图像处理与图像识别 第5章噪声抑制(37)
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);
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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
医学影像处理技术的噪声抑制与使用教程
医学影像处理技术的噪声抑制与使用教程医学影像处理技术在现代医学诊断中起着至关重要的作用。
然而，由于成像设备本身的限制以及其他因素的影响，医学影像中常常存在着各种噪声。
噪声会干扰医生对图像的解读，降低诊断准确性。
因此，噪声抑制是医学影像处理中的一个重要环节。
本文将介绍医学影像处理技术中的噪声抑制方法，并提供相关的使用教程。
噪声类型与特点医学影像中常见的噪声类型包括高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声等。
高斯噪声表现为图像的像素值在均值附近产生随机波动，其特点是服从正态分布。
椒盐噪声则表现为图像中的部分像素值突然变为最大或最小灰度值。
斑点噪声则表现为图像中的局部区域出现明显的灰度变化。
噪声抑制方法1. 均值滤波均值滤波是一种简单而有效的噪声抑制方法。
该方法通过计算像素周围邻域的均值来替代当前像素值。
均值滤波能够有效地抑制高斯噪声和椒盐噪声，但对于斑点噪声的抑制效果较差。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，能够有效地抑制椒盐噪声和斑点噪声。
该方法通过计算像素周围邻域的中值来替代当前像素值。
中值滤波的缺点是会导致图像的边缘模糊。
3. 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的噪声抑制方法，能够同时抑制各种噪声类型。
该方法通过将图像分解为不同尺度的频带，然后对每个尺度的频带进行噪声抑制，最后通过小波反变换得到去噪后的图像。
小波去噪的优点是能够保留图像的细节信息。
4. 自适应滤波自适应滤波是一种根据图像自身特点来选择合适滤波方式的噪声抑制方法。
该方法通过计算邻域像素与当前像素的差异来确定滤波方式，以保留图像细节的同时抑制噪声。
自适应滤波能够抑制各种类型的噪声，并能够更好地保留图像的细节信息。
使用教程1. 在使用医学影像处理技术进行噪声抑制前，首先要识别出噪声类型。
常见的方法是通过观察图像的视觉特征来判断噪声类型，或者利用特定的算法进行自动检测。
2. 根据噪声类型选择相应的噪声抑制方法。
如果是高斯噪声或椒盐噪声，可以选择均值滤波或中值滤波；如果是斑点噪声，可以选择小波去噪或自适应滤波。
第五章 图像噪声的抑制
➢ 加性噪声：如果混合叠加波形是S(t)+n(t)形式
，则称其为加性噪声；
➢ 乘性噪声：如果叠加波形为S(t)［1+n(t)］形式
， 则称其为乘性噪声。
为了分析处理方便，往往将乘性噪声近似认为加性噪 声，而且总是假定信号和噪声是互相独立的。
2. 图像系统噪声特点
➢ ➢ 噪声与图像之间具有相关性 ➢ 噪声具有叠加性
76667 788
898
简单邻域平均法
将以上的均值滤波器加以修正，可以 得到加权平均滤波器。
简单邻域平均法的主要缺陷为存在着边缘模糊效应 。在降低噪声的同时把本来不是噪声的边缘处(如边 缘和细节)应当保留其原有灰度值却变得模糊。
四、阈值邻域平均法
假设一个阈值T，则有：
T为一个规定非负阈值。
当图像f(x,y)某像素点灰度值与邻域平均灰度值的 差值的绝对值超过阈值T，则该点可能是噪声点， 取邻域平均灰度值作为该点灰度值。否则，则保留 该点像素灰度值。
经阈值邻域平均法处理后图像相对地模糊度减少。
注意：图像经过平均处理后，都会变得相对模糊， 这是因为平均处理本来就是以图像模糊为代价来换 取噪声的减少。
邻域平均法－效果分析
若邻域内有噪声存在，经过平均，噪声的 幅度会大为降低。
点与点之间的灰度差值会变小，边缘变得 模糊起来。邻域越大，模糊越厉害。
P5
图4-17 卷积运算示意图
卷积运算的步骤：
卷积核中的元素称作加权系数（亦称为卷积系数）， 卷积就是作加权求和的过程。
图像所取邻域中的每个像素（假定邻域为3×3大小， 卷积核大小与邻域相同），分别与卷积核中的每一个 元素相乘，乘积求和所得结果即为图像所取邻域中心 像素的新值。
如何应对图像识别中的噪声干扰
如何应对图像识别中的噪声干扰噪声干扰是图像识别中常见的问题之一。
它会降低图像处理的准确性和可靠性。
因此，对于提高图像识别的质量和效果，应对噪声干扰至关重要。
一、噪声干扰的原因和类型噪声干扰主要包括传感器噪声、压缩噪声、传输噪声等。
传感器噪声是由于图像采集设备本身的缺陷引起的，比如摄像头的感光器件问题。
压缩噪声则是由于压缩算法引起的图像信息丢失和变形造成的。
传输噪声是在图像传输过程中由信号传播、传输介质等因素引起的噪声。
二、噪声干扰对图像识别的影响噪声干扰会引起图像信息的模糊、失真和丢失，从而降低图像质量。
当图像质量差时，图像识别的准确性会受到严重影响。
噪声干扰还会导致图像特征提取的困难，使得识别算法难以找到准确的特征点，进而影响整个图像识别过程。
三、降噪处理的方法1.滤波处理滤波是一种常用的图像降噪处理方法。
常见的滤波方法包括中值滤波、均值滤波和高斯滤波等。
中值滤波适用于椒盐噪声的去除，均值滤波适用于高斯噪声的去除，高斯滤波则常用于平滑图像。
2.图像增强图像增强是通过对图像的亮度、对比度等属性进行调整，以凸显图像的细节和特征。
常用的增强方法有直方图均衡化、灰度拉伸等。
这些方法可以提高图像的对比度，减少噪声干扰对识别的影响。
3.深度学习技术深度学习技术在图像识别中的应用日益广泛。
借助于深度学习的强大特征提取和学习能力，可以较好地应对噪声干扰问题。
通过训练深度神经网络，可以提取出稳定的特征，从而提高图像识别的准确性和鲁棒性。
四、实践案例近年来，图像识别领域涌现出许多应对噪声干扰的实践案例。
例如，在人脸识别领域，通过采用鲁棒性较高的特征提取方法，并结合滤波和增强技术处理图像，能够实现对人脸图像的准确识别。
在医学影像识别中，通过细致的图像预处理和深度学习算法，可以分析和识别出肿瘤等病灶，提高诊断的准确性。
五、未来展望随着人工智能和图像识别技术的不断发展，对于噪声干扰的处理也会更加重视。
未来，我们可以期待更加先进的图像处理算法和技术，以解决噪声干扰问题。
生物医学图像处理中的噪声抑制技术优化
生物医学图像处理中的噪声抑制技术优化噪声抑制技术在生物医学图像处理中具有重要的意义，它可以提高图像质量，增强图像的清晰度和细节，并且对于后续的图像分析和诊断有着重要的影响。
然而，在生物医学图像处理中，由于医学影像设备的限制和图像采集过程中的不确定性，图像中往往会存在各种类型的噪声。
针对生物医学图像处理中的噪声抑制问题，研究人员提出了多种技术和算法，旨在优化噪声抑制效果，提高图像质量。
以下将介绍几种常见的噪声抑制技术优化方法。
首先，滤波器是最常用的噪声抑制技术之一。
通过选择适当的滤波器类型和参数，可以有效抑制图像中的噪声。
常见的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。
在优化滤波器的选择和参数设置时，需要考虑噪声类型、噪声强度、图像结构以及所需保留的细节等因素。
此外，可以结合多种滤波器或使用混合滤波器进行噪声抑制，以提高处理效果。
其次，基于统计学的噪声建模和估计方法也常用于生物医学图像处理中的噪声抑制。
通过建立图像噪声的统计模型，可以更准确地估计噪声参数，从而优化噪声抑制算法。
常见的噪声模型包括高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等。
根据不同的噪声模型，可以采用最小二乘估计、极大似然估计等方法进行噪声参数的估计。
通过准确估计噪声参数，可以更有效地抑制噪声，并提高图像质量。
此外，小波变换技术被广泛应用于生物医学图像处理中的噪声抑制。
小波变换具有多分辨率分析的优势，能够捕捉图像中的不同频率特征，并提供更好的噪声抑制效果。
常见的小波变换方法包括离散小波变换（DWT）、连续小波变换（CWT）等。
通过对图像进行小波变换，将图像信号转换到小波域中，可以通过对小波系数的阈值处理来抑制噪声。
优化小波变换的选择和阈值处理方法，可以进一步提高噪声抑制效果。
此外，近年来，基于深度学习的噪声抑制方法受到了广泛关注和研究。
深度学习模型具有强大的非线性拟合能力和自适应性，能够学习并提取图像中的特征，并对噪声进行建模和抑制。
通过训练深度神经网络，可以得到噪声抑制模型，并利用该模型对图像进行噪声抑制。
图像噪声的抑制
图像噪声的抑制概述噪声对图像处理的影响很大，它影响图像处理的输入、采集和处理等各个环节以及输出结果。
因此，在进行其它的图像处理前，需要对图像进行去噪处理。
从统计学的观点来看，凡是统计特征不随时间变化的噪声称为平稳噪声，而统计特征随时间变化的噪声称为非平稳噪声。
幅值基本相同，但是噪声出现的位置是随机的，称为椒盐噪声；如果噪声的幅值是随机的，根据幅值大小的分布，有高斯型和瑞利型两种，分别称为高斯噪声和瑞利噪声。
由于去除噪声处理的原理和方法很多，这里只给出了简单的描述和我自己已实现的几种方法的java源代码。
常见的去噪处理有均值滤波，中值滤波，灰度最小方差均值滤波，K近邻平滑滤波，对称近邻均值滤波，西戈玛平滑滤波等。
均值滤波定义均值滤波方法是，对待处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其邻近的若干个像素组成，用模板的均值来替代原像素的值的方法。
如下图，1~8为(x,y)的邻近像素。
权系数矩阵模板g = (f(x-1,y-1) + f(x,y-1)+ f(x+1,y-1) + f(x-1,y) + f(x,y) + f(x+1,y) + f(x-1,y+1) + f(x,y+1) + f(x+1,y+1))/9方法优缺点优点：算法简单，计算速度快；缺点：降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是景物的边缘和细节部分。
源代码[java] view plain copyprint?1./**2.* 均值滤波3.* @param srcPath 图片的存储位置4.* @param destPath 图像要保存的存储位置5.* @param format 图像要保存的存储位置6.*/7.public static void avrFiltering(String srcPath,String destPat h, String format) {8.BufferedImage img = readImg(srcPath);9.int w = img.getWidth();10.int h = img.getHeight();11.int[] pix = new int[w*h];12.img.getRGB(0, 0, w, h, pix, 0, w);13.int newpix[] = avrFiltering(pix, w, h);14.img.setRGB(0, 0, w, h, newpix, 0, w);15.writeImg(img, format, destPath);16.}17./**18.* 均值滤波19.* @param pix 像素矩阵数组20.* @param w 矩阵的宽21.* @param h 矩阵的高22.* @return 处理后的数组23.*/24.public static int[] avrFiltering(int pix[], int w, int h) {25.int newpix[] = new int[w*h];26.ColorModel cm = ColorModel.getRGBdefault();27.int r=0;28.for(int y=0; y<h; y++) {29.for(int x=0; x<w; x++) {30.if(x!=0 && x!=w-1 && y!=0 && y!=h-1) {31.//g = (f(x-1,y-1) + f(x,y-1)+ f(x+1,y-1)32.// + f(x-1,y) + f(x,y) + f(x+1,y)33.// + f(x-1,y+1) + f(x,y+1) + f(x+1,y+1))/934.r = (cm.getRed(pix[x-1+(y-1)*w]) + cm.getRed(pix[x+(y-1)*w])+ cm.getRed(pix[x+1+(y-1)*w])35.+ cm.getRed(pix[x-1+(y)*w]) + cm.getRed(pix[x+(y)*w]) + cm.getRed(pix[x+1+(y)* w])36.+ cm.getRed(pix[x-1+(y+1)*w]) + cm.getRed(pix[x+(y+1)*w]) + cm.getRed(pix[x+1 +(y+1)*w]))/9;37.newpix[y*w+x] = 255<<24 | r<<16 | r<<8 |r;38.39.} else {40.newpix[y*w+x] = pix[y*w+x];41.}42.}43.}44.return newpix;45.}中值滤波定义中值滤波方法是，对待处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其邻近的若干个像素组成，对模板的像素由小到大进行排序，再用模板的中值来替代原像素的值的方法。
红外图像处理中的噪声抑制算法
红外图像处理中的噪声抑制算法红外图像处理是近年来快速发展的技术领域之一。
在许多领域如医学、军事、航空航天等都有广泛的应用。
然而，在红外图像处理中，图像噪声问题一直是令人头疼的难题。
噪声会干扰图像的质量和准确性，给图像分析和识别带来极大的困扰。
因此，噪声抑制问题的解决对于优化红外图像处理算法和提高图像识别准确率至关重要。
本文将着重探讨红外图像处理中常用的噪声抑制算法，并通过对比其优缺点，分析各算法的适用情况。
一、红外图像噪声种类及特点红外图像的噪声可以分为几类，例如热噪声、读出噪声、暗电流噪声、白噪声等。
各种噪声的产生和特点不同，因此需要采用不同的算法进行抑制。
其中，热噪声是指探测器自身的噪声，产生原因是探测器在工作时产生的内部能耗。
读出噪声指的是图像信号倍增器（或前置放大器）的电路噪声和电源噪声产生的影响。
暗电流噪声是指探测器在不接收红外光的情况下，仍会产生的噪声。
白噪声是指信号本身携带的噪声。
不同类型的噪声在红外图像中的体现形式各不相同，有些表现为图像中的均匀噪声，有些呈现为斑点噪声或者梯度噪声。
因此，针对不同类型的噪声需要采用不同的抑制算法。
二、常用噪声抑制算法1. 中值滤波算法中值滤波是一种经典的非线性滤波算法。
其原理是选取邻域内的中值来代替中心像素值。
在图像噪声较弱且呈现均匀分布时，该算法效果较好。
它不仅可以平滑图像、消除斑点噪声，还可以保留图像边缘的细节信息。
该算法的缺点是处理时间复杂度较高，因为每个像素都需要在邻域内进行排序。
2. 小波变换小波变换是一种基于滤波器组和逆滤波器组的线性滤波算法。
小波变换通过将原始信号分解成多个尺度和方向的子带进行分析和处理，可以有效地消除噪声，同时保留图像细节和边缘信息。
其优点是可以处理任意类型的噪声，尤其是对于梯度噪声和斑点噪声效果明显，而缺点是处理时间较长。
3. 非局部均值降噪算法该算法是最新的一种噪声抑制方法。
它基于局部图像块之间的相似性进行降噪处理。
噪声抑制
中值滤波器
中值滤波的机理：
—— 特点
在图像局部中，杂散噪声点的灰度值较大或较小，
求中值可以自动将其消除。但中值滤波不同于均值
滤波，中值直接取自某个像素的灰度值，所以能较
好地保持图像景物原状。
中值滤波的特点： 可以消除杂散噪声点而不会或较小程度地造成边缘 模糊。
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。
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。 噪声的分类 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。
图像噪声的概念
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。
1、均值滤波
图像平滑的目的是消除或尽量减少噪声的影 响，改善图像质量。在假定加性噪声是随机独 立分布的条件下，利用邻域的平均或加权平均 可以有效地抑制噪声干扰。 邻域的两种类型：4邻域和8邻域 邻域平均法实际是在做空间域的滤波,所以 这种方法也称为均值滤波。
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
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5.1.1 均值滤波器
以模块运算系数表示即：
1 1 1
H0
1 9
1
1
1
1 1 1
12143 12234 57689 57688 56789
12143 1 23 24 34 4 5 74 65 86 9 5 76 67 8 8 56789
5.1.2 加权均值滤波器
将以上的均值滤波器加以修正，可以得到加权平 均滤波器。
1. 问题的提出：
前面的处理结果可知，经过平滑（特别 是均值）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。
5.3.1 边界保持平滑滤波器设计思想
• 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，则不进行处理， 如果不是，则进行平滑处理。
5.2 中值滤波器
例：
1 21 4 3 1 22 3 4 5 76 8 9 5 76 8 8 5 67 8 9
12143 1 22 23 34 4 5 75 66 86 9 5 76 67 88 8 56789
5.2 中值滤波器
►因为中值滤波的原理是取合理的邻近 像素值来替代噪声点，所以只适合于 椒盐噪声的去除，不适合高斯噪声的 去除。
m+2
m
m+1
m-2
m+2
m-1
5.2 中值滤波器
例： 原图像为： 2 2 6 2 1 2 4 4 4 2 4
处理后为： 2 2 2 2 2 2 4 4 4 4 4
(1,2,2,2,6) (1,2,2,2,6) (1,2,2,4,6)
(2,4,4)
5.2 中值滤波器
3. 二维中值滤波模板：
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。
► 对于高斯噪声，均值滤波效果比均值滤波 效果好。
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，所以根据统计数学，均 值可以消除噪声。 （注意：实际上只能减弱，不能消除。思考为什么？）
5.3 边界保持平滑滤波器
1 2
5.3.3 K近邻(KNN)平滑滤波器算法
1) 以待处K个与待处理像素的灰度差 为最小的像素。
3）将这K个像素的灰度均值（中值）替换掉原 来的像素值。
• 由此，获得KNN均值滤波的结果和KNN中值 滤波的结果。
5.3.4 KNN平滑滤波例题
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。
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
第五章 图像的噪声抑制
►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。
►这些干扰信号的抑制称为图像的噪声 抑制。
5.1 均值滤波器
► 所谓的均值滤波是指在图像上，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。
► 均值滤波可以用来对椒盐噪声和高斯噪声进行 滤波。
7 254 101 10
9
7 10 100 2 6
0
8
7
2
1
1 6 50 2 2
3 9 7 2 0
请对其进行边界保持的中值和均值滤波，并判 断哪一点为噪声点。（用3*3模板，取k=5）
1 1 1
H1
1 10
1
2
1
1 1 1
1 2 1
H2
1 16
2
4
2
1 2 1
1 1 1
H3
1 8
1
0
1
1 1 1
0
1 4
0
H4
1 2
1 4
1
1 4
0
1 4
0
5.2 中值滤波器
1. 问题的提出 我们看到，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。为了改 善这一状况，必须寻找新的滤波器。中值 滤波就是一种有效的方法。
5.2 中值滤波器
2. 中值滤波器的设计思想 因为噪声的出现，使该点像素比周围的像 素亮（暗）许多， 给出滤波用的模板， 如下图所示是一个一维的模板，对模板中 的像素值由小到大排列，最终待处理像素 的灰度取这个模板中排在中间位置上的像 素的灰度值。
5.2 中值滤波器
m-2
m-1
m
m+1 数值排序
例：3*3模板，k=5
12143 12234 57689 57688 56789
12143 12234 5 76 76 8 9 57688 56789
12567,81236,87236,,7824,,7884239
作 业 （共1题）
1. 已知图像为：
1
1
3
f
1
1
2
5 255 100 200 200
5.3.2 K近邻(KNN)平滑滤波器
• 边界保持滤波器的核心是确定边界点与非边 界点。
• 如图所示，点1是黄色区域的非边界点，点2 是蓝色区域的边界点。
• 在模板中，分别选出3个与点1或点2灰度值 最相近的点进行计算，不影响
效果。
换句话说，对非边界点的影响 不是很大，但是对边界点的影 响就非常大。