圖像去噪方法的研究

① 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!

② 數字圖像降噪演算法研究及應用

圖像處理，是對圖像進行分析、加工、和處理，使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術。圖像處理是信號處理在圖像域上的一個應用。目前大多數的圖像是以數字形式存儲，因而圖像處理很多情況下指數字圖像處理。此外，基於光學理論的處理方法依然佔有重要的地位。

圖像處理是信號處理的子類，另外與計算機科學、人工智慧等領域也有密切的關系。

傳統的一維信號處理的方法和概念很多仍然可以直接應用在圖像處理上，比如降噪、量化等。然而，圖像屬於二維信號，和一維信號相比，它有自己特殊的一面，處理的方式和角度也有所不同。
目錄
[隱藏]

* 1 解決方案
* 2 常用的信號處理技術
o 2.1 從一維信號處理擴展來的技術和概念
o 2.2 專用於二維（或更高維）的技術和概念
* 3 典型問題
* 4 應用
* 5 相關相近領域
* 6 參見

[編輯] 解決方案

幾十年前，圖像處理大多數由光學設備在模擬模式下進行。由於這些光學方法本身所具有的並行特性，至今他們仍然在很多應用領域佔有核心地位，例如 全息攝影。但是由於計算機速度的大幅度提高，這些技術正在迅速的被數字圖像處理方法所替代。

從通常意義上講，數字圖像處理技術更加普適、可靠和准確。比起模擬方法，它們也更容易實現。專用的硬體被用於數字圖像處理，例如，基於流水線的計算機體系結構在這方面取得了巨大的商業成功。今天，硬體解決方案被廣泛的用於視頻處理系統，但商業化的圖像處理任務基本上仍以軟體形式實現，運行在通用個人電腦上。

[編輯] 常用的信號處理技術

大多數用於一維信號處理的概念都有其在二維圖像信號領域的延伸，它們中的一部分在二維情形下變得十分復雜。同時圖像處理也具有自身一些新的概念，例如，連通性、旋轉不變性，等等。這些概念僅對二維或更高維的情況下才有非平凡的意義。

圖像處理中常用到快速傅立葉變換，因為它可以減小數據處理量和處理時間。

[編輯] 從一維信號處理擴展來的技術和概念

* 解析度(Image resolution|Resolution)
* 動態范圍(Dynamic range)
* 帶寬(Bandwidth)
* 濾波器設計(Filter (signal processing)|Filtering)
* 微分運算元(Differential operators)
* 邊緣檢測(Edge detection)
* Domain molation
* 降噪(Noise rection)

[編輯] 專用於二維（或更高維）的技術和概念

* 連通性(Connectedness|Connectivity)
* 旋轉不變性(Rotational invariance)

[編輯] 典型問題

* 幾何變換（geometric transformations）：包括放大、縮小、旋轉等。
* 顏色處理（color）：顏色空間的轉化、亮度以及對比度的調節、顏色修正等。
* 圖像合成（image composite）：多個圖像的加、減、組合、拼接。
* 降噪（image denoising）：研究各種針對二維圖像的去噪濾波器或者信號處理技術。
* 邊緣檢測（edge detection）：進行邊緣或者其他局部特徵提取。
* 分割（image segmentation）：依據不同標准，把二維圖像分割成不同區域。
* 圖像製作（image editing）：和計算機圖形學有一定交叉。
* 圖像配准（image registration）：比較或集成不同條件下獲取的圖像。
* 圖像增強（image enhancement）：
* 圖像數字水印（image watermarking）：研究圖像域的數據隱藏、加密、或認證。
* 圖像壓縮（image compression）：研究圖像壓縮。

[編輯] 應用

* 攝影及印刷 (Photography and printing)
* 衛星圖像處理 (Satellite image processing)
* 醫學圖像處理 (Medical image processing)
* 面孔識別, 特徵識別 (Face detection, feature detection, face identification)
* 顯微圖像處理 (Microscope image processing)
* 汽車障礙識別 (Car barrier detection)

[編輯] 相關相近領域

* 分類（Classification）
* 特徵提取（Feature extraction）
* 模式識別（Pattern recognition）
* 投影（Projection）
* 多尺度信號分析（Multi-scale signal analysis）
* 離散餘弦變換（The Discrete Cosine Transform）

③ 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。

④ 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

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1、論文題目：要求准確、簡練、醒目、新穎。
2、目錄：目錄是論文中主要段落的簡表。（短篇論文不必列目錄）
3、提要：是文章主要內容的摘錄，要求短、精、完整。字數少可幾十字，多不超過三百字為宜。
4、關鍵詞或主題詞：關鍵詞是從論文的題名、提要和正文中選取出來的，是對表述論文的中心內容
有實質意義的詞彙。關鍵詞是用作機系統標引論文內容特徵的詞語，便於信息系統匯集，以供讀者檢索
。 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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⑥ 圖像降噪的圖象降噪的方法簡介

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象中的顆粒雜訊。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,模糊程度與鄰域半徑成正比。
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。 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。

⑦ 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

⑧ 在對圖像處理時，圖像降噪的方法有哪些，請具體些

最終目的是要數字提取的話，去噪只是為更好的進行提取，建議用中值濾波，這樣可以去除尖銳的雜訊點，使得圖像平滑，接下來可以使用水平投影、垂直投影確定出目標的上下左右邊界，就可以提取了。以前做過電表數字識別其中提取就是這樣做的，不知道對你有沒有幫助。

⑨ 數字圖像去噪技術主要應用在哪些領域

應用領域 圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。 1）航天和航空技術方面

⑩ 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。