图像去噪方法及发展
图像处理中的图像去噪算法综述
图像处理中的图像去噪算法综述随着现代科技的发展，图像处理在各个领域得到了广泛应用。
然而，由于图像采集过程中受到的噪声干扰，导致图像质量下降，降低了后续处理和分析的准确性和可靠性。
因此，图像去噪算法的研究和应用成为图像处理的重要方向之一。
图像去噪算法的目标是从包含噪声的图像中恢复原始图像，以降低噪声对图像质量的影响。
在实际应用中，图像噪声的类型和分布往往是复杂多样的，因此需要选择适合不同场景的去噪算法。
以下将对几种常见的图像去噪算法进行综述。
1. 统计学方法统计学方法通过建立噪声的统计模型来进行图像去噪。
常用的统计学方法包括高斯滤波、中值滤波和均值滤波。
高斯滤波是一种线性滤波器，通过对图像进行平滑处理来减少噪声。
中值滤波则是通过取窗口内像素的中值来代替当前像素值，从而降低噪声的影响。
均值滤波是将像素周围邻域内像素的平均值作为当前像素的新值。
2. 基于小波变换的方法小波变换是一种将信号分解成多个频带的方法，可以对图像进行多尺度分析。
基于小波变换的图像去噪方法通过去除高频小波系数中的噪声信息来恢复原始图像。
常用的小波去噪算法有基于硬阈值法和软阈值法。
硬阈值法通过对小波系数进行阈值处理，将小于阈值的系数设为0，大于阈值的系数保留。
而软阈值法在硬阈值法的基础上引入了一个平滑因子，将小于阈值的系数降低到一个较小的值。
3. 基于局部统计的方法基于局部统计的方法利用图像局部区域的统计特性来去除噪声。
其中，非局部均值算法（NL-means）是一种广泛应用的图像去噪算法。
NL-means 算法通过从图像中寻找与当前像素相似的局部区域，然后根据这些相似区域的信息对当前像素进行去噪。
该算法的优点是对各种类型的噪声都有较好的去除效果，并且能够保持图像的细节信息。
4. 基于深度学习的方法近年来，深度学习在各个领域得到了广泛应用，包括图像去噪领域。
基于深度学习的图像去噪方法通过训练一个适应性的神经网络来学习图像噪声和图像的复杂关系，从而实现去噪效果。
测绘技术中的图像去噪和增强技巧
测绘技术中的图像去噪和增强技巧图像去噪和增强是测绘技术中重要的一环。
随着科技的不断发展，图像采集设备的精度和灵敏度不断提高，但在实际应用中，图像中常常包含有噪声、模糊以及其他干扰因素，这些因素会影响图像的质量和准确性。
因此，提高图像的质量和清晰度，进行图像去噪和增强是测绘工作者必须面对的问题。
图像去噪是指通过一系列算法和方法，减少或消除图像中的噪声干扰。
在测绘技术中，图像去噪是十分关键的一项工作。
测绘图像中的噪声主要有模拟噪声和数字化噪声两类。
其中，模拟噪声是在图像采集和传输过程中产生的，包括了由于环境因素、光照等原因引起的噪声；数字化噪声则是由于图像传感器或数字化设备的非线性响应引起的。
在图像去噪的算法中，常用的有空间域滤波和频域滤波两种方法。
空间域滤波主要通过对图像像素周围进行统计分析，去除掉图像中的噪声，例如中值滤波、均值滤波等。
而频域滤波则是通过对图像进行傅里叶变换，将噪声从频域传输到空域，然后通过低通滤波去除噪声。
这些算法和方法能够有效地消除图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度，从而减少误差和提高测绘数据的准确性。
另一方面，图像增强是指通过一系列的算法和方法，改善图像的质量和清晰度。
在测绘技术中，图像增强是为了更好地观察和分析图像中的地物和信息，提高测绘数据的可视化效果和解释能力。
图像增强的方法可以分为直方图均衡化、对比度增强和细节增强等。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过将图像的灰度级分布均匀化，使得图像的对比度和亮度得到改善。
对比度增强是通过调整图像中的亮度差和灰度级之间的差异来改善图像，例如线性变换、非线性映射等。
细节增强是通过对图像中的细节进行突出和强化，例如锐化滤波、边缘增强等。
这些图像增强方法能够提升图像的可视化效果，使得图像更加清晰、鲜明，便于测绘数据的解释和分析。
除了上述常规的图像去噪和增强方法，近年来，基于深度学习的图像去噪和增强技术也取得了显著的进展。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过学习大量的数据，自动学习和提取图像中的特征和模式，从而实现图像的去噪和增强。
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。
计算机视觉技术中的图像去噪算法
计算机视觉技术中的图像去噪算法图像去噪是计算机视觉领域中一个重要的问题，因为在实际应用中，图像常常受到各种因素的影响而产生噪声。
图像噪声是指在图像采集、传输、存储等过程中产生的干扰，导致图像质量下降并影响后续图像处理和分析的效果。
为了改善图像质量并提高图像处理的准确性，研究者们提出了许多图像去噪算法。
本文将介绍计算机视觉技术中的一些常用图像去噪算法。
1. 统计滤波算法统计滤波算法是一种常用且简单的图像去噪方法。
这类算法通过统计图像像素值的分布情况来估计噪声的统计特性，进而对图像进行滤波处理。
常见的统计滤波算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
- 均值滤波：原始图像中的每个像素值被替换为其周围像素的平均值。
这种方法简单直观，但在去除高斯噪声的同时会模糊细节信息。
- 中值滤波：原始图像中的每个像素值被其周围像素中位数替代。
中值滤波在去除椒盐噪声等离散噪声方面表现良好，但对于连续性噪声效果可能较差。
- 高斯滤波：利用高斯滤波核对图像进行卷积操作，以抑制高频噪声。
不过，高斯滤波无法有效处理椒盐噪声和周期性噪声，且在去噪的同时会导致图像模糊。
2. 线性滤波算法线性滤波算法是一种基于卷积操作的图像去噪方法。
这类算法利用滤波核与图像进行卷积运算，对噪声进行抑制，同时保留图像的细节信息。
常见的线性滤波算法包括维纳滤波和卡尔曼滤波等。
- 维纳滤波：维纳滤波是一种适应性滤波算法，通过估计噪声与信号的功率谱来抑制噪声。
该方法能够有效地去除高斯噪声，但对于非高斯噪声效果较差。
- 卡尔曼滤波：卡尔曼滤波是一种基于状态估计的滤波方法，常用于实时图像去噪。
这种滤波算法能够自适应地估计噪声的统计特性，并根据噪声估计结果对图像进行滤波处理。
3. 非线性滤波算法非线性滤波算法是一种基于非线性函数的图像去噪方法。
这类算法利用非线性函数对图像进行映射，使得噪声像素的影响减小，同时保留图像的细节信息。
常见的非线性滤波算法包括小波软阈值滤波、几何平均滤波和中值双边滤波等。
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。
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图像去噪方法及其发展概述学院（系）：机械工程学院
专业：机械制造及其自动化
学生姓名：高某某
一、概述
图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。
但是图像在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质，这对后续图像的处理(如分割、压缩和图像理解等)将产生不利影响。
噪声种类很多，如：电噪声、机械噪声、信道噪声和其他噪声。
为了抑制噪声，改善图像质量，便于更高层次的处理，必须对图像进行去噪预处理。
消除图像噪声的工作称之为图像滤波或平滑。
数字图像噪声去除涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域，是一门综合性很强的边缘科学，如今其理论体系已十分完善，且其实践应用很广泛，在医学、军事、艺术、农业等都有广泛且成熟的应用。
噪声在理论上可以定义为“不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差”，因此将图像噪声看成是多维随机过程是合适的，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，即用其概率分布函数和概率密度分布函数。
但在很多情况下，这样描述方法是很复杂，甚至不可能的，而实际应用往往也不必要，通常使用其数值特征，即均值方差、相关函数等。
因为这些数值特征都可以从某些方面反映出噪声的特征。
二、图像中的噪声
噪声对图像信号幅度和相位的影响十分复杂，有些噪声和图像信号相互独立不相关，有些是相关的，噪声本身之间也可能相关。
因此要减少图像中的噪声，必须针对具体情况采用不同方法，否则很难获得满意的处理效果。
一般图像处理中常见的噪声有:
1.加性噪声。
加性噪声和图像信号强度是不相关的，如图像在传输过程中引进的“信道噪声”、电视摄像机扫描图像的噪声的。
这类带有噪声的图像可看成为理想无噪声图像f与噪声n 之和，即
g = f + n
2.乘性噪声。
乘性噪声和图像信号是相关的，往往随图像信号的变化而变化，如飞点扫描图像中的噪声、电视扫描光栅、胶片颗粒造成等，这类噪声和图像的关系是
g = f + fn
3.量化噪声。
量化噪声是数字图像的主要噪声源，其大小显示出数字图像和原始图像的差异，减少这种噪声的最好办法就是采用按灰度级
概率密度函数选择量化级的最优量化措施。
4.“椒盐”噪声。
此类噪声如图像切割引起的即黑图像上的白点，白图像上的黑点噪声，在变换域引入的误差，使图像反变换后造成的变换噪声等。
三、图像中去噪方法
人们根据实际图像的特点、噪声的统计特征和频谱分布规律,发展了各式各样的去噪方法,其中最为直观的方法是根据噪声能量一般集中于高频、而图像频谱则分布于一个有限区间的这一特点,采用低通滤波来进行去噪的方法,例如滑动平均窗滤波器,还有 Wiener 线性滤波器、基于一阶滤波(排序量)的方法、基于马尔可夫模型和基于偏微分方程(PDE,Partial Differential Equation)的方法和 Lp正规化方法等。
而低通滤波是一把双刃剑,它在消除图像噪声的同时, 也会消除图像的部分有用的高频信息,因此,各种去噪方法的研究实际是在去噪和保留高频信息之间进行的权衡。
减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像变换域完成。
1.图像平滑。
图像平滑处理视其噪声图像本身的特性而定,可以在空间域也可以在频率域采用不同的措施。
在空间域对图像平滑处理常用领域平均法和中值滤波。
（1）邻域平均法：是将一个像素及其邻域中所有像素的平均值赋给输出图像中相应的像素,从而达到平滑的目的,又称均值滤波。
其过程是使一个窗口在图像上滑动,窗口中心位置的值用窗内各点值的平均值来代替, 即用几个像素的灰度平均值来代替一个像素的灰度。
其主要的优点是算法简单、计算速度快,但其代价是会造成图像一定程度的模糊。
（2）中值滤波：是一种基于排序统计理论的可有效抑制噪声的非线性平滑滤波。
其滤波原理是: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,然后将邻域中各像素的灰度值进行排序,取中间值作为中心像素灰度的新值,这里的邻域通常被称为窗口;当窗口在图像中上下左右进行移动后,利用中值滤波算法可以很好地对图像进行平滑处理。
中值滤波的输出像素是由邻域图像的中间值决定的, 因而中值滤波对极限像素值(与周围像素灰度值差别较大的像素)远不如平均值那么敏感,从而可以消除孤立的噪声点,可以使图像产生较少的模糊。
2.小波滤波。
近年来,小波理论得到了非常迅速的发展, 而且由于其具备良好的时频局部化能力和多分辨率分析能力,因而在图像处理各
领域有非常广泛的应用。
在去噪领域中,小波理论深受许多学者的重视,他们应用小波变换进行去噪,并获得了非常好的效果。
（1）模极大值重构滤波：信号的模极大值重构是利用信号在各个尺度上小波系数的模极大值来重构信号。
信号小波系数的模极大值包含了信号的峰变性与奇异性,如果可以从这些极大值来重构信号, 那么就可以通过处理小波系数的模极大值而实现对信号奇异性的修改,也可以通过抑制某些极大值点而去除相应的奇异性,这是模极大值重构滤波的基本思想。
模极大值重构滤波方法是根据信号和噪声在小波变换下随尺度变换呈现出的不同变化特性提出的,有很好的理论基础,因而滤波性能较为稳定,它对噪声的依赖性较小,不需要知道噪声的方差,特别是对低信噪比的信号滤波时更能体现其优越性。
然而它有一个根本性的缺点,就是在滤波过程中存在一个由模极大值重构小波系数的问题, 从而使得该方法的计算量大大增加,另外其实际滤波效果也并不十分令人满意。
（2）空域相关滤波：Witkin 首先提出了利用尺度空间相关性来对信号滤波的思想,对含噪信号经过子带分解后,从粗尺度到细尺度逐步搜索信号的主要边缘,最终从噪声背景中得到真实信号。
Xu 在此基础上,提出了空域相关滤波的方法。
信号的突变点在不同尺度的同一位置都有较大的峰值出现,噪声能量却随着尺度的增大而减小。
因此,可以取相邻尺度的小波系数直接相乘进行计算,这样做相关计算将在锐化信号边缘与其他重要特征的同时抑制噪声,而且能够提高信号主要边缘的定位精度,更好地刻画真实信号。
但其计算量大,需要迭代,并且用到了小波阈值滤波的一些思想。
在实际应用时,还需要估计噪声方差才能设定适当的阈值。
（3）小波域阈值滤波：小波变换具有一种“集中”的能力。
信号经小波变换后,可以认为由信号产生的小波系数包含有信号的重要信息,其幅值较大,但数目较少,而噪声对应的小波系数幅值小。
通过在不同尺度上选取一合适的阈值,并将小于该阈值的小波系数置零, 而保留大于阈值的小波系数,从而使信号中的噪声得到有效的抑制，最后进行小波逆变换,得到滤波后的重构信号。
小波域阈值滤波方法是实现最简单、计算量最小的一种方法,因而应用最广泛。
但其阈值选取比较困难,虽然 Donoho在理论上证明并找到了最优的通用阈值,但实际应用中效果并不十分理想。
另外, 阈值的选取还
依赖于噪声的方差,因此需要事先估计噪声方差。
四、图形去噪方法的发展
相关学科的发展也在推动着图像处理技术不断前进,小波的出现使得图像去噪方法发展到了一个新的阶段,目前图像的去噪方法主要体现在:
1.对图像的去噪方法大多是多种方法结合,既能很好地保持边缘信息,又能去除图像中的噪声,比如将中值滤波和小波滤波结合起来进行滤波。
2.在小波变换对图像进行去噪的过程中, 对于阈值选择的研究一直是热点。
3.实验表明脊波和曲波对图像的去噪效果大大优于其他同类的方法,特别是在噪声严重的情况下曲波优越性更为显着。
目前对脊波和曲波的研究刚刚开始,但是它们在诸多领域显示出的优良性质已经为许多的研究者关注,成为研究的热点。
4.学术界一直存在着何种算法最优的讨论,但是在选择滤波算法的时候应该根据先验数据以及实际问题的要求来分析和选择适当的算法。
在小波变换处理过程中,数据的前期处理和后期处理是小波滤波研究的一个方向。
在众多图像去噪算法中,究竟哪一种算法是最好的,应该根据图像的实际要求而应用不同的方法;有些算法确实好,但它的实用性有限。