数字图像处理5噪声抑制
图像噪声抑制锐化处理
3图象的平滑(去噪声)、锐化3.1 平滑先举个例子说明一下什么是平滑(smoothing)，如下面两幅图所示：可以看到，图3.2比图3.1柔和一些(也模糊一些)。
是不是觉得很神奇？其实实现起来很简单。
我们将原图中的每一点的灰度和它周围八个点的灰度相加，然后除以9，作为新图中对应点的灰度，就能实现上面的效果。
MSITStore:H:\200541352851453.chm::/6 .files/image001.gif" width="170" vshapes="_x0000_i1043" alt=""/>图3.1 原图MSITStore:H:\200541352851453.chm::/6.files /image003.gif" width="168"vshapes="_x0000_i1042" alt=""/>图3.2 经过平滑处理后的图这么做并非瞎蒙，而是有其道理的。
大概想一想，也很容易明白。
举个例子，就象和面一样，先在中间加点水，然后不断把周围的面和进来，搅拌几次，面就均匀了。
用信号处理的理论来解释，这种做法实现的是一种简单的低通滤波器(low pass filter)。
哇，好深奥呀！不要紧，这些理论的内容并不多，而且知道一些理论也是很有好处的。
在灰度连续变化的图象中，如果出现了与相邻象素的灰度相差很大的点，比如说一片暗区中突然出现了一个亮点，人眼能很容易觉察到。
就象看老电影时，由于胶片太旧，屏幕上经常会出现一些亮斑。
这种情况被认为是一种噪声。
灰度突变在频域中代表了一种高频分量，低通滤波器的作用就是滤掉高频分量，从而达到减少图象噪声的目的。
为了方便地叙述上面所说的“将原图中的每一点的灰度和它周围八个点的灰度相加，然后除以9，作为新图中对应点的灰度”这一操作，我们采用如下的表示方法：MSITStore:H:\200541352851453.chm::/6.files/image005.gif" width="92" vshapes="_x0000_i1044" alt=""/>(3.1) 这种表示方法有点象矩阵，我们称其为模板(template)。
数字监控图像降噪技术详解
数字监控图像降噪技术详解数字监控系统是现代社会中广泛应用的安全保障措施之一。
然而，由于环境噪声和图像传输过程中的干扰等因素，监控图像往往会受到一定程度的干扰和噪声，影响了图像的清晰度和可视性。
为了解决这一问题，数字监控图像降噪技术应运而生。
本文将详细介绍数字监控图像降噪技术的原理、方法及应用。
一、数字监控图像降噪技术的原理数字监控图像降噪技术主要基于信号处理理论，通过去除图像中的噪声，提高图像的质量和可见性。
其原理可分为两个方面：噪声模型和滤波算法。
1. 噪声模型噪声模型是数字监控图像降噪技术的基础，它用来描述图像中噪声的类型和分布规律。
常见的噪声模型包括高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等。
其中，高斯噪声是一种均值为0且方差为常数的随机噪声，椒盐噪声是指图像中出现的黑白像素点，泊松噪声则是一种与光子计数有关的噪声。
2. 滤波算法滤波算法是数字监控图像降噪技术中的核心部分，它通过对图像进行滤波操作，去除图像中的噪声。
常见的滤波算法包括均值滤波、中值滤波、维纳滤波等。
其中，均值滤波是通过求取像素点周围区域的平均灰度值来实现的，中值滤波则是通过求取像素点周围区域的中位数来实现的，维纳滤波则是一种基于最小均方误差准则的自适应滤波方法。
二、数字监控图像降噪技术的方法数字监控图像降噪技术主要有两种方法：空域降噪和频域降噪。
1. 空域降噪空域降噪是最常用的图像降噪方法之一，它直接对图像的像素进行操作。
常见的空域降噪方法有均值滤波、中值滤波、双边滤波等。
均值滤波通过计算像素周围邻域的平均值来抑制噪声，中值滤波通过计算像素周围邻域的中位数来抑制噪声，双边滤波则是一种同时考虑空间距离和像素灰度差异的滤波方法。
2. 频域降噪频域降噪是一种将图像从空域转换到频域进行滤波处理的方法。
这种方法主要包括傅里叶变换和小波变换。
傅里叶变换将图像从时域转换到频域，对频域图像进行滤波后再进行逆变换得到降噪后的图像；小波变换则是一种多尺度分析的方法，通过对图像进行分解和重构，提取出图像中的噪声信号。
第5章图像噪声的抑制
subplot(1,2,1),imshow(J); subplot(1,2,2),imshow(JJ);
精品资料
I=imread('lena.bmp'); J=imnoise(I,'gaussian'); JJ=medfilt2(J,[3,3]);
subplot(1,2,1),imshow(J);
精品资料
OVER!
PS演示：
进一步模糊； 中间值；
作业
1.已知5×5的数字图像F1，采用模板为H 2的加权均值
(jūn zhí)滤波器处理，新图像G。
1 2 1
H2
1 16
2
4
2
1 2 1
2 3 1 4 7
4 8 2 3 4
F 5 3 9 8 9 4 7 6 8 7
7 6 7 8 9
2.对数字图像F，采用中值滤波 2 3 1 6 5
方法(fāngfǎ)进行处理，求新 3图.数像字G。图像F与上一题相同，采 F 用K近邻中值滤波方法进行处理，
3
4 4
9 3 8
2 2 2
3 3 9
4
3 4
K＝5。求新图像G。
3 4 3 4 2
精品资料
• 加性噪声模型为：
g(x, y) f (x, y) n(x, y)
• 乘性噪声模型为：
• 由于g乘(性x, 噪y)声模f 型(x较, y为) 复f杂(x，, y并)n且(x(b, ìyn)gqiě)有
时可以近似采用加性噪声模型来处理。以下仅讨论 加性噪声的抑制方法。
精品资料
• 图像噪声的类型主要有两类： • （1）噪声的幅值基本相同，但噪声出现的位置是随机的。一般称
【数字图像处理】部分答案第一章到第五章
第一章习题基本概念2007-12-29 16:251.什么是图像？模拟图像与数字图像有什么区别？答：1）图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述。
2）模拟图像在数学上主要用连续函数来描述，主要特点表现为图像的光照位置和光照强度均为连续变化的。
数字图像主要用矩阵或数组来描述。
以往的胶片成象就是模拟的图象，它反映了事物在连续空间上的特征，而现在的数码相机成象就是数字图象，它反映了事物在离散空间上的特征，也可以说模拟图象经过抽样和量化就可以转化为数字图象。
而数字图象是随着计算机和数字技术发展起来的新的表现或再现外界事物的方式。
2.模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？答: 1)数学描述方法：模拟图像主要用连续数学方法，数字图像主要用离散数学方法。
2)图像分辨率表示：数字图像分辨率是指反映整个图像画面垂直和水平方向像素数乘积。
模拟图像分辨率是指反映整个画面最多的扫描线数。
3)图像处理：数字图像是通过对模拟图像采样，量化等处理获得的，模拟图像处理的方式很少，往往只能进行简单的放大、缩小等，而数字图像的处理方式可以非常精确、灵活。
数字图像处理再现性好，模拟图像的保存性较差，时间长了会有所变化，而数字图像不会因为保存、传输或复制而产生图像质量上的变化。
但数字图像处理速度较慢，存储容量大。
4)图像传输：模拟图像以实物为载体，传输相对困难，而数字图像以数字信息为载体，传输相对较快3.图像处理学包括哪几个层次？各层次间有何区别和联系？答：图像处理学包含3个层次：图像处理，图像分析和图像理解。
图像处理是比较底层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量大。
图像分析，则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的对目标的描述。
图像理解主要是高层操作，操作对象的基本上是从描述中抽象出来的符号，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。
各层次之间起着相辅相承联系，高层指导底层操作，底层为高层服务，中层起着桥梁的作用，为底层和高层联系起衔接作用。
(完整版)数字图像处理每章课后题参考答案
数字图像处理每章课后题参考答案第一章和第二章作业：1.简述数字图像处理的研究内容。
2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？3.列举并简述常用表色系。
1.简述数字图像处理的研究内容？答：数字图像处理的主要研究内容，根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面，将这几个方面展开，具体有以下的研究方向：1.图像数字化，2.图像增强，3.图像几何变换，4.图像恢复，5.图像重建，6.图像隐藏，7.图像变换，8.图像编码，9.图像识别与理解。
2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？答：图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。
根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同，图像工程可分为三个层次：图像处理、图像分析、图像理解。
图像处理着重强调在图像之间进行的变换。
比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。
图像处理主要在图像的像素级上进行处理，处理的数据量非常大。
图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
图像分析处于中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式描述。
图像理解的重点是进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行为。
图像理解主要描述高层的操作，基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策，其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。
第三章图像基本概念1.图像量化时，如果量化级比较小时会出现什么现象？为什么？答：当实际场景中存在如天空、白色墙面、人脸等灰度变化比较平缓的区域时，采用比较低的量化级数，则这类图像会在画面上产生伪轮廓（即原始场景中不存在的轮廓）。
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。
数字图像处理试题集
A、图像镜像
B、图像旋转
C、图像放大
） D、图像缩小
2、假设 是原始图像
的像素点坐标；图像的大小是 M*N；
是使用公式
对图像 F 进行变换得到的新图像
A、图像镜像
B、图像旋转
的像素点坐标。该变换过程是（）
C、图像放大
D、图像缩小
3、关于图像缩小处理，下列说法正确的是：（
）
A、图像的缩小只能按比例进行。
）
A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换；
B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种；
C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图 像域的方法计算复杂较高；
D、基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好。
2、伪彩色处理和假彩色处理是两种不同的色彩增强处理方法，说出下面属于伪彩色增强的
）
5、数字图像坐标系可以定义为矩阵坐标系。（
）
6、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数不够多造成的。（
）
7、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的空间分辨率不够高造成。（
）
8、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数过多造成的。（
）
9、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的空间分辨率过高造成。（
）
10、采样是空间离散化的过程。（
）
四、简答题 1、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。
2、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？
3、简述二值图像与彩色图像的区别。
4、简述二值图像与灰度图像的区别。
5、简述灰度图像与彩色图像的区别。
天津理工大学《数字图像处理》数字图像处理复习题 2
第一章引言一.填空题1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。
数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。
5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。
其中，图像重建的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。
二.简答题1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。
①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。
③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
如傅利叶变换等。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
2. 什么是图像识别与理解？图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。
5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。
①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。
②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
比如傅里叶变换、小波变换等。
第二章图像的基本概念一.填空题1. 量化可以分为均匀量化和非均匀量化两大类。
2. 采样频率是指一秒钟内的采样次数。
3. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和离散图像两大类。
3.5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像三类。
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谢谢大家
作业
1. P100 第2题
2. P101 第3（2）题
画面边框保留效果
示例
示例
中值滤波器
—— 问题的提出
虽然均值滤波器对噪声有抑制作用，但同时会 使图像变得模糊。即使是加权均值滤波，改善
的效果也是有限的。
为了有效地改善这一状况，必须改换滤波器的
设计思路，中值滤波就是一种有效的方法。
中值滤波器
—— 设计思想
因为噪声（如椒盐噪声）的出现，使该点像素比 周围的像素亮（暗）许多。
根据统计数学的原理，属于同一类别的元素 的置信区间，落在均值附近±2σ 范围之内。 Sigma滤波器是构造一个模板，计算模板的 标准差σ，置信区间为当前像素值的±2σ范围。 将模板中落在置信范围内的像素的均值替换 原来的像素值。
边界保持类平滑滤波器
—— 总结
边界保持类平滑滤波器的核心是：尽可能地 将平滑处理避开两个或多个不同区域进行计 算。可以采用不同形状结构判别，也可以采 用同类相似的概念进行判别。
边界保持类平滑滤波器
—— 问题的提出
经过平滑滤波处理之后，图像就会变得模糊。
分析原因，在图像上的景物之所以可以辨认清楚
是因为目标物之间存在边界。
而边界点与噪声点有一个共同的特点是，都具有
灰度的跃变特性。所以平滑处理会同时将边界也 处理了。
边界保持类平滑滤波器
—— 设计思想 为了解决图像模糊问题，一个自然的想 法就是，在进行平滑处理时，首先判别 当前像素是否为边界上的点，如果是， 则不进行平滑处理；如果不是，则进行 平滑处理。
设计噪声抑制滤波器，在尽可能保持原 图信息的基础上，抑制噪声。
均值滤波器 中值滤波器 边界保持类滤波器
均值滤波器
—— 原理
在图像上，对待处理的像素给定一个模板，
该模板包括了其周围的邻近像素。将模板中
的全体像素的均值来替代原来的像素值的方
法。
均值滤波器
—— 处理方法
以模块运算系数表示即：
最小方差平滑滤波器
—— 基本原理
将属于同一个区域的可能的相邻关系以9种 模板表示出来，然后计算每个模板中的灰度 分布方差，以方差最小的那个模板的均值替 代原像素值。
最小方差平滑滤波器
—— 模板结构
模板如下：本例在第2和第6中选择一个方差小的。
3
7
9
1
2
5
6
4
8
Sigma平滑滤波器
—— 基本原理
第五章 图像的噪声抑制
图像噪声的概念
所谓的图像噪声，是图像在摄取时或是 传输时所受到的随机干扰信号。
常见的有椒盐噪声和高斯噪声。
图像噪声的概念
椒盐噪声的特征:
出现位置是随机的，但噪声的幅值是基本相同 的。
高斯噪声的特征：
出现在位置是一定的（每一点上），但噪声的 幅值是随机的。
图像噪声的抑制方法
1 1 1 1 H 1 10 1 2 1 1 1 1 示例
1 1 1 1 0 1 H3 1 8 1 1 1 示例 1 2 1 1 H 2 16 2 4 2 1 2 1 0 0 1 4 1 1 1 H4 1 2 4 4 1 0 4 0
如果在某个模板中，对像素进行由小到大排列的 重新排列，那么最亮的或者是最暗的点一定被排 在两侧。
取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待 处理像素的值，就可以达到滤除噪声的目的。
中值滤波器
—— 原理示例
m-2 6 m-1 10 m 2 6 m+1 5 m+2 8
数值排序
m 2 m+1 5 m-2 6 m+2 8 m-1 10
1 1 1 1 1 1 H0 1 9 1 1 1
1 1 5 2 2 3 7 4 1 2 4 6 5 4 3 4 8 6 3 4 9 待处理像素
1
2
1
4
3
1
5 5 5
2
7 7 6
2
6 6 7
3
8 8 8
9 8 9
5
5
7 6 6
6 7 8 8 7 8
8
9
C=6.6316 边框保留不变的效果示例
2
6
中值滤波器
—— 滤波处理方法
与均值滤波类似，做3*3的模板，对9个数排
序，取第5个数替代原来的像素值。
中值滤波器与均值滤波器的比较
对于椒盐噪声，中值滤波效果比均值滤 波效果好。
中值滤波器与均值滤波器的比较
原因：
椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不
同位置上，图像中有干净点也有污染点。
中值滤波是选择适当的点来替代污染点的
值，所以处理效果好。 因为噪声的均值不为0，所以均值滤波不能 很好地去除噪声点。
中值滤波器与均值滤波器的比较
对于高斯噪声，均值滤波效果比中值滤 波效果好。
中值滤波器与均值滤波器的比较
原因：
高斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像 素上。
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。 因为正态分布的均值为0，所以均值滤波可以消除 噪声。（注意：实际上只能减弱，不能消除。思 考为什么？）
C=5.5263
示例
均值滤波器的改进
—— 加权均值滤波
均值滤波器的缺点是，会使图像变的模糊，原因
是它对所有的点都是同等对待，在将噪声点分摊
的同时，将景物的边界点也分摊了。
为了改善效果，就可采用加权平均的方式来构造 滤波器。
均值滤波器的改进
—— 加权均值滤波
如下，是几个典型的加权平均滤波器。