图像去噪方法的研究

① 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!

② 数字图像降噪算法研究及应用

图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。

图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。

传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。
目录
[隐藏]

* 1 解决方案
* 2 常用的信号处理技术
o 2.1 从一维信号处理扩展来的技术和概念
o 2.2 专用于二维（或更高维）的技术和概念
* 3 典型问题
* 4 应用
* 5 相关相近领域
* 6 参见

[编辑] 解决方案

几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如 全息摄影。但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。

从通常意义上讲，数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法，它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字图像处理，例如，基于流水线的计算机体系结构在这方面取得了巨大的商业成功。今天，硬件解决方案被广泛的用于视频处理系统，但商业化的图像处理任务基本上仍以软件形式实现，运行在通用个人电脑上。

[编辑] 常用的信号处理技术

大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸，它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。同时图像处理也具有自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。

图像处理中常用到快速傅立叶变换，因为它可以减小数据处理量和处理时间。

[编辑] 从一维信号处理扩展来的技术和概念

* 分辨率(Image resolution|Resolution)
* 动态范围(Dynamic range)
* 带宽(Bandwidth)
* 滤波器设计(Filter (signal processing)|Filtering)
* 微分算子(Differential operators)
* 边缘检测(Edge detection)
* Domain molation
* 降噪(Noise rection)

[编辑] 专用于二维（或更高维）的技术和概念

* 连通性(Connectedness|Connectivity)
* 旋转不变性(Rotational invariance)

[编辑] 典型问题

* 几何变换（geometric transformations）：包括放大、缩小、旋转等。
* 颜色处理（color）：颜色空间的转化、亮度以及对比度的调节、颜色修正等。
* 图像合成（image composite）：多个图像的加、减、组合、拼接。
* 降噪（image denoising）：研究各种针对二维图像的去噪滤波器或者信号处理技术。
* 边缘检测（edge detection）：进行边缘或者其他局部特征提取。
* 分割（image segmentation）：依据不同标准，把二维图像分割成不同区域。
* 图像制作（image editing）：和计算机图形学有一定交叉。
* 图像配准（image registration）：比较或集成不同条件下获取的图像。
* 图像增强（image enhancement）：
* 图像数字水印（image watermarking）：研究图像域的数据隐藏、加密、或认证。
* 图像压缩（image compression）：研究图像压缩。

[编辑] 应用

* 摄影及印刷 (Photography and printing)
* 卫星图像处理 (Satellite image processing)
* 医学图像处理 (Medical image processing)
* 面孔识别, 特征识别 (Face detection, feature detection, face identification)
* 显微图像处理 (Microscope image processing)
* 汽车障碍识别 (Car barrier detection)

[编辑] 相关相近领域

* 分类（Classification）
* 特征提取（Feature extraction）
* 模式识别（Pattern recognition）
* 投影（Projection）
* 多尺度信号分析（Multi-scale signal analysis）
* 离散余弦变换（The Discrete Cosine Transform）

③ 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。

④ 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

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1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。
2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）
3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。
4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容
有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索
。 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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⑥ 图像降噪的图象降噪的方法简介

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象中的颗粒噪声。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,模糊程度与邻域半径成正比。
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。 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。

⑦ 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

⑧ 在对图像处理时，图像降噪的方法有哪些，请具体些

最终目的是要数字提取的话，去噪只是为更好的进行提取，建议用中值滤波，这样可以去除尖锐的噪声点，使得图像平滑，接下来可以使用水平投影、垂直投影确定出目标的上下左右边界，就可以提取了。以前做过电表数字识别其中提取就是这样做的，不知道对你有没有帮助。

⑨ 数字图像去噪技术主要应用在哪些领域

应用领域 图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 1）航天和航空技术方面

⑩ 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。