图像去噪方法及应用
基于稀疏序列的图像去噪方法及应用
Ｏ 引 言
图像处理技术是信 息技术 中 的新 兴学科 ， 是在 计 算机科学 、 模式识别 、 数字信 号处理 等领域 为基础所 发
ｃ ａ ａ ｔ ｒｓ ｃ ｆｅ ￣ａ ｔ ｎ Ｅｘ ｅ ｉ ｅ ｔ ｌ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ａ ｉ ｏ ｐ ｒｓ ｔ ｅ ｗａ ｅ ｅ ａ ｅ ｅ ｏ ｓ ｅ ｏ ｓ ｏ ｒｌａ ｎ ｎ ａ ｅ ｈ ｒ ｃｅ ｔ ｓ ｏ ｘ ｃ ｏ ． ｉｉ ｉ ｐ ｒｍ ｎ ａ ｓ ｌ ｓ ｏ ｔ ｔ：ｎ ｃ ｍ ａｉｏｎ ｗｉ ｔ ｖ ｌｔｂ ｓ ｄ ｄ ｎ ｉｉ ｍ ｔ ｄ ， ｕ ｒ ｉ ｇ ｂ ｓ ｄ ｒ ｓ ｈ ｈ ｈ ｎｇ ｈ ｅ
第 ２ 卷 第 ３期 １ ２１ ０ １年 ３月
计 算 机 技 术 与 发 展
ＣＯＭ ＰＵ ＥＲ ＥＣＨ ＮＯＬ Ｔ Ｔ ＯＧ Ｙ ＡＮ Ｄ ＤＥＶＥ Ｍ ＥＮＴ １ＯＰ
Ｖｏ ． Ｎｏ． １ ２１ ３
Ｍａ ． ２ １ ｒ Ｏ１
基 于 稀 疏 ｅ ｄ ｌ ｓ ｄ ｏｎ ａ ｙ ｐ ｓ ｄ ａ ｍｏ ｅ ａ ｅ ｓ ｍｍｅ ｒ ｔ ｍｉ ｔ ｍｓ ｆ ｍｒ ｂ ｏ ｈ ｔ ｅ ａ ｑｕ ｓｔ ｎ ｏｆｅ ｅ ｔ ｅ ｄ —ｎ ｉｉ ｇ ａ ａｙ ｉ ｆｇ ａ ｍａ ｅ ． ｂ ｔ ｃ ａｏ ｃ ａ ｏ ｂ ｙ， ｙ Ｍｇ ｄｔｍ ｃ ｉｉ ｏ ｆ ｃ ｖ ｅ ｏ ｓｎ ｉ ｉ ｈ ｉ ｉ ｎ ｌ ｓｓ ｏ ｒ ｙ ｉ ｇ ｓ Ｄｅ ｏ ｓ ｇ ｔ ｍｐｒ ｖ ｍａ ｅ ＰＳ ｎ ｉｉ ｏ ｉ ｎ ｏ ｅ ｉ ｇ ＮＲ ａ ｕ ｓ ｎ ｄ ｈ ｓａ ｂ ｕｅ ｉｕ ｆｅ ｔ ｖ ｌ ｅ ，ａ ａ ｅ ｒｖ ｓ ａ ｅ ｆ ．Ｗ ｉ ｅ ｃ ｌｅ ｔ ｄ ｂ ｉｉａ ｍａ ｅ ｄ ｎ ｉｉ ｇ ｃ ｏ ａ ｋ ａ ｋ ｌ ｃ ｌ ｂ ｏ ｌ ｅ ｙ ｄ ｇ ｔ ｉ ｇ ｅ ｏ ｓｎ ｌ ｔ ｂｌｎ ｂ ｃ － ｌ ｃ ｌ ｈ ｇ ｏ ｎ ｎ ｈ ｅ ｅ ｔ ｆｅ ｅ ａａ ｉ ｎ ｉ ｒ ｅ ｒ ｆｅ ｔ ｅ ｙ ｄ ｆ ｅ ｔ ｅ ｄ ｆ ｃｓ ｉ ｒ ｅ ｏ ｆ ｃ ｌ ａ ｅ ｔ ｅ ｆ ｌ ｗ— ｐ ｏ ｅ ｒ ｌｖ ｔ ｒ ｕ ｄ ａ ｄ ｔ ｅ ｄ ｆ ｓ ａｔ ｒ ｓ ｐ ｒ ｔ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｍｏ ｅ ｅ ｃ ｖ ｌ ｅ ｎ ｅ ｅ ｔ ｎ ｏ ｄ ｒ ｔ ａ ｉ ｔｔ ｏ ｌ ｃ ｏ ｏ ｉ ｉ ｈ ｉ ｈ ｏ ｕ ｆｔ ｅ ｅ ａ ｈ ｎ
图像处理中的噪声去除方法和效果评价
图像处理中的噪声去除方法和效果评价噪声是图像处理领域中常见的问题之一。
在图像采集、传输和存储过程中，噪声往往会以各种形式引入图像，从而导致图像质量下降和信息丢失。
因此，研究和应用有效的噪声去除方法对于提高图像质量和增强图像细节非常重要。
本文将介绍图像处理中常见的噪声去除方法和评价方法。
一、图像噪声的分类常见的图像噪声主要包括高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声、固定模式噪声等。
高斯噪声是一种均值为0、方差为σ²的随机噪声。
椒盐噪声则是指在图像中随机分布出现的黑白像素点，其比例可以根据实际情况进行调整。
泊松噪声主要由光子计数引起，其分布满足泊松分布的统计规律。
固定模式噪声是由于设备本身或传输过程中的非线性特性引起的噪声。
二、噪声去除方法1. 均值滤波均值滤波是一种简单的线性平滑滤波方法，通过计算邻域像素的平均值来减少图像中的噪声。
具体而言，对于一个大小为n×n的滤波模板，将滤波模板内的像素值进行求平均操作，然后将平均值赋给目标像素。
均值滤波适用于高斯噪声的去除，但对于椒盐噪声等其他类型的噪声效果不佳。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，其原理是将滤波模板内的像素值按照大小进行排序，然后取中值作为目标像素的值。
中值滤波相比于均值滤波，在去除椒盐噪声等其他类型噪声时表现更好，能够有效保持图像的边缘和细节。
3. 自适应滤波自适应滤波是一种基于图像统计特性的非线性滤波方法。
其核心思想是根据图像中像素的灰度差异来调整滤波器的参数，从而在保持图像细节的同时去除噪声。
自适应滤波方法通常需要根据具体应用场景进行参数调优，以获得最佳的去噪效果。
4. 小波去噪方法小波去噪方法将信号分解为不同尺度的子带，然后通过对具有较小能量的高频子带进行阈值处理，将其置零，最后将处理后的子带重构成去噪后的信号。
小波去噪方法在处理非平稳噪声时表现良好，能够有效去除信号中的噪声，并保留信号的细节。
三、噪声去除效果评价对于图像噪声去除的效果评价是非常重要的，它能够客观地反映算法的优劣和适用性。
去除图像噪声方法
去除图像噪声方法去除图像噪声是图像处理领域中一个重要的任务，它可以提高图像的质量和细节，并改善后续图像分析和处理的准确性。
目前，有许多方法可以用来去除图像噪声。
下面我将介绍一些常见的方法。
1. 统计滤波器：统计滤波器是一种简单而有效的方法，它利用邻域像素值的统计信息来去除噪声。
常见的统计滤波器包括中值滤波器、均值滤波器和高斯滤波器。
中值滤波器通过取邻域像素的中值来去除噪声，适用于椒盐噪声和脉冲噪声；均值滤波器通过取邻域像素的平均值来去除噪声，适用于高斯噪声；高斯滤波器通过卷积操作将图像模糊，从而去除噪声。
2. 基于波let变换的方法：波let变换是一种多分辨率分析方法，可以将图像分解为不同尺度的频带。
通过对小波系数进行阈值处理，可以减小较小的波动，从而去除噪声。
常见的基于波let变换的方法包括小波阈值去噪和小波软阈值去噪。
小波阈值去噪通过选择适当的阈值来将小波系数除噪，适用于高斯噪声；小波软阈值去噪通过对小波系数进行软阈值处理，适用于椒盐噪声和脉冲噪声。
3. 基于偏微分方程的方法：偏微分方程方法是一种基于偏微分方程的图像去噪方法。
它通过定义偏微分方程来描述图像中的噪声和边缘特征，并通过迭代求解偏微分方程来去除噪声。
常见的基于偏微分方程的方法包括非线性扩散滤波和总变差去噪。
非线性扩散滤波通过改变图像的梯度来去除噪声，适用于高斯噪声；总变差去噪通过最小化图像的总变差来去除噪声，适用于椒盐噪声和脉冲噪声。
4. 基于深度学习的方法：深度学习是一种机器学习方法，近年来在图像去噪任务中取得了很大的成功。
通过构建深度卷积神经网络，并通过大量的图像数据对其进行训练，可以实现高效的图像去噪。
常见的基于深度学习的方法包括基于卷积自编码器的方法和基于生成对抗网络的方法。
卷积自编码器是一种将输入图像压缩到较小维度编码，再通过解码恢复图像的神经网络，它可以学习到图像的低层特征，从而去除噪声；生成对抗网络是一种通过博弈的方式训练生成器和判别器网络的方法，可以生成逼真的去噪图像。
全变差去噪算法
全变差去噪算法全变差去噪算法是一种常用的图像去噪方法，它通过降低图像中的噪声，提高图像质量。
全变差去噪算法的核心思想是在保持图像边缘信息的同时，将图像中的噪声减小到最小。
本文将介绍全变差去噪算法的原理和应用。
全变差去噪算法的原理基于全变差的概念。
全变差是指图像中各个像素值之间的差异累积量，它可以用来描述图像的平滑程度。
在噪声较大的图像中，全变差较大，而在噪声较小的图像中，全变差较小。
因此，通过最小化全变差，可以有效去除图像中的噪声。
全变差去噪算法的具体步骤如下：1. 计算图像的梯度：首先，对图像进行梯度计算，得到图像的梯度图。
梯度图可以反映图像中像素值的变化情况，从而帮助确定图像中的边缘信息。
2. 初始化去噪图像：将原始图像作为去噪图像的初始值。
3. 迭代优化：在每一次迭代中，通过最小化全变差来更新去噪图像。
具体而言，通过计算去噪图像的梯度，并将其与原始图像的梯度进行比较，找到差异较大的像素点，并将其像素值进行调整。
4. 终止条件：重复进行迭代优化，直到达到预设的终止条件。
通常情况下，可以设置迭代次数或者设定一个阈值，当达到这些条件时，算法停止迭代。
全变差去噪算法的优点是能够在去噪的同时保留图像的边缘信息，从而避免了传统平滑滤波器容易引起的边缘模糊问题。
此外，全变差去噪算法还可以处理多通道图像和视频序列。
全变差去噪算法在图像处理领域有着广泛的应用。
例如，在医学影像中，由于噪声的存在，图像的清晰度和准确性会受到影响。
全变差去噪算法可以有效地去除医学影像中的噪声，提高图像的质量和可读性。
此外，在计算机视觉中，全变差去噪算法也被广泛应用于图像分割、目标检测和图像增强等领域。
然而，全变差去噪算法也存在一些局限性。
首先，算法的计算复杂度较高，特别是在处理大尺寸图像时，会消耗大量的计算资源和时间。
其次，全变差去噪算法对于图像中的纹理信息的保留效果较差，容易导致图像细节的损失。
全变差去噪算法是一种常用的图像去噪方法，通过最小化图像的全变差来降低图像中的噪声。
基于加权稀疏与加权核范数最小化的图像去噪
基于加权稀疏与加权核范数最小化的图像去噪图像去噪是数字图像处理中的一项重要任务，它旨在消除图像中的噪声，以提高图像的质量和清晰度。
随着数字图像处理技术的不断发展，越来越多的方法被提出来解决这一问题。
基于加权稀疏与加权核范数最小化的图像去噪方法受到了研究者们的广泛关注。
本文将介绍和探讨这一种去噪方法的原理、特点及应用。
让我们来了解一下加权稀疏与加权核范数最小化的原理。
加权稀疏是指在稀疏编码中，对每个系数进行加权处理，使得编码后的系数更符合图像的结构特点。
而加权核范数最小化则是通过对图像进行核范数处理，以减小图像中的噪声。
将这两种方法结合起来，可以更好地实现图像的去噪效果。
在去噪过程中，首先对图像进行稀疏编码，然后通过加权核范数最小化方法对编码后的系数进行处理，以达到去除噪声的目的。
这种去噪方法的特点之一是其对稀疏编码和核范数的综合应用，能够更好地去除图像中的噪声，保留图像的细节和结构。
通过对每个系数进行加权处理，可以更好地保留图像的结构特点，避免去噪后的图像过于平滑或失真。
加权核范数最小化方法可以根据图像的特点进行处理，从而更好地去除不同类型的噪声。
这种方法不仅可以用于常见的高斯噪声去除，还可以用于去除椒盐噪声、运动模糊等不同类型的噪声。
除去对基本原理和特点的介绍外，我们也将对这种方法在图像处理领域的应用进行讨论。
图像去噪是数字图像处理的一个重要领域，对很多领域都有着广泛的应用。
在医学影像诊断中，图像的清晰度和质量直接影响医生对病情的判断和诊断。
通过采用加权稀疏与加权核范数最小化方法，可以更好地去除医学影像中的噪声，提高图像的质量和清晰度，从而帮助医生更准确地做出诊断。
图像去噪也被广泛应用于安防监控、航天航空、地质勘探等领域，以提高图像的清晰度和可视化效果。
在实际应用中，加权稀疏与加权核范数最小化方法也存在一些挑战和问题。
这种方法需要对图像进行稀疏编码，因此需要耗费大量的计算资源。
在不同类型的噪声处理中，需要针对不同的噪声类型进行参数设置，这也增加了方法的复杂性。
深度学习技术中的图像去噪方法
深度学习技术中的图像去噪方法随着数字图像应用的广泛使用，图像质量的要求也越来越高。
然而，在实际应用中，图像往往会受到噪声的影响，导致图像变得模糊不清，降低了观看体验和实际应用的效果。
为了解决这一问题，研究者们提出了许多图像去噪方法，其中深度学习技术在图像去噪领域表现出色。
深度学习技术中的图像去噪方法基于深度神经网络的训练和优化。
下面将介绍两种常用的深度学习图像去噪方法：基于卷积自编码器的方法和基于生成对抗网络的方法。
基于卷积自编码器的图像去噪方法通过训练一个卷积自编码器网络来实现。
自编码器可以将输入图像压缩为低维表示，然后再将低维表示解码为原始图像。
在训练过程中，网络会尽量学习到图像的特征，并通过去除噪声而重建清晰的图像。
在测试阶段，通过将待去噪图像输入网络，即可得到去噪后的图像。
基于生成对抗网络（GAN）的图像去噪方法是近年来的研究热点。
GAN由两个部分组成：生成器和判别器。
生成器负责生成去噪后的图像，而判别器则负责判别生成器生成的图像是否真实。
在训练过程中，生成器和判别器进行对抗学习，不断优化，使得生成器生成的图像越来越接近真实图像。
最终，生成器可以生成尽可能接近真实图像的去噪图像。
深度学习技术中的图像去噪方法相较于传统方法具有以下优势。
首先，深度学习可以自动地从大量数据中学习到图像的特征，无需手动提取特征，减少了人工干预的需求。
其次，深度学习模型能够通过大量的训练图像进行训练，提升了模型的学习能力。
另外，深度学习技术在处理复杂的非线性问题中表现出色，可以更好地恢复图像细节，提高图像去噪的效果。
然而，深度学习技术中的图像去噪方法也存在一些挑战。
首先，深度学习模型需要大量的训练数据来学习。
在实际应用中，获取大规模的清晰图像和相应的带噪图像可能会受到限制。
其次，深度学习模型的训练需要大量的计算资源和时间投入。
模型的复杂性和训练过程中的迭代次数都会影响模型的训练效率。
此外，对于某些特殊类型的噪声，深度学习模型可能会遇到困难，无法准确去除噪声。
图像去噪算法研究
图像去噪算法研究随着科技的不断发展，数字图像应用越来越广泛。
不论是平面设计、影视制作，还是医学图像处理，图像都起到了举足轻重的作用。
但是，数字图像中往往会存在噪声，而这些噪声会对图像的质量造成极大的影响。
因此，图像去噪算法的研究尤为重要。
目前，图像去噪的方法主要分为基于滤波器的方法和基于优化模型的方法。
其中，基于滤波器的方法主要有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，这些算法都对噪声进行平滑处理。
相比而言，基于优化模型的方法更为复杂，包括了基于小波的去噪、基于稀疏表示的去噪等。
下面，将分别介绍这些方法的具体实现及其优缺点。
一、基于滤波器的方法1.均值滤波均值滤波是最为简单的滤波方法，其思想是将每个像素点周围的像素值求平均，从而达到消除噪声的效果。
但是，均值滤波却容易导致图像模糊，对于边缘信息的保护效果不佳。
2.中值滤波中值滤波通过寻找像素值序列中的中值，来代表该像素点周围的数据特征。
相比于均值滤波，中值滤波更加适合处理椒盐噪声和斑点噪声。
但是，中值滤波对于高斯噪声的处理效果不太理想。
3.高斯滤波高斯滤波的核心思想是利用高斯函数对图像进行卷积，将噪声从图像中过滤出去。
相较于均值滤波和中值滤波，高斯滤波兼顾了平滑效果和边缘保护。
二、基于优化模型的方法1.基于小波的去噪小波变换通常被用来对信号进行分析，因为它能够刻画信号的时间和频率特征。
基于小波的去噪方法则是在小波域中对信号噪声进行处理。
这种方法的优点是可以保护信号的边缘信息，但是由于小波变换不可逆，去噪后的图像存在失真现象。
2.基于稀疏表示的去噪基于稀疏表示的去噪方法是利用信号稀疏性的特点，将含有噪声的图像进行稀疏表示，再通过最小化噪声损失函数的方式去除噪声。
这种方法的缺点是计算负担较大，同时需要预先知道噪声的统计特性。
总的来说，基于滤波器的方法和基于优化模型的方法各有优缺点。
针对不同类型的噪声，需选择相对应的去噪算法。
未来，图像去噪算法的研究还有待进一步深入。
图像噪声分类及去噪方法综述论文.doc
图像噪声分类及去噪⽅法综述论⽂.doc图像噪声分类及去噪⽅法综述数字图像中，噪声主要来源于图像的获取或传输过程。
成像传感器的性能受各种因素的影响，如图像获取过程中的环境条件和传感元器件⾃⾝的质量。
例如，在使⽤CCD摄像机获取图像时，光照⽔平和传感器温度是影响结果图像中噪声数量的主要因素。
图像在传输中被污染主要是由于传输信道中的⼲扰。
例如，使⽤⽆线⽹络传输的图像可能会因为光照或其他⼤⽓因素⽽污染。
图像噪声的分类图像噪声是图像在摄取或传输时所受的随机信号⼲扰，是图像中各种妨碍⼈们对其信息接受的因素。
很多时候将图像噪声看成是多维随机过程，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。
图像噪声是多种多样的，其性质也千差万别，所以了解噪声的分类是很有必要的。
⼀．按产⽣的原因分类1.外部噪声，即指系统外部⼲扰以电磁波或经电源串进系统内部⽽引起的噪声。
如电⽓设备，天体放电现象等引起的噪声。
2.内部噪声，⼀般有四个源头：a)由光和电的基本性质所引起的噪声。
如电流的产⽣是由电⼦或空⽳粒⼦的集合，定向运动所形成。
因这些粒⼦运动的随机性⽽形成的散粒噪声；导体中⾃由电⼦的⽆规则热运动所形成的热噪声；根据光的粒⼦性，图像是由光量⼦所传输，⽽光量⼦密度随时间和空间变化所形成的光量⼦噪声等。
b)电器的机械运动产⽣的噪声。
如各种接头因抖动引起电流变化所产⽣的噪声；磁头、磁带等抖动或⼀起的抖动等。
c)器材材料本⾝引起的噪声。
如正⽚和负⽚的表⾯颗粒性和磁带磁盘表⾯缺陷所产⽣的噪声。
随着材料科学的发展，这些噪声有望不断减少，但在⽬前来讲，还是不可避免的。
d)系统内部设备电路所引起的噪声。
如电源引⼊的交流噪声；偏转系统和箝位电路所引起的噪声等。
这种分类⽅法有助于理解噪声产⽣的源头，有助于对噪声位置定位，对于降噪算法只能起到原理上的帮助。
⼆．按噪声频谱分类频谱均匀分布的噪声称为⽩噪声；频谱与频率成反⽐的称为1/f噪声；⽽与频率平⽅成正⽐的称为三⾓噪声等等。
图像的加噪和去噪
（5）各种类型的中值滤波 ） 中值滤波算法的特点：在去除噪声的同时，可以比较好 的保留边的锐度和图像的细节均值。 ⒈Medfilt2中值滤波 中值滤波
⒉、Medfilt2(J ,[3,3])中值滤波 中值滤波
⒊使用稀疏模板的中值滤波
（6）不同模板的均值滤波 ）
比较以上采用不同尺寸的均值滤波器进行低通滤波处理的结果可知， 当所用的平滑模板的尺寸增大时，消除噪声的效果增强，但同时图 像的细节锐化程度相应降低，图像变得模糊起来。 （7）高斯低通滤波 ）
（4）将开运算和必运算结合起 ） 来构成的形态学噪声滤波
虽然以上方法达到了去除噪声的目的但是 经过对比灰度图像和闭运算后的图像就会 看到处理后的图像有像素点损失， 看到处理后的图像有像素点损失，再由此 方法的特点可知， 方法的特点可知，此方法适用的图像类型 是图像中的对象尺寸都比较大， 是图像中的对象尺寸都比较大，没有细小 的细节，因为对这种类型的图像除噪的效 的细节， 果会比较好。 果会比较好。
真彩图像各颜色空间的平滑效果图： 真彩图像各颜色空间的平滑效果图：
(3) 用wiener2实现的维纳滤波 实现的维纳滤波 维纳滤波是一种经典的线性降噪滤波器， 维纳滤波是一种经典的线性降噪滤波器，它是 一种自适应滤波， 一种自适应滤波，是指使复原图像与原图像之间 的均方误差最小的滤波器。 的均方误差最小的滤波器。对图像进行维纳滤波 主要是为了消除图像中存在的噪声， 主要是为了消除图像中存在的噪声，该滤波器根 据局部图像的差异来调整该滤波器的参数。该方 据局部图像的差异来调整该滤波器的参数。 法的滤波效果比线性滤波效果好， 法的滤波效果比线性滤波效果好，对保留图像的 边缘部分和其它高频部分很有用， 边缘部分和其它高频部分很有用，不过计算量较 大。可利用MATLAB的wiener2函数对一幅图像 可利用 的 函数对一幅图像 进行自适应维纳滤波。 的调用格式为： 进行自适应维纳滤波。Wiener2的调用格式为： 的调用格式为 J=wiener2(I,[m.n],noise),其中，[m,n]指定 其中， 其中 指定 了滤波器的窗口大小为m*n,默认值为 默认值为3*3； 了滤波器的窗口大小为 默认值为 ； noise指定了噪声的功率，默认的是加性噪声 指定了噪声的功率， 指定了噪声的功率 （高斯白噪声）。 高斯白噪声）。Wiener2函数在噪声为固定功 函数在噪声为固定功 ）。 率噪声（白噪声，如高斯噪声） 率噪声（白噪声，如高斯噪声）时，其滤波效果 最好。 最好。
图像去噪技术研究
图像去噪技术研究第一章：绪论图像处理技术是计算机科学中一个重要的领域，其应用广泛，包括图形识别、图像分析、医疗诊断等方面。
然而，由于摄像头的质量、存储设备的限制等原因，图像在采集和传输的过程中，难免会产生噪声。
因此，如何提高噪声处理技术，成为当前图像处理领域需要解决的问题之一。
图像去噪技术是图像处理中的一个基础问题，其主要目的是在不影响图像细节的情况下，尽可能地减少图像的噪声。
本文将介绍常用的图像去噪技术及其优缺点，以及未来的研究方向。
第二章：常用的图像去噪技术2.1 中值滤波中值滤波是图像去噪中最常用的技术之一。
该技术将像素点的像素值替换为其周围像素值的中值。
中值滤波可以有效地去除图像中的椒盐噪声。
但是对于噪声比较均匀的图像，中值滤波的效果并不理想。
2.2 均值滤波均值滤波是图像滤波中另一种最基本的方法。
它通过取像素点周围像素点的平均值来进行图像去噪。
均值滤波能够有效地平滑图像，但是在去除噪声的同时，也会损失图像的细节。
2.3 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的图像去噪技术。
该方法将图像分解为一组不同尺度的图像系数，并通过对这些系数进行阈值处理，达到去除高频噪声的目的。
小波去噪能够保留图像细节，但是去噪效果受到小波基函数的影响，需要合理选择小波基函数。
第三章：图像去噪技术的优缺点3.1 中值滤波中值滤波是图像去噪的一种经典方法，其优点是简单易实现。
但是该方法在去除噪声的同时，也会影响图像的细节和纹理。
3.2 均值滤波均值滤波是一种线性滤波方法，其优点是简单易懂。
但是该方法需要对像素点进行加权平均，因此很容易产生模糊效果。
3.3 小波去噪小波去噪是一种非线性滤波方法，其优点是能够去除高频噪声并保留图像细节。
但是该方法需要选择合适的小波基函数，并需要计算复杂，因此在实际应用中存在一定的限制。
第四章：未来的研究方向未来的图像去噪技术应综合考虑噪声的种类和特点，并需要结合图像的特征来进行处理。
同时，对于参数的选择以及不同滤波算法的综合比较也需要深入探究。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!科技情报开发与经济ＳＣＩ－ＴＥＣＨＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ＆ＥＣＯＮＯＭＹ２００７年第１７卷第２７期省值。若指定的文件、节名或项目名不存在，则函数返回相应的缺省值。假定将配置文件命名为ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ，并置于应用程序所在目录中，则事务对象ＳＱＬＣＡ连接属性设置的通用代码可设计如下：ＳＱＬＣＡ．ＤＢＭＳ＝ＰｒｏｆｉｌｅＳｔｒｉｎｇ（“ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“ＤＢＭＳ”，“”）ＳＱＬＣＡ．Ｄａｔａｂａｓｅ＝ＰｒｏｆｉｌｅＳｔｒｉｎｇ（“ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“ａｔａＢａｓｅ”，“”）ＳＱＬＣＡ．ＬｏｇＩＤ＝ＰｒｏｆｉｌｅＳｔｒｉｎｇ（“ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“ＬｏｇＩＤ”，“”）ＳＱＬＣＡ．ＬｏｇＰａｓｓ＝ＰｒｏｆｉｌｅＳｔｒｉｎｇ（“ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“ＬｏｇＰａｓｓｗｏｒｄ”，“”）ＳＱＬＣＡ．ＳｅｒｖｅｒＮａｍｅ＝ＰｒｏｆｉｌｅＳｔｒｉｎｇ（“ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“ＳｅｒｖｅｒＮａｍｅ”，“”）ＳＱＬＣＡ．ＵｓｅｒＩＤ＝ＰｒｏｆｉｌｅＳｔｒｉｎｇ（“ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“ＵｓｅｒＩＤ”，“”）ＳＱＬＣＡ．ＤＢＰａｓｓ＝ＰｒｏｆｉｌｅＳｔｒｉｎｇ（“ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“ＤａｔａｂａｓｅＰａｓｓｗｏｒｄ”，“”）ＳＱＬＣＡ．Ｌｏｃｋ＝ＰｒｏｆｉｌｅＳｔｒｉｎｇ（“ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“Ｌｏｃｋ”，“”）ＳＱＬＣＡ．ＤｂＰａｒｍ＝ＰｒｏｆｉｌｅＳｔｒｉｎｇ（“ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“ＤｂＰａｒｍ”，“”）ＩｎｔｅｇｅｒｉＡｕｔｏＣｏｍｍｉｔｉＡｕｔｏＣｏｍｍｉｔ＝ＰｒｏｆｉｌｅＩｎｔ（“ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“ＡｕｔｏＣｏｍｍｉｔ”，０）ＩＦｉＡｕｔｏＣｏｍｍｉｔ＝０ＴＨＥＮＳＱＬＣＡ．ＡｕｔｏＣｏｍｍｉｔ＝ＦＡＬＳＥＥＬＳＥＳＱＬＣＡ．ＡｕｔｏＣｏｍｍｉｔ＝ＴＲＵＥＥＮＤＩＦ在某些应用中，往往需要同时访问多个数据库。在这种情况下，可考虑用ＳＱＬＣＡ建立与某个数据库的连接。而对于其余的各个数据库，则分别为其创建一个相应的事务对象实例，然后再通过所创建的事务对象实例实现与相应数据库的连接。如以下示例（ＭｙＤｂ．ＩＮＩ为配置文件）：ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎＭｙＴｒａｎｓ／／声明事务对象变量
ＭｙＴｒａｎｓ＝ＣＲＥＡＴＥｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ／／创建事务对象实例
ＭｙＴｒａｎｓ．ＤＢＭＳ＝ＰｒｏｆｉｌｅＳｔｒｉｎｇ（“ＭｙＤｂ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“ＤＢＭＳ”，“”）
……ＣＯＮＮＥＣＴＵＳＩＮＧＭｙＴｒａｎｓ；／／连接数据库
……
３结语
数据库连接的建立是ＰｏｗｅｒＢｕｉｌｄｅｒ应用程序访问数据库的前提条件。利用本文所介绍的方法，可方便有效地实现与各种数据库的连接，且具有较强的通用性与灵活性。参考文献［１］卢守东．ＰｏｗｅｒＢｕｉｌｄｅｒ数据库应用开发技术［Ｍ］．北京：清华大学出版社，２００６．（责任编辑：胡建平）───────────────第一作者简介：卢守东，男，１９６９年１２月生，１９９２年毕业于桂林电子工业学院计算机及应用专业，高级工程师，广西财经学院计算机信息管理系，广西壮族自治区南宁市明秀西路１００号，５３０００３．
ＤｉｓｃｕｓｓｉｏｎｏｎｔｈｅＤａｔａｂａｓｅＣｏｎｎｅｃｔｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＰｏｗｅｒＢｕｉｌｄｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
ＬＵＳｈｏｕ－ｄｏｎｇＡＢＳＴＲＡＣＴ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｄａｔａｂａｓｅｃｏｎｎｅｃｔｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＰｏｗｅｒＢｕｉｌｄｅｒａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ａｎｄｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｓｔｈｅｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｍｏｄｅｗｉｔｈｃｏｎｃｒｅｔｅｅｘａｍｐｌｅｓ．ＫＥＹＷＯＲＤＳ：ＰｏｗｅｒＢｕｉｌｄｅｒ；ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｏｂｊｅｃｔ；ｄａｔａｂａｓｅｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ
在现代生活中，随着多媒体技术的发展、计算机网络技术的广泛应用和宽带信息网的建立，信息在人们的工作、学习和生活中发挥着越来越重要的作用，其中最直接、最主要的信息就是图像信息。但由于实际获得的图像在形成、传输、接受和处理的过程中不可避免地存在着外部干扰和内部干扰，如光电转换过程中敏感元件灵敏度不均匀性、数字化过程的量化噪声、传输过程中的误差以及人为因素等，均会存在着一定程度的噪声干扰。噪声恶化了图像质量，使图像变得模糊，甚至淹没图像特征，这给后面的图像区域分割、分析判断等工作带来了困难。因此，在图像的预处理阶段去除噪声、恢复原始图像是图像处理中的一个重要的内容，对于图像去噪的研究有重要的意义。消除图像噪声的工作称之为图像滤波或平滑。
１图像的噪声
由于图像在摄取过程中受到摄取器件和周围环境的影响，会使摄取到的图像中含有噪声。噪声通常是随机产生的，因而具有分布和大小的不规则性，有些噪声和图像信号互相独立、互不相关，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的方法，否则很难获得满意的处理效果。一般在图像中常见的噪声有：（１）加性噪声：和图像信号强度不相关，如图像在传输过程中引进的
信道噪声等。（２）乘性噪声：和图像信号相关，往往随图像信号的变化而变化。
文章编号：１００５－６０３３（２００７）２７－０２１３－０３收稿日期：２００７－０６－０５图像去噪方法及应用
王香菊（西安科技大学计算机系，陕西西安，７１００５４）摘要：介绍了图像的噪声，对图像去噪的方法进行了比较和分析，探讨了图像去噪方法的发展动态。关键词：图像去噪；低通滤波；小波滤波中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ
２１３（３）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差异。（４）“椒盐（Ｓａｌｔａｎｄｐｅｐｐｅｒ）”噪声：如图像切割引起的黑图像上的白点噪声。２图像去噪的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，ＰａｒｔｉａｌＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌＥｑｕａｔｉｏｎ）的方法和Ｌｐ正规化方法等。目前，数字图像平滑处理有很多方法，其中空域平滑是数字图像处理领域比较活跃的一个分支，已有几十年的研究探索，并形成了较为系统的算法。从本质上讲，图像去噪的方法都是低通滤波的方法，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。２．１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。空间域里的一些方法是噪声去除，即先判断某点是否为噪声点，若是，重新赋值，如不是按原值输出。另一类方法是平均，即不依赖于噪声点的识别和去除，而对整个图像进行平均运算。在频域里是对图像频谱进行修正，一般采用低通滤波方法，而不像在空域里直接对图像的像素灰度级值进行运算。在空间域对图像平滑处理常用领域平均法和中值滤波。２．１．１邻域平均法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。为解决邻域平均法造成图像模糊的问题，可采用阈值法、Ｋ邻点平均法、梯度倒数加权平滑法、最大均匀性平滑法、小斜面模型平滑法等。它们讨论的重点都在于如何选择邻域的大小、形状和方向，如何选择参加平均的点数以及邻域各点的权重系数等。２．１．２中值滤波中值滤波（ＭｅｄｉａｎＦｉｌｔｅｒｉｎｇ）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。中值滤波去除噪声的效果除了与噪声的类型有关外，还与邻域的空间范围和中值计算中涉及的像素数有关。一般来说，小于滤波器面积一半的亮或暗的物体基本上会被滤除，而较大的物体几乎原封不动地保存下来，因此，中值滤波器的空间尺寸必须根据现有的问题来进行调整。较简单的模板是ＮＮ的方形（注：此处的Ｎ通常是奇数）。总之，中值滤波具有算法简单、实时性好、可靠性高等特点，既能保护图像的边缘信息，又可以除去图像中的噪声，具有较高的实用价值。２．２小波滤波方法近年来，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。小波分析在信号去噪方面所表现出的优势及其潜力一直是研究的热点，而且也取得了一定的成果。目前，小波去噪方法大概可分为三大类：第一类方法是由Ｍａｌｌａｔ提出的小波变换模极大值去噪方法；第二类方法是基于小波变换的相关去噪方法；第三类方法是Ｄｏｎｏｈｏ提出的阈值方法。２．２．１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。２．２．２空域相关滤波