数字视频图像处理
《数字影像处理》课件
数字影像处理的发展趋势
1
智能化处理
人工智能、深度学习等技术在数字影像处理中的应用
2
实时处理
通过GPU、FPGA等加速器实现高速、高性能的实时图像处理
3
互联网+数字影像处理
将数字影像处理与互联网、云计算等技术相结合，实现分布式、协同的图像处理
案例分析
医学影像处理
结合医生的经验和影像学知识， 实现人体器官的实时分析和诊断
视频监控与物体识别
通过计算机视觉和深度学习技术 对监控视频进行实时分析和物体 识别，提高安全管理效率
航空影像处理与地图制作
通过卫星、飞机等航空影像，制 作高精度的地图，支持城市规划、 农业管理等领域
总结和展望
总结
数字影像处理是计算机视觉和计算机图形学的核心 技术，广泛应用于医学、遥感、安全等领域。
常用的数字影像处理技术
1 滤波
去除或增强图பைடு நூலகம்中的某种特征或信息，如均 值滤波、中值滤波、高斯滤波等
2 边缘检测
提取图像边缘上的信息，如Sobel、Canny等 算子
3 图像增强
调整图像的对比度、亮度等，使其更易观察 或显示，如直方图均衡化、拉普拉斯变换等
4 数字图像压缩
减小图像文件的尺寸、降低存储和传输成本， 如JPEG、GIF等压缩算法
数字影像处理
数字影像处理（DIP）涉及对数字图像进行处理以提高其质量和性能。它是数 字计算机视觉和计算机图形学的重要组成部分，并在医学、遥感、安全等广 泛应用。
应用领域
医学
CT、MRI等医学影像的诊断与分析
安全
视频监控、图像识别、人脸识别等，为安保提 供技术支持
遥感
卫星、飞机拍摄的航空影像处理与地图制作
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是指利用计算机对数字图像进行处理和分析的一种技术。
随着计算机技术的不断发展和图像获取设备的普及，数字图像处理技术在各个领域得到了广泛的应用。
数字图像处理技术的原理是对图像进行采集、传输、存储、显示和输出等一系列操作，通过对图像中的像素进行处理和分析，以实现特定的目标。
数字图像处理技术的应用非常广泛，涉及到很多领域。
在医学上，数字图像处理技术可以用于医学图像的分析和诊断，帮助医生进行疾病的检测和治疗。
在工业上，数字图像处理技术可以应用于产品质量检测、表面缺陷检测等领域，提高产品的质量和生产效率。
在安全监控领域，数字图像处理技术可以用于视频监控和图像识别，实现对公共场所和个人安全的监控和保护。
在娱乐和游戏领域，数字图像处理技术可以用于人脸识别、虚拟现实和增强现实等技术，提供更加丰富和真实的娱乐游戏体验。
数字图像处理技术的核心是图像的处理和分析。
图像的处理包括图像的增强、恢复、压缩和编码等操作。
图像的增强是指通过对图像的亮度、对比度和色彩等进行调整，使图像更加清晰和鲜明。
图像的恢复是指对受损图像进行修复和重建，使其恢复到原始状态。
图像的压缩和编码是指对图像进行压缩和编码，减少图像数据的存储和传输量，提高图像的处理和传输效率。
图像的分析包括图像的特征提取、目标检测和图像识别等操作。
图像的特征提取是指从图像中提取出具有代表性和区分性的特征，用于图像的分类和识别。
目标检测是指在图像中检测出特定的目标物体，如人脸、车辆等。
图像识别是指通过对图像进行分析和比对，确定图像所代表的物体或场景。
数字图像处理技术的实现离不开计算机和图像处理算法的支持。
计算机的计算和存储能力可以提供实时和高效的图像处理操作。
而图像处理算法是实现图像处理和分析的关键，包括图像滤波、边缘检测、形态学处理、变换和模式识别等操作。
这些算法可以通过编程语言来实现，如C、C++、Python等。
数字图像处理技术的发展还面临一些挑战和问题。
数字图像与视频传输与压缩技术
数字图像与视频传输与压缩技术随着数字化时代的到来，数字图像与视频的处理已经成为了一项重要的技术。
数字图像与视频传输与压缩技术不仅可以对图像和视频进行高效的传输与存储，而且还可以在缩小数据量的同时保证图像和视频的质量。
在这篇文章中，我将会对这项技术进行详细的介绍。
一、数字图像处理技术数字图像处理技术是处理数字图像的一种技术，通常包括以下几个方面：1. 图像增强在数字化运用中，一些图像可能由于受到光照条件、噪声、受限问题等各种因素的影响而失真或低质量。
为此，人们需要对图像进行增强，使得图像更加清晰、明亮。
这一过程通常包括增加光照，强调图像中的细节、对比度等。
2. 图像复原图像复原的过程是利用数字化技术对受损的图像进行恢复，以达到更好的视觉效果。
这个过程中常常需要处理一些噪声或伪影，并增强图像的细节和纹理信息。
3. 图像分割图像分割的过程是将图像分成不同的区域和物体，以更好的分析图像的内容。
图像分割技术可以应用于影响识别、医学图像、遥感图像分析等领域。
二、数字视频处理技术数字视频处理技术和数字图像处理技术类似，但是他更关注于时间序列上的处理。
数字视频处理技术包括以下方面：1. 帧内压缩帧内压缩是一种针对视频帧的压缩技术，它可以在不牺牲视频质量的情况下，减少视频的数据量，实现高效地传输。
2. 帧间压缩帧间压缩是在不同图像帧之间发生的一种压缩技术，通过技术手段，可以减少视频文件的大小，并保证视频的质量。
3. 运动预测运动预测是一种预测帧内被推移的算法。
这个技术能够通过预测已有编码的图像，来预测下一步发生的内容，并以预测结果为基础进行编码。
三、传输和压缩技术数字图像与视频传输与压缩技术的核心是通过技术手段对图像和视频进行压缩，以减少数据量，从而实现更快更稳定的传输。
1. 渐进式传输渐进式传输是一种数字图像和视频传输技术，可以在传输过程中进行渐进式编码操作，这个技术可以使得图像在网络不稳定的情况下，依旧可以获得中等、低质量的地图，以尽可能减少网络丢失的内容。
视频图像处理技术中的关键技术分析
视频图像处理技术中的关键技术分析随着科技的进步，视频图像处理技术得到了广泛的应用，它能够改善图像的质量，增强图像要素，提高图像的准确性，广泛应用于医学、军事、电视、工业等多领域。
本文将从关键技术的角度出发，对视频图像处理技术进行分析。
一、数字图像处理技术数字图像处理技术主要包括数字化、数字滤波、数字图像增强、数字几何正畸和数字复原等子技术。
其中数字化是整个处理过程的基础，它把信号从连续性的数值变量转为离散性的数值变量。
数字滤波技术则是去除信号中的噪声，然后提高信号的频率分辨率和时间分辨率。
数字图像增强技术可以使得图片在对比度、亮度、饱和度等方面更加突出，从而使得实际细节更加清晰明了。
数字几何正畸技术则能够对图片进行大小和位置的修复，而数字复原技术则能够使得损坏的图片结构或内容得到还原。
二、图像编码压缩技术图像编码压缩技术的核心在于将大量图像信息进行压缩存储，从而方便传输和后续处理。
目前主要的编码压缩技术有基于小波变换的压缩、离散余弦变换（DCT）压缩技术和有损压缩技术。
其中基于小波变换的压缩又分为整体小波变换和局部小波变换。
三、图像识别与分析技术从算法角度，图像识别与分析技术主要包括特征识别技术、统计学习方法、神经网络和虚拟现实等。
特征识别技术主要解决如何确定图像中所对应的特征，以便进行统计和分析。
统计学习方法可以帮助我们理解和处理复杂的数据，而神经网络则根据图像模拟神经元的感知机制，快速进行准确的识别。
虚拟现实技术则是一种从现实世界提取图像信息，进行信号分析和重建图像的新型技术。
四、图像处理应用领域图像处理已经应用于多种不同的领域，其中医学领域、军事领域和工业领域的应用最为广泛。
在医学领域，图像处理技术被广泛运用在图像诊断、医学检测、医学提高及病理分析等方面。
在军事领域，图像处理技术被广泛应用在成像装备中，如夜视仪、雷达和弹药追踪技术等。
而在工业领域，图像处理技术则被用于视觉检测、无损检测、原材料的颜色鉴定和检测，如溶液浓度检测、油污染检测和热流量检测等。
《数字视频处理》课件
数字视频处理是指对数字视频进行各种处理和操作的技术和方法。本课件将 介绍数字视频处理的基础知识、技术、实践以及未来展望。
数字视频处理介绍
1 什么是数字视频处理？
数字视频处理是指对数字视频进行各种处理和操作的技术和方法。
2 应用领域
数字视频处理广泛应用于电影、电视、广告、游戏等领域。
3 数字视频处理基础知识
了解视频编码、像素处理、颜色空间转换等基础知识。
数字视频处理技术
数字视频压缩
学习如何压缩视频文件大小，减少存储空间和传输 带宽。
视频编解码技术
了解各种视频编解码算法，以及它们对视频质量、 压缩率的影响。
视频增强技术
学习如何提高视频质量、增强图像细节和对比度。
视频分析技术
探索如何从视频中提取出有用的信息，如运动检测 和目标识别。
数字视频处理实践
1
数字视频处理软件介绍
2
了解常用的数字视频处理软件
数字视频处理项目实战
参与实际项目，锻炼数字视频处理技能， 解决实际问题。
数字视频处理流程示例
从采集、编辑、特效到输出，学习数字 视频处理的完整流程。
数字视频处理未来展望
1 数字视频处理发展趋势
探索未来数字视频处理的发展方向和趋势，如人工智能和虚拟现实。
2 数字视频处理技术创新
了解最新的数字视频处理技术，如高效的编码算法和实时图像增强。
3 数字视频处理应用前景
展望数字视频处理在娱乐、教育和医疗等领域的广阔应用前景。
结束语
数字视频处理对生活的 影响
数字视频处理改变了我们的 娱乐方式，提供了更丰富、 更精彩的视觉体验。
数字视频处理的未来意 义
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种针对数字图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术的不断发展和普及，数字图像处理技术在图像处理领域中扮演着越来越重要的角色。
本文将详细介绍数字图像处理技术的概念、原理、应用及未来发展方向。
概念数字图像处理技术是指利用计算机对数字图像进行处理和分析的技术。
数字图像是通过像素表示的图像，而像素是图像最小的单元，每个像素都有其特定的数值表示颜色和亮度。
数字图像处理技术可以对图像进行各种操作，如增强图像的质量、提取图像特征、恢复图像信息等。
原理数字图像处理技术的原理主要包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取和图像识别等基本步骤。
1.图像获取：通过相机或扫描仪等设备获取数字图像，将图像转换为数字信号。
2.图像预处理：对原始图像进行去噪、几何校正、尺度变换等预处理操作，以提高后续处理的效果。
3.图像增强：通过直方图均衡化、滤波等方法增强图像的对比度、亮度等特征。
4.图像分割：将图像分割成若干个区域或对象，以便更好地分析和处理图像。
5.特征提取：提取图像中的特征信息，如颜色、纹理、形状等，为图像识别和分类提供依据。
6.图像识别：利用机器学习、深度学习等算法对图像进行分类、识别和分析。
应用数字图像处理技术在各个领域都有广泛的应用，如医疗影像分析、无人驾驶、安防监控、智能交通等。
以下列举一些典型的应用场景：•医疗影像分析：利用数字图像处理技术分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
•安防监控：通过视频监控系统、人脸识别技术等实现对安全领域的监控和警报。
•智能交通：通过交通监控系统、车辆识别技术等提高交通管理效率和道路安全。
未来发展数字图像处理技术在人工智能、物联网等新兴技术的推动下不断发展和创新，未来的发展方向主要包括以下几个方面：1.深度学习在图像处理中的应用：深度学习技术在图像分类、目标检测等方面取得重大突破，将在数字图像处理领域得到更广泛的应用。
2.虚拟现实与增强现实：数字图像处理技术将与虚拟现实、增强现实技术结合，实现更加沉浸式的用户体验。
数字图像处理技术在视频分析中的应用
数字图像处理技术在视频分析中的应用随着科技的不断发展，数字图像处理技术在各个领域得到了广泛的应用，其中之一就是在视频分析中。
数字图像处理技术的应用使得视频分析变得更加高效、准确和智能化。
本文将探讨数字图像处理技术在视频分析中的应用，并分析其对社会的影响和未来的发展趋势。
首先，数字图像处理技术在视频分析中的应用可以提高视频的质量和清晰度。
通过图像处理算法，可以对视频中的噪声、模糊和失真进行修复和优化，使得观看视频时的视觉体验更加良好。
此外，数字图像处理技术还可以对视频进行分辨率的提升，使得细节更加清晰可见。
这种技术的应用不仅提升了观看视频的体验，也有助于提高视频分析的准确性。
其次，数字图像处理技术在视频分析中的应用可以提供更多的信息和数据。
通过图像处理算法，可以从视频中提取出各种有用的信息，如人脸识别、车牌识别、行为分析等。
这些信息对于安防领域、交通管理、智能监控等方面都具有重要的意义。
例如，在安防领域，数字图像处理技术可以帮助识别出可疑人物或行为，提供及时的预警和反应。
在交通管理中，数字图像处理技术可以帮助监测交通流量、车辆违规行为等，提供更有效的交通管理手段。
通过数字图像处理技术的应用，视频分析可以得到更多的数据支持，从而提高决策的准确性和效率。
此外，数字图像处理技术在视频分析中的应用还可以实现视频内容的自动化处理和分析。
通过图像处理算法，可以对视频中的内容进行自动化的识别、分类和标记。
例如，可以通过图像处理技术自动识别视频中的人物、物体和场景，并进行分类和标记。
这种自动化处理和分析大大减轻了人工处理的工作量，提高了处理效率和准确性。
同时，这也为视频内容的搜索、检索和推荐提供了更多的可能性。
数字图像处理技术在视频分析中的应用对社会产生了广泛的影响。
首先，它提高了社会安全和治安水平。
通过数字图像处理技术的应用，安防领域可以更加准确地识别和预警可疑人物和行为，提供更有效的安全保障措施。
其次，它提高了交通管理的效率和准确性。
数字图像处理基本流程第一步
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图像视频处理技术的基础原理和应用案例
图像视频处理技术的基础原理和应用案例第一章：图像/视频处理技术概述图像/视频处理技术是一种以数字图像/视频为原材料，对图像/视频进行各种操作并提取出有价值信息的技术，广泛应用于安防、医疗、娱乐等领域。
图像/视频处理技术主要由图像采集、图像预处理、特征提取、分类识别等环节构成。
其中，图像采集是将被处理的图像从外部输入到CPU中；图像预处理是对原始图像进行预处理，包括图像增强、噪声滤波等操作；特征提取则是从图像中提取出有意义的特征信息，该操作通常应用于模式识别中；分类识别则是根据提取出的特征信息进行分类识别。
第二章：图像/视频处理技术的基础原理2.1 科学数字图像处理科学数字图像处理是指利用计算机对图像进行处理，使用数字技术来控制影像的可见效果和数字信息的提取。
图像数字化是对图像进行采样，使其转换为数字信号的过程，数字录制及数字处理过程中的主要差异则在于单元的广度及数字量化方法。
数字图像处理的基本步骤包括预处理、特征提取、平滑、聚类、模型的建立与选择等。
2.2 图像压缩图像压缩是通过图像编码及控制数据大小、转移时间，从而获得良好的视觉效果的一种技术。
图像压缩分为有损压缩和无损压缩两类。
无损压缩是指图像被压缩后，再解压缩回来时特征依然保留；有损压缩则是指图像压缩后不能够将所有信息完全还原，从而存在失真现象。
2.3 图像匹配图像匹配是指将两幅图像进行对齐，在计算机视觉领域的应用非常广泛。
常用方法是在图像上提取出一些特征点，对比两幅图像的特征值，从而得到匹配结果。
2.4 色彩空间转换将一种色彩空间转换成另一种色彩空间，是数字图像处理中的重要环节。
常见的色彩空间有RGB、CMYK、HSV等，其中RGB是基本色彩空间，CMYK用于印刷领域，HSV用于图像分析和处理。
第三章：图像/视频处理技术的应用案例3.1 安全监控领域在安全监控领域，人脸识别技术经常应用于公共场所人员管理，通过对视频监控摄像头采集到的图像进行处理，实现对人员的识别。
数字图像处理技术的应用
数字图像处理技术的应用随着数字化时代的到来，数字图像处理技术已经成为了一种非常重要、十分常用的技术手段。
数字图像处理技术可以通过对图像进行不同的图像算法操作，使得图像及其特征得到快速、准确、全面的提取和实现。
数字图像处理技术广泛应用于多个领域，比如医学、工业制造、机器人、军事等等，下面将具体介绍数字图像处理技术应用于以下几个领域。
I. 医学影像图像处理技术医学领域是数字图像处理技术应用最为广泛的一个领域。
医学影像图像处理技术可以通过对医学影像进行处理和分析，提高对人体的分析和诊断能力。
例如，数字图像处理技术通过制定影像分析和测量算法，可以对X射线、MRI和CT等医学成像图像进行分析和处理，从而提供准确的内部结构信息，进一步推进人类医学研究的发展。
II. 工业制造图像处理技术工业制造领域是数字图像处理技术另一个广泛应用的领域，它的主要应用包括： 1) 质量控制；2) 生产线分析；3) 错误检测等等。
数字图像处理技术可以通过对工业成像进行处理和分析，提高对生产线和零件的识别和检测。
例如，数字图像处理技术可以采用特定的算法对LED芯片进行质量检测，检测出芯片表面的问题或损坏等问题，在保证生产质量的同时，提高制造企业的经济效益。
III. 机器人视觉图像处理技术机器人视觉技术是指让机器人具备“看”和“识别”的能力，这一技术需要机器获取周围环境的信息，并在获取的信息上进行特征提取、识别、分类等操作，从而使得机器人能够在不同的环境中自主地完成指定任务。
数字图像处理技术是机器人视觉图像处理技术的重要支持技术。
例如，许多机器人在执行不同任务时，往往需要对环境中的情况进行实时拍摄和分析，从而保证机器人任务的完成。
IV. 建筑监控图像处理技术现代城市中的监控摄像头等安防设备的使用越来越广泛，数字图像处理技术也在这一领域得到了广泛应用。
数字图像处理技术可以对建筑监控系统中采集的数据进行处理和分析，从而实现事件检测、目标识别、物体跟踪等操作。
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二 图像噪声的种类
2 乘性噪声 乘性嗓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嗓声、电视扫描光栅、胶 片颗粒造成的图像结果等。这类噪声和图像的关系是： 为了分析方便，往往将乘性噪声假定为加性噪声，并假 定信号和噪声是相互独立的。
பைடு நூலகம்
二 图像噪声的种类
3 量化噪声 量化嗓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。
如果b>a，则灰度值b在图像中将显示为一个亮点，反之则a的值将 显示为一个暗点。若Pa或Pb为零，则脉冲称为单极脉冲。如果Pa 和Pb均不可能为零，尤其是它们近似相等时，则脉冲噪声值将类似 于随机分布在图像上的胡椒和盐粉微粒。由于这个原因，双极脉冲 噪声也称为椒盐噪声。
三 图像噪声的模型
椒盐噪声是指两种噪声，一种是盐噪声（salt noise），另一种是胡 椒噪声（pepper noise）。盐=白色，椒=黑色。前者是高灰度噪声， 后者属于低灰度噪声。一般两种噪声同时出现，呈现在图像上就是 黑白杂点。 椒盐噪声是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间 的亮暗点噪声。椒盐噪声往往由图像切割引起。 去除脉冲干扰及椒盐噪声最常用的算法是中值滤波。
2 变换域滤波 图像变换域去噪方法是对图像进行某种变换，将图像从 空间域转换到变换域，再对变换域中的变换系数进行处 理，再进行反变换将图像从变换域转换到空间域来达到 去除图像嗓声的目的。傅立叶变换和小波变换则是常见 的用于图像去噪的变换方法。
四 图像去噪算法
（3）偏微分方程
偏微分方程是近年来兴起的一种图像处理方法，主要针对低层图像处理，并 取得了很好的效果。偏微分方程具有各向异性的特点，应用在图像去噪中， 可以在去除噪声的同时，很好地保持边缘。偏微分方程在低噪声密度的图像 处理中取得了较好的效果，但是在处理高噪声密度图像时去噪效果不好，而 且处理时间明显高出许多。
三 图像噪声的模型
三 图像噪声的模型
（3）瑞利噪声
其均值和方差分别为：
三 图像噪声的模型
（4）伽马噪声
其密度的均值和方差为：
三 图像噪声的模型
（5）指数分布噪声
其中a>0，概率密度函数的期望值和方差是：
三 图像噪声的模型
（6）均匀噪声
其均值和方差分别为：
四 图像去噪算法
1 空间域滤波 空域滤波是在原图像上直接进行数据运算，对像素的灰 度值进行处理。常见的空间域图像去噪算法有邻域平均 法(均值滤波）、中值滤波、低通滤波等。
降噪处理一直是图像处理和计算机视觉研究的热点。
一 图像噪声的概念和图像去噪的意义
3 图像降噪的目的 图像视频去噪的最终目的是改善给定的图像，解决实际 图像由于噪声干扰而导致图像质量下降的问题。 通过去噪技术可以有效地提高图像质量，增大信噪比， 更好的体现原来图像所携带的信息。
二 图像噪声的种类
按照噪声的成因分为常见的四类：加性噪声、乘性噪声、 量化噪声、椒盐噪声 （1）加性噪声 加性嗓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。 这类带有噪声的图像g可看成为理想无噪声图像 f 与噪声 n之和，即：
内容
1. 图像噪声的概念和图像去噪的意义 2. 图像噪声的种类 3. 图像噪声的模型 4. 图像去噪算法
一 图像噪声的概念和图像去噪的意义
1 什么是图像噪声？ 在图像的获取、传输和存贮过程中常常会受到各种噪声的 干扰和影响而使图像降质 。 噪声可以理解为“妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息 理解的因素” 。 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”。
2 分类
从噪声的概率分情况来看，可分为高斯噪声、瑞利噪声、伽玛噪声、 指数噪声和均匀噪声。
三 图像噪声的模型
（1） 高斯噪声 在空间域和频域中，高斯噪声在数学上的易处理性。 这种噪声(也称为正态噪声)模型经常被用在实践中。高 斯随机变量Z的PDF由下式给出：
三 图像噪声的模型
（2） 脉冲噪声(椒盐噪声） （双极）脉冲噪声的PDF可由下式给出：
此方法适用的图像类型是图像中的对象尺寸都比较大，且没有微小细节，对 这类图像除噪效果会较好。
五 常用图像去噪方法
1 均值滤波
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，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，改进 的主要目的是避免对景物边缘的平滑处理。
（4）变分法
另一种利用数学进行图像去噪的方法是基于变分法的思想，确定图像的能量 函数，通过对能量函数的最小化工作，使得图像达到平滑状态。现在得到广 泛应用的全变分TV模型就是这一类。这类方法的关键是找到合适的能量方 程，保证演化的稳定性，获得理想的结果。
（5）形态学噪声滤除器
将开与闭结合可用来滤除噪声，首先对有噪声图像进行开运算，可选择结构 要素矩阵比噪声尺寸大，因而开运算的结果是将背景噪声去除；再对前一步 得到的图像进行闭运算，将图像上的噪声去掉。
4 椒盐噪声 此类嗓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 图像噪声的模型
1 噪声信号是随机过程
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，这样的描述方法是很复杂的，甚至是不可能的。 而实际应用往往也不必要。 通常是用其数字特征，即均值方差，相关函数等。因为这些数字特 征都可以从某些方面反映出噪声的特征。
一 图像噪声的概念和图像去噪的意义
2 图像去噪的意义是什么？（Image Denoising) 为了获取高质量数字图像，很有必要对图像进行降噪处 理， 尽可能地在保持原始信息完整性（即主要特征）的同 时， 又能够去除信号中无用的信息 。 作为一种重要的预处理手段，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、图像特征提取等等。