图像去噪方法研究

Ⅰ 图像去噪方法有哪些

减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像变换域中完成。
图像空间域去噪方法很多，如：线性滤波法、中值滤波法、维纳滤波法等。
图像变换域去噪方法有：傅里叶变换和小波变换等

Ⅱ 基于Matlab的图像去除噪声的研究

对这种周期性的噪声,可以用低通滤波器对付

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 图像滤波 %%%%%%%

f=imread('test2.gif');

F=fft2(double(f));

F=fftshift(F);

%构造理想低通滤波器，并用它滤波

[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

% 傅里叶反变换

g=ifft2(FF);

% 显示并比较结果

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:

没有来得及优化,所以缺点是运行比较慢,耐心等候!

Ⅲ matlab经典图像去噪方法有哪些

线性滤波去噪、中值滤波去噪、均值滤波去噪、维纳滤波去噪等

Ⅳ 基于MATLAB的图像去噪方法 求论文 求程序 ！！！谢谢 QQ 1310242089

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。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。 主题词是经过规范

化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词
表中的规范词语。
5、论文正文：
（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明
选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。 〈2）论文正文：正文是论

文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下
内容：
a.提出-论点；
b.分析问题-论据和论证；
c.解决问题-论证与步骤；
d.结论。
6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考
文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献着录规则》进行。
中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息
所列参考文献的要求是：
（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。

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Ⅳ 图像去噪的介绍

现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像去噪。

Ⅵ 什么是图像去噪

图像去噪

简介：

现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像去噪。

去除图像噪声的方法：

• 均值滤波器

采用邻域平均法的均值滤波器非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声。领域平均法有力地抑制了噪声,同时也由于平均而引起了模糊现象,模糊程度与领域半径成正比。

几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器相比,但在滤波过程中会丢失更少的图象细节。

谐波均值滤波器对“盐”噪声效果更好,但是不适用于“胡椒”噪声。它善于处理像高斯噪声那样的其他噪声。

逆谐波均值滤波器更适合于处理脉冲噪声,但它有个缺点,就是必须要知道噪声是暗噪声还是亮噪声,以便于选择合适的滤波器阶数符号,如果阶数的符号选择错了可能会引起灾难性的后果。

• 自适应维纳滤波器

它能根据图象的局部方差来调整滤波器的输出,局部方差越大,滤波器的平滑作用越强。它的最终目标是使恢复图像f^(x,y)与原始图像f(x,y)的均方误差e2=E[(f(x,y)-f^(x,y)2]最小。该方法的滤波效果比均值滤波器效果要好,对保留图像的边缘和其他高频部分很有用,不过计算量较大。维纳滤波器对具有白噪声的图象滤波效果最佳。

• 中值滤波器

它是一种常用的非线性平滑滤波器,其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换其主要功能是让周围象素灰度值的差比较大的像素改取与周围的像素值接近的值,从而可以消除孤立的噪声点,所以中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效。中值滤波器可以做到既去除噪声又能保护图像的边缘,从而获得较满意的复原效果,而且,在实际运算过程中不需要图象的统计特性,这也带来不少方便,但对一些细节多,特别是点、线、尖顶细节较多的图象不宜采用中值滤波的方法。

• 形态学噪声滤除器

将开启和闭合结合起来可用来滤除噪声,首先对有噪声图象进行开启操作,可选择结构要素矩阵比噪声的尺寸大,因而开启的结果是将背景上的噪声去除。最后是对前一步得到的图象进行闭合操作,将图象上的噪声去掉。根据此方法的特点可以知道,此方法适用的图像类型是图象中的对象尺寸都比较大,且没有细小的细节,对这种类型的图像除噪的效果会比较好。

• 小波去噪

这种方法保留了大部分包含信号的小波系数,因此可以较好地保持图象细节。小波分析进行图像去噪主要有3个步骤：

(1)对图象信号进行小波分解。

(2)对经过层次分解后的高频系数进行阈值量化。

(3)利用二维小波重构图象信号。

详细资料见网络：http://ke..com/view/4518756.htm

Ⅶ 多图像平均法为什么能去除噪声，该方法的难点是什么

多图平均法跟多次测量取平均值差不多。多幅图像加权，噪声的强度下降。至于难点，应该是加权权值的选取，以及图像的多少。

Ⅷ 图像去噪的方法

①高斯滤波：
高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的 加权平均灰度值 去替代模板中心像素点的值。
1.高斯滤波是平滑线性滤波器，在对邻域内像素灰度平均时赋予了 不同位置不同的权值，越靠近邻域中心权值越 大(?)。
2.高斯滤波技能平滑噪声，也能保留图像的整体灰度分布特征；
3.高斯滤波公式是各向同性扩散方程，在图像边缘处沿切向和法向是同等扩散的，所以绝大多数 边缘和细节纹理特征被模糊掉，损失了大量的信息。
4.高斯滤波 适合处理均值为零的高斯噪声，但 处理离散的点噪声时，会损失大量细节信息。
5.一维高斯函数：
二维高斯函数：

②中值滤波
中值滤波是统计排序滤波器，通过对邻域内所有像素的排序，然后取其 中值为邻域中心的像素。
1.该方法 不适合处理高斯噪声，但处理离散的点噪声效果明显。
2.该方法 忽略了像素点间的相关性，当目标图像细节纹理复杂时，中值滤波的结果会破坏其不分纹理。

Ⅸ 请帮忙翻译一下关于图像去噪的论文！

第三次世界大战。小波阈值
让女= { fij、我....M[j]. = 2,表示一个米×米)的矩阵的原始图像恢复和M是一些整数2的幂。在传输中,信号是由独立同分布的腐化,其中(零均值nij高斯白噪声和标准差σ即nij ~(0,σ2)和接收端,喧闹的观察gij = fij + nij较好。这个目标是为了估算信号的噪声观测华氏度(约为38.9 gij这样的均方误差最小为。为此,gij转化成小波域,gij分解成许多subbands作为解释,在第二部分分离信号到这么多频带。这个小subbands系数的噪音,而系数绝对值携带更多大信号信息比噪声。更换喧闹的系数(小系数低于一定值非零和反)可能会导致重建的小波变换具有较小的噪音。通常硬阈值和软阈值技术,它们被用于去噪的过程。软硬阈值[13]以λ阈值定义如下。
硬阈值算子的定义是
D(U型、λ/ U所有|)>λ型| = 0,否则(1)
软阈值算子的另一方面是定义为
D(U型、λ)=水坝(你)*马克斯(0,| | -λ型),(2)。
硬阈值是“杀死”程序,或者是更直观地吸引人,也介绍了图像的恢复。但是软阈值是更有效率,它被用于整个算法有以下原因:软阈值已经显示达到近minmax率在大量的Bessov空间[7]。而且,它也发现屈服在视觉上更愉悦的图像。上述因素,激发我们去使用这种软阈值去噪方法给出。