，并对原始噪声图像进行滤波处理；5. 利用’imshow’显示处理结果图像数据；4. 利用’imwrite’函数保存图像处理结果数据。
五、实验程序及结果：1、实验程序figure;Y1=imread('test3.jpg');Y1=im2double(Y1);subplot(1,2,1);imshow(Y1);;Y2=medfilt2(Y2);subplot(1,2,2);imshow(Y2);t;imwrite(Y2,'Y2.jpg');2、实验结果六、实验思考1.与均值滤波相比，中值滤波算法的处理速度是快还是慢？答：中值滤波算法处理速度快，因为均值滤波就是对一个像素，取其周围的像素均值作为当前像素的值，而中值滤波就是对一个像素，取其周围的像素中间值作为当前像素的值，不用求均值，因此中值滤波算法快。
2. 如何实现中点滤波算法，它的速度比中值滤波算法快还是慢？答：先得到图像的频域空间，然后对得到的二维空间数据进行比较得到最大值和最小值，对这两个值求平均值即可得到！它比中值滤波算法要慢。
☆实验总结：通过本次实验我学到了如下知识：1、图像直方图均衡化这一基本处理过程：统计原始图像的直方图，求出Pr(rk)；2、掌握利用中值滤波器去除图像噪声的方法：设定像素点的领域，对该领域的滑动窗口内的所有灰度值排序，用其灰度的中值作为被处理像素点的灰度值。
3、了解了matlab进行数字图像处理相关的一些函数imread，imshow，imhist，histeq等。
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摘要图像是信息社会人们获取信息的重要来源之一。
在通过图像传感器将现实世界中的有用图像信号进行采集、量化、编码、传输、恢复的过程中，存在大量影响图像质量的因素。
因此图像在进行使用之前，一般都要经过严格的预处理如去噪、量化、压缩编码等。
噪声的污染直接影响着对图像边缘检测、特征提取、图像分割、模式识别等处理，使人们不得不从各种角度进行探索以提高图像的质量。
所以采用适当的方法尽量消除噪声是图像处理中一个非常重要的预处理步骤。
图像处理技术在20世纪首先应用于图像的远距离传送，而改善图像质量的应用开始于1964年美国喷气动力实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的月球照片进行处理，并获得巨大成功。
现在图像处理技术已深入到科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域。
科学家利用人造卫星可以获得地球资源照片、气象情况；医生可以通过X射线或CT对人体各部位的断层图像进行分析。
但在许多情况下图像信息会受到各种各样噪声的影响，严重时会影响图像中的有用信息，所以对图像的噪声处理就显得十分重要。
因此我选择图像去噪方面进行了解及研究，现将自己已了解的知识进行汇总。
目录摘要 (2)一、图像滤波的应用 (4)二、均值滤波 (5)2.1 均值滤波的思想2.2 均值滤波的算法2.3 均值滤波的实验结果三、中值滤波 (7)3.1 中值滤波的思想3.2 中值滤波的算法3.3 中值滤波的实验结果四、维纳滤波 (8)4.1 维纳滤波的思想4.2 维纳滤波的算法4.3 维纳滤波的实验结果五、小波变换 (9)5.1 小波变换滤波的思想5.2 小波变换滤波的算法5.3 小波变换滤波的实验结果六、Contourlet变换的图像去噪 (11)6.1 Contourlet变换的基本思想6.2Contourlet变换的算法七、全变差正则化的Shearlet收缩去噪 (12)7.1 Shearlet收缩去噪原理简介7.2 Shearlet收缩去噪算法八、结果分析及自己的收获 (12)8.1结果分析8.2自己的收获参考文献 (13)一、图像滤波的应用图像是信息社会人们获取信息的重要来源之一。
在现实世界中，存在大量影响图像质量的因素。
因此图像在进行使用之前，一般都要经过严格的预处理如去噪、量化、压缩编码等。
噪声的污染直接影响着对图像边缘检测、特征提取、图像分割、模式识别等处理，因此我们不得不从各种角度进行探索以提高图像的质量。
采用适当的方法尽量消除噪声是图像处理中一个非常重要的预处理步骤。
现在图像处理技术已深入到科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域。
科学家利用人造卫星可以获得地球资源照片、气象情况；医生可以通过X射线或CT对人体各部位的断层图像进行分析。
但在许多情况下图像信息会受到各种各样噪声的影响，严重时会影响图像中的有用信息，所以对图像的噪声处理就显得十分重要。
为了改善图像质量，从图像中提取有效信息，必须对图像进行去噪预处理。
根据噪声的频谱分布的规律和统计特征以及图像的特点，出现了多种多样的去噪方法。
经典去噪方法有：空间域合成法、频域合成法和最优线性合成法等。
与之相适应的出现了许多应用方法：如均值滤波器、中值滤波器、低通滤波器、维纳滤波器、最小失真法等。
这些方法广泛应用，促进了数字信号处理的极大发展。
显著提高了图像质量。
近年来，小波变换去除噪声的方法得到广泛的应用。
与传统的去噪方法相比。
它利用的是非线性域值，在时间域和频率域同时具有良好的局部化性质，而且时窗和频窗的宽度可以调节。
对高频成分采用逐渐精细的时域或空域取样步长，从而可以聚焦到对象的任意细节。
因此可以提高散斑高散射特性的噪声对比度，很好的消除散斑噪声[9]。
小波变换去除噪声的方法在不断地发展，去噪方法很多，如非线性小波变换阈值法去噪、小波变换模极大值去噪及基于小波变换域的尺度相关性去噪法等。
二、均值滤波2.1均值滤波的基本思想是将某像素邻域内的各点的灰度平均值来代替该像素原来的灰度级。
通常邻域都取成N*N的方形窗口, 其降噪平滑后的图像为其中, s 是点(x,y)邻域内的点集,M是点集S中的总点数。
将算术均值滤波器作一改进, 将某像素邻域内的各点的灰度加权平均值来代替该像素原来的灰度值,得到加权均值滤波。
从权值上看, 灰度越接近中心像素其权值越大。
加权平均的算法可表示为其中，w(i,j) 是权值, 表示其所起作用的大小。
2.2 均值滤波的算法用MATLAB设计均值滤波算法为：（1）高斯噪声sample=imread('lenna.jpg');sgray=rgb2gray(sample);I=imnoise(sample,'gaussian',0,0.005);Igray=rgb2gray(I);subplot(3,2,1);imshow(sgray);title('原始图像');subplot(3,2,2);imshow(Igray);title('加入高斯噪声后的图像');K1=filter2(fspecial('average',3),Igray)/255;K2=filter2(fspecial('average',5),Igray)/255;K3=filter2(fspecial('average',7),Igray)/255;K4=filter2(fspecial('average',9),Igray)/255;subplot(3,2,3);imshow(K1);title('模板尺寸为3*3的滤波后图像’);subplot(3,2,4);imshow(K2);title('模板尺寸为5*5的滤波后图像');subplot(3,2,5);imshow(K3);title('模板尺寸为7*7的滤波后图像');subplot(3,2,6);imshow(K4);title('模板尺寸为9*9的滤波后图像');（2）椒盐噪声sample=imread('lenna.jpg');sgray=rgb2gray(sample);I=imnoise(sample,'salt & pepper',0.02);Igray=rgb2gray(I);subplot(3,2,1);imshow(sgray);title('原始图像');subplot(3,2,2);imshow(Igray);title('加入椒盐噪声后的图像');K1=filter2(fspecial('average',3),Igray)/255;K2=filter2(fspecial('average',5),Igray)/255;K3=filter2(fspecial('average',7),Igray)/255;K4=filter2(fspecial('average',9),Igray)/255;subplot(3,2,3);imshow(K1);title('模板尺寸为3*3的滤波后图像’);subplot(3,2,4);imshow(K2);title('模板尺寸为5*5的滤波后图像’);subplot(3,2,5);imshow(K3);title('模板尺寸为7*7的滤波后图像’);subplot(3,2,6);imshow(K4);title('模板尺寸为9*9的滤波后图像’);2.3均值滤波的实验结果（1）高斯噪声的滤波结果结果分析：通过通过图像的识别率可以看出：模板越大去噪效果越好，但图像模糊度也随之增加。
（2）椒盐噪声去噪结果由图可得：模板越大，去噪效果越好，因此使用均值滤波去噪时选用的模板尺寸（邻域半径）越大效果越好。
三、中值滤波3.1中值滤波的基本思想此方法是用该像素的相邻像素的灰度中值来代替像素值。
是一种典型的排序滤波器。
3.2中值滤波的MATLAB算法用MATLAB设置中值滤波算法为：sample=imread('lenna.jpg');sgray=rgb2gray(sample);I1=imnoise(sample,'salt & pepper',0.02);Igray1=rgb2gray(I1);I2=imnoise(sample,'gaussian',0,0.005);Igray2=rgb2gray(I2);K1=medfilt2(Igray1);K2=medfilt2(Igray2);subplot(2,3,1);imshow(sgray);title('原始图形');subplot(2,3,2);imshow(Igray1);title('加椒盐噪声后的图像');subplot(2,3,3);imshow(Igray2);title('加高斯噪声后的图像');subplot(2,3,4);imshow(K1);title('中值滤波1（椒盐）');subplot(2,3,5);imshow(K2);title('中值滤波2（高斯）');3.3中值滤波的实验结果通过结果可以看出，中值滤波对于椒盐噪声的去噪能力比对高斯噪声的去噪能力好。
四、维纳滤波4.1维纳滤波的基本思想假定线性滤波器的输入为有用信号和噪声之和，两者均为广义平稳过程且知它们的二阶统计特性，维纳根据最小均方误差准则（滤波器的输出信号与需要信号之差的均方值最小），求得了最佳线性滤波器的参数，这种滤波器被称为维纳滤波器。
维纳滤波器的优点是适应面较广，无论平稳随机过程是连续的还是离散的，是标量的还是向量的，都可应用。
对某些问题，还可求出滤波器传递函数的显式解，并进而采用由简单的物理元件组成的网络构成维纳滤波器。
维纳滤波器的缺点是，要求得到半无限时间区间内的全部观察数据的条件很难满足，同时它也不能用于噪声为非平稳的随机过程的情况，对于向量情况应用也不方便。
因此，维纳滤波在实际问题中应用不多。
实现维纳滤波的要求是：（1）输入过程是广义平稳的；（2）输入过程的统计特性是已知的。
4.2维纳滤波的算法维纳滤波的MATLAB算法为：sample=imread('lenna.jpg');sgray=rgb2gray(sample);I1=imnoise(sample,'salt & pepper',0.02);Igray1=rgb2gray(I1);I2=imnoise(sample,'gaussian',0,0.005);Igray2=rgb2gray(I2);K1=wiener2(Igray1,[3 3]);K2=wiener2(Igray2,[3 3]);subplot(2,3,1);imshow(sgray);title('原始图像');subplot(2,3,2);imshow(Igray1);title('加椒盐噪声后的图像');subplot(2,3,3);imshow(Igray2);title('加高斯噪声后的图像');subplot(2,3,4);imshow(K1);title('维纳滤波1（椒盐）');subplot(2,3,5);imshow(K2);title('维纳滤波2（高斯）');4.3维纳滤波的实验结果通过实验结果可以看出：维纳滤波具有较大的局限性，但其对高斯噪声的去噪效果相对较好。