图像去噪方法的仿真研究

基于中值滤波的图像去噪方法

一、引言

图像的噪声种类有很多，脉冲噪声是其中最为常见的形式之一，比如图像在编码和传输中经过含噪声的线路或被电子感应噪声所污染时，其中使得图像降质的噪声主要是椒盐噪声，即正负脉冲噪声。脉冲噪声在图像中表现为一些灰度值很小的黑点或灰度值很大的白点，每个像点上的脉冲噪声通常在空间上是不相关的，且和原图像信号也无关。

长期以来，脉冲噪声的有效滤除一直是学者们研究的热点。图像滤波最初是以线性框架来实现的。然而，线性方法对概率分布为长拖尾的噪声滤除效果不佳，对图像的非平坦区域也很敏感，而非平坦区域在图像中是很常见的。线性滤波器会模糊边缘和结构，有时这比噪声的影响更严重。由于线性滤波器的这些缺点，人们现在常用非线性滤波器来滤除噪声。现在，虽然人类视觉的确切特性还未完全揭示出来，但许多实验表明，人类视觉系统的第一处理级是非线性的。非线性滤波器由于能够在滤除噪声的同时最大限度地保留图像信号的高频细节，使图像清晰、逼真，从而得到了广泛的应用和研究。在大量的非线性滤波器之中，基于次序统计的滤波器具有极好的稳健特性，该类非线性滤波器尽管难于分析，但概念简单易于实现，发展非常迅速，其中尤以中值滤波器最为出名。

中值滤波是广泛应用于去除脉冲

基于中值滤波的图像去噪方法

一、引言

图像的噪声种类有很多，脉冲噪声是其中最为常见的形式之一，比如图像在编码和传输中经过含噪声的线路或被电子感应噪声所污染时，其中使得图像降质的噪声主要是椒盐噪声，即正负脉冲噪声。脉冲噪声在图像中表现为一些灰度值很小的黑点或灰度值很大的白点，每个像点上的脉冲噪声通常在空间上是不相关的，且和原图像信号也无关。

长期以来，脉冲噪声的有效滤除一直是学者们研究的热点。图像滤波最初是以线性框架来实现的。然而，线性方法对概率分布为长拖尾的噪声滤除效果不佳，对图像的非平坦区域也很敏感，而非平坦区域在图像中是很常见的。线性滤波器会模糊边缘和结构，有时这比噪声的影响更严重。由于线性滤波器的这些缺点，人们现在常用非线性滤波器来滤除噪声。现在，虽然人类视觉的确切特性还未完全揭示出来，但许多实验表明，人类视觉系统的第一处理级是非线性的。非线性滤波器由于能够在滤除噪声的同时最大限度地保留图像信号的高频细节，使图像清晰、逼真，从而得到了广泛的应用和研究。在大量的非线性滤波器之中，基于次序统计的滤波器具有极好的稳健特性，该类非线性滤波器尽管难于分析，但概念简单易于实现，发展非常迅速，其中尤以中值滤波器最为出名。

中值滤波是广泛应用于去除脉冲

MATLAB仿真实现图像去噪

本文概述了小波阈值去噪的基本原理。对常用的几种阈值去噪方法进行了分析比较和仿真实现。最后结合理论分析和实验结果，讨论了一个完整去噪算法中影响去噪性能的各种因素。为实际的图像处理中，小波阈值去噪法的选择和改进提供了数据参考和依据。、图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。数字图像噪声去除涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域，是一门综合性很强的边缘科学，如今其理论体系已十分完善，且其实践应用很广泛，在医学、军事、艺术、农业等都有广泛且成熟的应用。MATLAB是一种高效的工程计算语言，在数值计算、数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。MATLAB是一种向量语言，它非常适合于进行图像处理。

关键字：小波变换 图像去噪 阈值 MATLAB

The Research of Image De-noising Based on Matlab

[Abstract] Image is one kind of important information source, may help People through the imagery processi

MATLAB仿真实现图像去噪

本文概述了小波阈值去噪的基本原理。对常用的几种阈值去噪方法进行了分析比较和仿真实现。最后结合理论分析和实验结果，讨论了一个完整去噪算法中影响去噪性能的各种因素。为实际的图像处理中，小波阈值去噪法的选择和改进提供了数据参考和依据。、图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。数字图像噪声去除涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域，是一门综合性很强的边缘科学，如今其理论体系已十分完善，且其实践应用很广泛，在医学、军事、艺术、农业等都有广泛且成熟的应用。MATLAB是一种高效的工程计算语言，在数值计算、数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。MATLAB是一种向量语言，它非常适合于进行图像处理。

关键字：小波变换 图像去噪 阈值 MATLAB

The Research of Image De-noising Based on Matlab

[Abstract] Image is one kind of important information source, may help People through the imagery processi

图像去噪方法

一、引言

图像信号在产生、传输和记录的过程中，经常会受到各种噪声的干扰，噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像源信息进行理解或分析的各种元素。噪声对图像的输入、采集、处理的各个环节以及最终输出结果都会产生一定影响。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、边缘检测等。一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等。我们平常使用的滤波方法一般有均值滤波、中值滤波和小波滤波，他们分别对某种噪声的滤除有较好的效果。对图像进行去噪已成为图像处理中极其重要的内容。 二、常见的噪声

1、高斯噪声：主要有阻性元器件内部产生。

2、椒盐噪声：主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生泊松噪声。

3、量化噪声：此类噪声与输入图像信号无关,是量化过程存在量化误差，再反映到接收端而产生，其大小显示出数字图像和原始图像差异。

一般数字图像系统中的常见噪声主要有高斯噪声和椒盐噪声等，减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像频率域完成。在空间域对图像处理主要有均

东北石油大学本科生毕业设计（论文） 摘 要

在信息化的社会里，图像在信息传播中所起的作用越来越大。所以，消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像受污染度最小，成了数字图像处理领域里的重要部分。

本文主要研究分析邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法及模糊小波变换法的图像去噪算法。首先介绍图像处理应用时的常用函数及其用法；其次详细阐述了四种去噪算法原理及特点；最后运用Matlab软件对一张含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，通过分析仿真结果得出：均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声抑制是比较好的；中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效；维纳滤波对高斯噪声有明显的抑制作用；对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号。

关键词：邻域平均法；中值滤波；维纳滤波；小波变换

I

东北石油大学本科生毕业设计（论文） Abstract

In the information society, the image in the information transmission is used more and more widely. Therefore, ensuring the minimum of th

硕士研究生学位论文选题报告

基于小波变换的图像去噪方法的研究

一、拟选题目

在图像处理中，图像通常都存在着各种不易消除的噪声。寻求一种既能有效地减小噪声、又能很好地保留图像边缘信息的方法，一直是人们努力追求的目标。传统的去噪方法很难同时兼顾这两个方面。而小波分析由于在时域频域同时具有良好的局部化性质和多分辨率分析等优点，所以本文拟用小波变换的方法对图像去噪进行分析研究。 二、课题的目的和意义

图像降噪是图像预处理的主要任务之一，其作用是为了提高图像的信噪比，突出图像的期望特征。不同性质的噪声应采用不同的方法进行消噪。最简单的也比较通用的消噪算法，是用傅立叶变换直接进行低通滤波或带通滤波[1]。这种方法虽然简单、易于实现，但它对滤去有用信号频带中的噪声无能为力，并且带宽的选择和高分辨率是有矛盾的。带宽选的过宽，达不到去噪的目的;选的过窄，噪声虽然滤去的多，但同时信号的高频部分也损失了，不但带宽内的信噪比得不到改善，某些突变点的信息也可能被模糊掉了。

将小波变换应用于信号处理中[2]，是因为它的主要优点是在时间域和频率域中同时具有良好的局部化特性，从而非常适合时变信号的分析和处理。特别在图像去噪领域中，小波理论受到了许多学者的重视，他们应用小波进

基于小波变换的医学超声图像去噪方法研究

摘要：医学超声成像是一种重要的基于超声波的医学影像学诊断技术。超声成像相比与CT、核磁共振等其他诊断技术有其明显的优势，以其廉价、简便、迅速、安全性高、可连续动态及重复扫描等优点广泛应用于临床医学诊断中。但是超声成像也有其不足之处，最重要的是超声成像诊断的准确性容易受到外界的干扰，使其图像质量较差，影响诊断结果。这样超声图像的去噪就成为了一个重要的问题。因为超声图像中所含有的噪声是一种乘性斑点噪声，所以使医学超声图像去噪成为了一个很复杂而困难的过程。

小波变换是近几年来发展起来的一种变换分析方法，它有短时傅里叶变换局部化的特点，同时能够提供一个随频率改变的时间-频率窗口，是进行信号和图像处理的理想工具。由于小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化特性，因此小波变换在去噪中得到广泛应用。

超声图像的去噪是超声诊断的前提，它对后面病情的识别和诊断有很重要的影响，因此超声图像的去噪在医学图像处理中有其重要的意义。围绕小波图像去噪中心问题进行了研究，提出本文的处理方法-小波变换去噪。在了解关于小波变换的基础理论后，提出相适应的去噪方法，首先把原始医学超声图像进行对数变换，然后选择合适的小波和小波分解层数对变换后的图像

基于小波变换的图像去噪方法的研究

（附送程序，见上传者“我的文档”）

摘要

图像在生成和传输的过程中会受到各种噪声的干扰,对信息的处理、传输和存储造成极大的影响。寻求一种既能有效地减小噪声,又能很好地保留图像边缘信息的方法,是人们一直追求的目标。小波分析是局部化时频分析,它用时域和频域联合表示信号的特征,是分析非平稳信号的有力工具。它通过伸缩、平移等运算功能对信号进行多尺度细化分析,能有效地从信号中提取信息。

本文对基于小波变换的图像去噪方法进行了研究分析, 详细介绍了其去噪原理和算法,分析了去噪过程中参数的选取问题,并给出了一些选取依据;详细介绍了小波系数相关性去噪方法的原理和算法。最后对均值滤波、中值滤波和维纳滤波方法在高斯噪声下进行了分析比较,并给出了仿真实验结果，结果证明小波去噪十分有效，其结果好于其它3种滤波。

关键词：小波变换，图像去噪，阈值，阈值函数

1．引言

数字图像在我们日常生活中起着非常重要的作用，它与我们的日常生活息息相关，例如在卫星、电视、核磁共振、计算机视觉、地球信息系统以及天文学中应用非常广泛。但是一般情况下采集到的数字图像是含有噪声的。噪声[1]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”。图像在生成和传输的过程

基于小波变换的图像去噪方法的研究

（附送程序，见上传者“我的文档”）

摘要

图像在生成和传输的过程中会受到各种噪声的干扰,对信息的处理、传输和存储造成极大的影响。寻求一种既能有效地减小噪声,又能很好地保留图像边缘信息的方法,是人们一直追求的目标。小波分析是局部化时频分析,它用时域和频域联合表示信号的特征,是分析非平稳信号的有力工具。它通过伸缩、平移等运算功能对信号进行多尺度细化分析,能有效地从信号中提取信息。

本文对基于小波变换的图像去噪方法进行了研究分析, 详细介绍了其去噪原理和算法,分析了去噪过程中参数的选取问题,并给出了一些选取依据;详细介绍了小波系数相关性去噪方法的原理和算法。最后对均值滤波、中值滤波和维纳滤波方法在高斯噪声下进行了分析比较,并给出了仿真实验结果，结果证明小波去噪十分有效，其结果好于其它3种滤波。

关键词：小波变换，图像去噪，阈值，阈值函数

1．引言

数字图像在我们日常生活中起着非常重要的作用，它与我们的日常生活息息相关，例如在卫星、电视、核磁共振、计算机视觉、地球信息系统以及天文学中应用非常广泛。但是一般情况下采集到的数字图像是含有噪声的。噪声[1]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”。图