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      圖像去噪的原理及實(shí)現(xiàn)

      來(lái)源:深圳市凱茉銳電子科技有限公司2025-06-16

      圖像噪聲

      圖像在攝取或傳輸時(shí)所受的隨機(jī)信號(hào)干擾,表現(xiàn)為圖像信息或者像素亮度的隨機(jī)變化。一張圖像通常會(huì)包含很多噪聲,很多時(shí)候?qū)D像噪聲看成是多維隨機(jī)過(guò)程。

       

      噪聲來(lái)源

      ①圖像在拍攝時(shí)不夠明亮、亮度不夠均勻;②電路各元器件自身噪聲和相互影響;③傳感器長(zhǎng)期工作溫度過(guò)高等。

       

      常見(jiàn)噪聲

      高斯噪聲:高斯噪聲又稱為正態(tài)噪聲,在噪聲圖像的統(tǒng)計(jì)直方圖上呈正態(tài)分布。高斯噪聲對(duì)原圖像的影響是隨機(jī),特別常見(jiàn)的一種噪聲。

      椒鹽噪聲:脈沖噪聲又稱為椒鹽噪聲,因?yàn)橛媒符}來(lái)命名特別形象。它是一種隨機(jī)出現(xiàn)的黑點(diǎn)(胡椒)或者白點(diǎn)(鹽),前者是高灰度噪聲,后者是低灰度噪聲,一般兩者同時(shí)出現(xiàn)在圖像中。

       

      噪聲的壞處

      ①噪聲污染的圖像其可讀性變差,清晰度變低;②可導(dǎo)致違規(guī)攝像頭誤判,有用可讀點(diǎn)變少;③即便對(duì)圖像進(jìn)行去噪,其清晰度依然沒(méi)有比不上原圖。

       

      噪聲處理

      空間域?yàn)V波:在原圖像上直接進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算,對(duì)像素的灰度值進(jìn)行處理,常見(jiàn)算法有中值和均值濾波。

      變換域?yàn)V波:對(duì)圖像進(jìn)行某種變換,將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到變換域,再對(duì)變換域中的變換系數(shù)進(jìn)行處理,再進(jìn)行反變換將圖像從變換域轉(zhuǎn)換到空間域。有傅立葉變換和小波變換等方法。

      偏微分方程:過(guò)隨時(shí)間變化的更新,使得圖像向所要得到的效果逐漸逼近。可以在去除噪聲的同時(shí),很好的保持邊緣。

      變分法:確定圖像的能量函數(shù),通過(guò)對(duì)能量函數(shù)的最小化工作,使得圖像達(dá)到平滑狀態(tài)。

       

      常見(jiàn)噪聲處理算法

      均值濾波

      算術(shù)均值濾波:濾出加性噪聲,但丟失細(xì)節(jié)

      算術(shù)均值濾波器就是簡(jiǎn)單的計(jì)算窗口區(qū)域的像素均值,然后將均值賦值給窗口中心點(diǎn)處的像素

       

      幾何均值濾波:更好保護(hù)細(xì)節(jié)

      濾波后圖像的像素由模板窗口內(nèi)像素的乘積的1/mn冪給出。

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      中值濾波

      把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)鄰域中各點(diǎn)值的中值代替,讓周圍像素的值接近真實(shí)值,從而消除孤立的噪聲點(diǎn)。


      利用MATLAB實(shí)現(xiàn)圖像去噪

      利用MATLAB圖像處理工具箱的imfilter函數(shù)實(shí)現(xiàn)均值濾波和中值濾波。

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      結(jié)果展示圖

      利用for循環(huán)遍歷圖像實(shí)現(xiàn)均值濾波和中值濾波算法。

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      結(jié)果展示圖

      通過(guò)圖像不難發(fā)現(xiàn)

      被高斯噪聲污染的圖像

      用均值濾波處理效果較好;

      而被椒鹽噪聲污染的圖像

      用中值濾波處理效果較好。

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