数字图像处理-图像去噪方法
数字媒体中的图像去噪与图像增强方法比较
数字媒体中的图像去噪与图像增强方法比较在数字媒体领域中，图像处理是一项重要的技术，旨在改善图像的质量和外观。
在图像处理中，图像去噪和图像增强是两个相关但又略有不同的概念。
图像去噪旨在从图像中消除噪声，以改善图像的清晰度和细节。
而图像增强则是通过增强图像的亮度、对比度和色彩等特征，使图像更加清晰和吸引人。
本文将比较数字媒体中常用的图像去噪和图像增强方法，旨在帮助读者更好地了解各种方法的特点和适用场景。
1. 图像去噪方法比较1.1 统计滤波器法统计滤波器法是一种基于图像的统计特性，通过对图像像素值进行统计分析，判断是否为噪声并进行去除。
其中一种常见的统计滤波器是中值滤波器，它通过计算像素值的中位数来消除孤立的噪声点。
统计滤波器法简单易用，对整体像素值分布影响较小，适用于高斯噪声、椒盐噪声等。
1.2 小波变换法小波变换法是一种基于信号频域特性的滤波方法。
它能够将图像分解成不同尺度和频率的子带，通过控制不同尺度的权重，去除高频噪声和低频噪声。
小波变换法能够有效去除多种类型的噪声，并保持图像的细节信息。
1.3 自适应滤波法自适应滤波法是一种基于邻域像素值的滤波方法。
它通过定义邻域大小和权重函数来计算每个像素的新值，以降低噪声对图像的影响。
自适应滤波法能够在保持图像细节的同时去除噪声，适用于各种类型的噪声。
2. 图像增强方法比较2.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种常见的图像增强方法，它通过对图像像素值的分布进行重新调整，使得图像的整体对比度得到增强。
直方图均衡化适用于低对比度的图像，可以使得图像更加清晰明亮，但有时可能会引入噪声。
2.2 高斯滤波高斯滤波是一种平滑图像的方法，通过对图像进行高斯模糊处理，降低噪声干扰，使图像更加平滑。
高斯滤波适用于高斯噪声和孤立噪声的去除，但可能会损失图像的细节。
2.3 锐化增强锐化增强是一种通过增强图像的边缘和细节来改善图像质量的方法。
常用的锐化增强算法包括拉普拉斯算子和梯度算子等。
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。
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。
数字图像处理中图像去噪的算法实现方法
数字图像处理中图像去噪的算法实现方法数字图像处理是指对数字化的图像进行处理、分析和修改的过程。
图像去噪是其中一项重要的任务，它的目标是尽量降低图像中的噪声，并使图像保持尽可能多的细节信息。
本文将介绍数字图像处理中常用的图像去噪算法及其实现方法。
一、图像噪声的分类在了解图像去噪算法之前，我们需要了解图像中可能存在的噪声类型。
常见的图像噪声主要有以下几种：1. 高斯噪声：是一种符合高斯分布的噪声，其特点是随机性较强，像素值呈现连续分布。
2. 盐噪声和胡椒噪声：分别指图像中像素值变为最大值和最小值的噪声。
这种噪声会导致图像呈现颗粒状或斑点状的亮点和暗点。
3. 椒盐噪声：是指图像中同时存在盐噪声和胡椒噪声。
4. 均匀噪声：是指图像中像素值随机增减的噪声，使图像呈现均匀的亮度变化。
二、常用的图像去噪算法1. 均值滤波算法均值滤波算法是一种简单直观的图像去噪方法。
它的基本原理是用邻域像素的平均值来代替当前像素的值。
具体实现方法如下：（1）选择一个固定大小的滑动窗口，如3×3或5×5。
（2）将窗口中的像素值求平均，并将平均值赋给当前像素。
均值滤波算法的优点是简单易懂、计算量小，但它对于去除噪声的效果有限，特别是对于像素值发生较大变化的情况效果较差。
2. 中值滤波算法中值滤波算法是一种基于排序统计的图像去噪方法。
它的基本原理是用邻域像素的中值来代替当前像素的值。
具体实现方法如下：（1）选择一个固定大小的滑动窗口，如3×3或5×5。
（2）对窗口中的像素值进行排序，并取中间值作为当前像素的值。
中值滤波算法的优点是对于不同类型的噪声都有较好的去除效果，但它在去除噪声的同时也会对图像细节产生一定的模糊。
3. 双边滤波算法双边滤波算法是一种基于像素相似性的图像去噪方法。
它的基本原理是通过考虑像素的空间距离和像素值的相似程度来进行滤波。
具体实现方法如下：（1）选择一个固定大小的滑动窗口，如3×3或5×5。
图像去噪方法
图像去噪方法图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。
去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。
图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，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:均值滤波算法: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(一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在)，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。
Wiener维纳滤波:使原始图像和其恢复图像之间的均方误差(在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。
对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。
标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。
)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。
实验一:均值滤波对高斯噪声的效果I=imread('model.gif');%读取图像J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2); imshow(J);title('加入高斯噪声之后的图像');%采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %模板尺寸为3K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255; %模板尺寸为7K4= filter2(fspecial('average',9),J)/255; %模板尺寸为9subplot(2,3,3);imshow(K1);title('改进后的图像1');subplot(2,3,4); imshow(K2);title('改进后的图像2');subplot(2,3,5);imshow(K3);title('改进后的图像3');subplot(2,3,6);imshow(K4);title('改进后的图像4');使用均值滤波去噪(高斯噪声)效果选用的邻域半径越大效果越好，当然其代价也会更大，另外确切的去噪效果的好坏还需要用SNR(信噪比，又称为讯噪比，即放大器的输出信号的电压与同时输出的噪声电压的比，常常用分贝数表示。
数字图像处理中的图像去噪算法
数字图像处理中的图像去噪算法数字图像处理（Digital Image Processing，DIP）已经成为了一个热门的研究领域，在许多领域都有广泛的应用。
而在数字图像处理中，图像去噪是一个十分重要的问题。
噪声是数字图像中不可避免的一部分，因为图像在获取、传输以及存储时，都可能受到各种各样的噪声的干扰。
因此，图像去噪算法的研究意义重大。
本文将介绍数字图像处理中一些经典的图像去噪算法并进行简单的比较。
这些算法包括：中值滤波、高斯滤波、双边滤波、小波变换去噪、总变差去噪以及基于深度学习的去噪算法。
1. 中值滤波中值滤波是最基本和常用的图像去噪方法之一，它是一种非线性滤波方法。
中值滤波的思想是对图像中的每个像素取相邻像素的中值作为输出像素的灰度值。
这个方法常常用于去除椒盐噪声。
中值滤波的优点是噪声抑制效果好，适用于去除离群点等类型的噪声。
但如果噪声的分布为高斯分布，则中值滤波的效果会变得不太好。
此外，在中值滤波时，窗口大小的选取会对滤波结果产生影响，较小的窗口易产生伪影，而较大的窗口易导致较大的模糊。
2. 高斯滤波高斯滤波是一种线性的滤波方法，它利用高斯函数对像素进行加权平均来减小噪声的影响。
高斯滤波的优点是保留了图像的整体特征，同时对噪声的抑制效果也不错。
此外，该算法计算快速，适合处理大尺寸的图像。
3. 双边滤波双边滤波是一种非线性的滤波方法，它在进行像素平均的同时，同时考虑像素的空间距离和灰度值距离。
通过像素间的空间距离和灰度值差异来决定权值，从而使得该算法在保留图像细节的同时，对噪声具有很好的抑制效果。
双边滤波在去除高斯噪声和椒盐噪声方面都有不错的效果。
4. 小波变换去噪小波变换去噪是基于小波分析的一种非线性滤波方法。
该算法首先将图像分解为不同尺度的局部频率信号，然后利用小波系数来判断像素是否为噪声。
接着，将噪声部分所对应的小波系数进行修正，最终再进行反变换得到去噪后的图像。
该算法在处理非线性噪声效果也很好。
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。
图像去除噪声方法
图像去除噪声方法图像去噪是数字图像处理的一种重要技术，在数字图像传输、存储和分析过程中都会遇到噪声的干扰。
目前图像去噪的方法主要分为基于空域的滤波方法和基于频域的滤波方法。
基于空域的滤波方法是指直接对图像的像素进行处理，常见的方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
1. 均值滤波是一种简单的图像平滑方法，它通过对图像的每个像素值周围像素的平均值进行计算来减小噪声。
具体步骤是，对于图像中的每个像素，以该像素为中心取一个固定大小的窗口，然后计算窗口内所有像素的平均灰度值作为该像素的新值。
由于均值滤波是线性滤波器，因此它对于高斯噪声具有一定的去噪效果，但对于细节部分的保护能力较弱。
2. 中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过在窗口内对像素值进行排序，将中间值作为该像素的新值来减小噪声。
相比于均值滤波，中值滤波更能保护图像的细节，对椒盐噪声（指图像中的黑白颗粒噪声）有较好的去噪效果。
3. 高斯滤波是基于高斯函数的一种线性滤波方法，它通过对图像像素的邻域像素进行加权平均来减小噪声。
高斯滤波的核函数是一个二维高斯函数，它具有旋转对称性和尺度不变性。
高斯滤波可通过调整窗口的大小和标准差来控制平滑程度，窗口越大、标准差越大，平滑程度越高。
高斯滤波对高斯噪声的去噪效果较好，但对于椒盐噪声则效果较差。
基于频域的滤波方法是指通过将图像进行傅立叶变换后，在频率域对图像进行滤波，然后再进行逆傅立叶变换得到去噪后的图像。
这种方法的优点是可以同时处理图像中的各种频率成分。
1. 傅立叶变换是一种将图像从空间域转换为频率域的方法，它将图像表示为了频率和相位信息的叠加。
在频率域中，图像可以分解为不同频率的成分，其中低频成分代表图像的平滑部分，高频成分代表图像的细节部分。
因此，通过滤除高频成分可以达到去噪的效果。
2. 基于小波变换的图像去噪方法利用小波变换的多分辨率分析特性来实现。
小波变换将图像分解成不同尺度的频带，通过选择合适的阈值来滤除噪声分量，然后再进行逆变换得到去噪后的图像。
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图像去噪方法一、引言图像信号在产生、传输和记录的过程中，经常会受到各种噪声的干扰，噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像源信息进行理解或分析的各种元素。
噪声对图像的输入、采集、处理的各个环节以及最终输出结果都会产生一定影响。
图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。
去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。
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。
我们平常使用的滤波方法一般有均值滤波、中值滤波和小波滤波，他们分别对某种噪声的滤除有较好的效果。
对图像进行去噪已成为图像处理中极其重要的内容。
二、常见的噪声1、高斯噪声：主要有阻性元器件内部产生。
2、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泊松噪声。
3、量化噪声：此类噪声与输入图像信号无关,是量化过程存在量化误差，再反映到接收端而产生，其大小显示出数字图像和原始图像差异。
一般数字图像系统中的常见噪声主要有高斯噪声和椒盐噪声等，减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像频率域完成。
在空间域对图像处理主要有均值滤波算法和中值滤波算法．图像频率域去噪方法是对图像进行某种变换，将图像从空间域转换到频率域，对频率域中的变换系数进行处理，再进行反变换将图像从频率域转换到空间域来达到去除图像噪声的目的。
将图像从空间转换到变换域的变换方法很多，常用的有傅立叶变换、小波变换等。
三、去噪常用的方法1、均值滤波均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。
其基本原理是用均值替代原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点（x,y）,选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在该点上的灰度g(x,y),即,其中,s为模板,M 为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
这种算法简单，处理速度快，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是在边缘和细节处。
而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。
（均值滤波对加高斯、椒盐噪声图像处理后的对比图）2、中值滤波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。
其实现原理如下:将某个像素邻域中的像素按灰度值进行排序,然后选择该序列的中间值作为输出的像素值,让周围像素灰度值的差比较大的像素改取与周围的像素值接近的值,从而可以消除孤立的噪声点。
利用中值滤波算法可以很好地对图像进行平滑处理。
这种算法简单，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。
（中值滤波对加高斯、椒盐噪声图像处理后的对比图）3、小波变换小波变换是一种窗口大小固定但其形状可改变的时频局部化分析方法。
小波变换利用非均匀的分辨率，即在低频段用高的频率分辨率和低的时间分辨率（宽的分析窗口）；而在高频段利用低的频率分辨率和高的时间分辨率（窄的分析窗口），这样就能有效地从信号（如语言、图像等）中提取信息，较好地解决了时间和频率分辨率的矛盾。
对于一副图像，我们关心的是它的低频分量，因为低频分量是保持信号特性的重要部分，高频分量则仅仅起到提供信号细节的作用，而且噪声也大多属于高频信息。
这样，利用小波变换,噪声信息大多集中在次低频、次高频、以及高频子块中,特别是高频子块,几乎以噪声信息为主,为此,将高频子块置为零,对次低频和次高频子块进行一定的抑制,则可以达到一定的噪声去除效果。
（小波变换对加高斯、椒盐噪声图像处理后的对比图）四、结果分析1、对于均值滤波：均值滤波对高斯噪声的抑制是比较好的,处理后的图像边缘模糊较少。
但对椒盐噪声的影响不大,因为在削弱噪声的同时整幅图像内容总体也变得模糊，其噪声仍然存在。
2、对于中值滤波：由图像处理的结果可以看出,它只影响了图像的基本信息,说明中值滤波对高斯噪声的抑制效果不明显。
这是因为高斯噪声使用随机大小的幅值污染所有的点,因此无论怎样进行数据选择,得到的始终还是被污染的值。
而由图还可以看出,中值滤波对去除“椒盐”噪声可以起到很好的效果,因为椒盐噪声只在画面中的部分点上随机出现,所以根据中值滤波原理可知,通过数据排序的方法,将图像中未被噪声污染的点代替噪声点的值的概率比较大,因此噪声的抑制效果很好,同时画面的轮廓依然比较清晰。
由此看来，对于椒盐噪声密度较小时,尤其是孤立噪声点,用中值滤波的效果非常好的。
3、对于小波变换：由图可以看出,小波变换对高斯噪声有比较好的抑制作用,而且,在去除噪声的同时可以较好地保持图像的细节。
由图可以看出,图像上的“椒盐”噪声很明显,说明小波变换对“椒盐”噪声的去除效果不大。
小波变换是一种时频局部化分析方法。
即随着分辨率的降低,噪声的小波变换值逐渐减小,信号占主导地位;而随着分辨率的提高,噪声的小波变换值增大,信号被噪声淹没。
所以,对小波变换,提高分辨率和有效去除噪声,两者不可兼得。
五、总结体会该报告是基于第一次报告中提出的在图像处理中噪声污染的问题，分析三种去噪方法对两种图像噪声的滤波处理。
分析结果可以得到：均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声抑制是比较好的；中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效；小波变换对分辨率低的高斯噪声去除有不错的效果。
六、参考文献冈萨雷斯.数字图象处理（第二版）[M].北京:电子工业出版社,2007.基于Matlab的数字图像典型去噪算法.齐齐哈尔大学.齐齐哈尔大学.?附件程序均值滤波程序：clc;close all;clear all;image=imread('');[m,n]=size(image);J=imnoise(image,'gaussian',0,; %加高斯噪声J=double(J);figure(1),imagesc(J),colormap(gray)title('加高斯噪声图像')image1=J;H=1/2*[0 1/4 0;1/4 1 1/4;0 1/4 0];for i=2:m-1for j=2:n-1temp=J(i-1:i+1,j-1:j+1);image1(i,j)=sum(sum(H.*temp));endendfigure(2),imagesc(image1),colormap(gray)title('3x3高斯噪声均值滤波')K=imnoise(image,'salt & pepper',; %加椒盐噪声K=double(K);figure(3),imagesc(K),colormap(gray)title('加椒盐噪声图像')image2=K;for i=2:m-1for j=2:n-1temp=K(i-1:i+1,j-1:j+1);image2(i,j)=sum(sum(H.*temp));endendfigure(4),imagesc( image2),colormap(gray)title('3x3椒盐噪声均值滤波')中值滤波程序：clc;close all;clear all;image=imread('');[m,n]=size(image);J=imnoise(image,'gaussian',0,; %加高斯噪声figure(1),imagesc(J),colormap(gray)title('加高斯噪声图像')image1=J;for i=2:m-1for j=2:n-1temp=J(i-1:i+1,j-1:j+1);temp=sort(temp(:));image1(i,j)=temp(5);endendfigure(2),imagesc(image1),colormap(gray)title('3x3高斯噪声中值滤波')K=imnoise(image,'salt & pepper',; %加椒盐噪声figure(3),imagesc(K),colormap(gray)title('加椒盐噪声图像')image2=K;for i=2:m-1for j=2:n-1temp=K(i-1:i+1,j-1:j+1);temp=sort(temp(:));image2(i,j)=temp(5);endendfigure(4),imagesc( image2),colormap(gray)title('3x3椒盐噪声均值滤波')小波变换程序：load sinsinb=imread('');J=imnoise(b,'salt & pepper',;[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',J);xd=wdencmp('gbl',J,'sym4',2,thr,sorh,keepapp); subplot(221),imshow(J)title('加椒盐噪声图像')subplot(222),imshow(xd,[0,255])title('椒盐噪声小波去噪')K=imnoise(b,'gaussian',0,;[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',K);xd=wdencmp('gbl',K,'sym4',2,thr,sorh,keepapp); subplot(223),imshow(K)title('加高斯噪声图像')subplot(224),imshow(xd,[0,255])title('高斯噪声小波去噪')。