圖像去噪方法研究

Ⅰ 圖像去噪方法有哪些

減少雜訊的方法可以在圖像空間域或在圖像變換域中完成。
圖像空間域去噪方法很多，如：線性濾波法、中值濾波法、維納濾波法等。
圖像變換域去噪方法有：傅里葉變換和小波變換等

Ⅱ 基於Matlab的圖像去除雜訊的研究

對這種周期性的雜訊,可以用低通濾波器對付

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 圖像濾波 %%%%%%%

f=imread('test2.gif');

F=fft2(double(f));

F=fftshift(F);

%構造理想低通濾波器，並用它濾波

[height width]=size(F);

H(1: height,1: width)=0;

x0= height /2; y0= width /2;

for x=1:height

for y=1:width

if(sqrt((x- x0)*(x- x0)+(y-y0)*(y- y0))<32)

H(x,y)=1;

end

FF(x,y)=F(x,y)*H(x,y);

end

end

% 傅里葉反變換

g=ifft2(FF);

% 顯示並比較結果

figure(1), imshow(f);

figure(2), imshow(log(abs(F)+1),[ ]);

figure(3), imshow(log(abs(FF)+1),[ ]);

figure(4),imshow(abs(real(g)),[ ]);

效果:

沒有來得及優化,所以缺點是運行比較慢,耐心等候!

Ⅲ matlab經典圖像去噪方法有哪些

線性濾波去噪、中值濾波去噪、均值濾波去噪、維納濾波去噪等

Ⅳ 基於MATLAB的圖像去噪方法 求論文 求程序 ！！！謝謝 QQ 1310242089

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。 每篇論文一般選取3-8個詞彙作為關鍵詞，另起一行，排在「提要」的左下方。 主題詞是經過規范

化的詞，在確定主題詞時，要對論文進行主題，依照標引和組配規則轉換成主題詞
表中的規范詞語。
5、論文正文：
（1）引言：引言又稱前言、序言和導言，用在論文的開頭。 引言一般要概括地寫出作者意圖，說明
選題的目的和意義, 並指出論文寫作的范圍。引言要短小精悍、緊扣主題。 〈2）論文正文：正文是論

文的主體，正文應包括論點、論據、 論證過程和結論。主體部分包括以下
內容：
a.提出-論點；
b.分析問題-論據和論證；
c.解決問題-論證與步驟；
d.結論。
6、一篇論文的參考文獻是將論文在和寫作中可參考或引證的主要文獻資料，列於論文的末尾。參考
文獻應另起一頁，標注方式按《GB7714-87文後參考文獻著錄規則》進行。
中文：標題--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--標題--出版物信息
所列參考文獻的要求是：
（1）所列參考文獻應是正式出版物，以便讀者考證。

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Ⅳ 圖像去噪的介紹

現實中的數字圖像在數字化和傳輸過程中常受到成像設備與外部環境雜訊干擾等影響，稱為含噪圖像或雜訊圖像。減少數字圖像中雜訊的過程稱為圖像去噪。

Ⅵ 什麼是圖像去噪

圖像去噪

簡介：

現實中的數字圖像在數字化和傳輸過程中常受到成像設備與外部環境雜訊干擾等影響，稱為含噪圖像或雜訊圖像。減少數字圖像中雜訊的過程稱為圖像去噪。

去除圖像雜訊的方法：

• 均值濾波器

採用鄰域平均法的均值濾波器非常適用於去除通過掃描得到的圖像中的顆粒雜訊。領域平均法有力地抑制了雜訊,同時也由於平均而引起了模糊現象,模糊程度與領域半徑成正比。

幾何均值濾波器所達到的平滑度可以與算術均值濾波器相比,但在濾波過程中會丟失更少的圖象細節。

諧波均值濾波器對「鹽」雜訊效果更好,但是不適用於「胡椒」雜訊。它善於處理像高斯雜訊那樣的其他雜訊。

逆諧波均值濾波器更適合於處理脈沖雜訊,但它有個缺點,就是必須要知道雜訊是暗雜訊還是亮雜訊,以便於選擇合適的濾波器階數符號,如果階數的符號選擇錯了可能會引起災難性的後果。

• 自適應維納濾波器

它能根據圖象的局部方差來調整濾波器的輸出,局部方差越大,濾波器的平滑作用越強。它的最終目標是使恢復圖像f^(x,y)與原始圖像f(x,y)的均方誤差e2=E[(f(x,y)-f^(x,y)2]最小。該方法的濾波效果比均值濾波器效果要好,對保留圖像的邊緣和其他高頻部分很有用,不過計算量較大。維納濾波器對具有白雜訊的圖象濾波效果最佳。

• 中值濾波器

它是一種常用的非線性平滑濾波器,其基本原理是把數字圖像或數字序列中一點的值用該點的一個領域中各點值的中值代換其主要功能是讓周圍象素灰度值的差比較大的像素改取與周圍的像素值接近的值,從而可以消除孤立的雜訊點,所以中值濾波對於濾除圖像的椒鹽雜訊非常有效。中值濾波器可以做到既去除雜訊又能保護圖像的邊緣,從而獲得較滿意的復原效果,而且,在實際運算過程中不需要圖象的統計特性,這也帶來不少方便,但對一些細節多,特別是點、線、尖頂細節較多的圖象不宜採用中值濾波的方法。

• 形態學雜訊濾除器

將開啟和閉合結合起來可用來濾除雜訊,首先對有雜訊圖象進行開啟操作,可選擇結構要素矩陣比雜訊的尺寸大,因而開啟的結果是將背景上的雜訊去除。最後是對前一步得到的圖象進行閉合操作,將圖象上的雜訊去掉。根據此方法的特點可以知道,此方法適用的圖像類型是圖象中的對象尺寸都比較大,且沒有細小的細節,對這種類型的圖像除噪的效果會比較好。

• 小波去噪

這種方法保留了大部分包含信號的小波系數,因此可以較好地保持圖象細節。小波分析進行圖像去噪主要有3個步驟：

(1)對圖象信號進行小波分解。

(2)對經過層次分解後的高頻系數進行閾值量化。

(3)利用二維小波重構圖象信號。

詳細資料見網路：http://ke..com/view/4518756.htm

Ⅶ 多圖像平均法為什麼能去除雜訊，該方法的難點是什麼

多圖平均法跟多次測量取平均值差不多。多幅圖像加權，雜訊的強度下降。至於難點，應該是加權權值的選取，以及圖像的多少。

Ⅷ 圖像去噪的方法

①高斯濾波：
高斯濾波的具體操作是:用一個模板(或稱卷積、掩模)掃描圖像中的每一個像素，用模板確定的鄰域內像素的 加權平均灰度值 去替代模板中心像素點的值。
1.高斯濾波是平滑線性濾波器，在對鄰域內像素灰度平均時賦予了 不同位置不同的權值，越靠近鄰域中心權值越 大(?)。
2.高斯濾波技能平滑雜訊，也能保留圖像的整體灰度分布特徵；
3.高斯濾波公式是各向同性擴散方程，在圖像邊緣處沿切向和法向是同等擴散的，所以絕大多數 邊緣和細節紋理特徵被模糊掉，損失了大量的信息。
4.高斯濾波 適合處理均值為零的高斯雜訊，但 處理離散的點雜訊時，會損失大量細節信息。
5.一維高斯函數：
二維高斯函數：

②中值濾波
中值濾波是統計排序濾波器，通過對鄰域內所有像素的排序，然後取其 中值為鄰域中心的像素。
1.該方法 不適合處理高斯雜訊，但處理離散的點雜訊效果明顯。
2.該方法 忽略了像素點間的相關性，當目標圖像細節紋理復雜時，中值濾波的結果會破壞其不分紋理。

Ⅸ 請幫忙翻譯一下關於圖像去噪的論文！

第三次世界大戰。小波閾值
讓女= { fij、我....M[j]. = 2,表示一個米×米)的矩陣的原始圖像恢復和M是一些整數2的冪。在傳輸中,信號是由獨立同分布的腐化,其中(零均值nij高斯白雜訊和標准差σ即nij ~(0,σ2)和接收端,喧鬧的觀察gij = fij + nij較好。這個目標是為了估算信號的雜訊觀測華氏度(約為38.9 gij這樣的均方誤差最小為。為此,gij轉化成小波域,gij分解成許多subbands作為解釋,在第二部分分離信號到這么多頻帶。這個小subbands系數的噪音,而系數絕對值攜帶更多大信號信息比雜訊。更換喧鬧的系數(小系數低於一定值非零和反)可能會導致重建的小波變換具有較小的噪音。通常硬閾值和軟閾值技術,它們被用於去噪的過程。軟硬閾值[13]以λ閾值定義如下。
硬閾值運算元的定義是
D(U型、λ/ U所有|)>λ型| = 0,否則(1)
軟閾值運算元的另一方面是定義為
D(U型、λ)=水壩(你)*馬克斯(0,| | -λ型),(2)。
硬閾值是「殺死」程序,或者是更直觀地吸引人,也介紹了圖像的恢復。但是軟閾值是更有效率,它被用於整個演算法有以下原因:軟閾值已經顯示達到近minmax率在大量的Bessov空間[7]。而且,它也發現屈服在視覺上更愉悅的圖像。上述因素,激發我們去使用這種軟閾值去噪方法給出。