图像去噪处理技术在通信领域的应用

《图像去噪处理技术在通信领域的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、图像去噪处理技术在通信领域的应用　　摘要各种噪音对于图像都有一定的干扰，对于图像信号的传输和生产以及记录都会受到影响，从而导致图像视觉的效果受到了严重的影响。在通信领域中，对于图像的质量造成影响的重要因素就是噪音，所以，正确而有效地解决噪音对图像的干扰，具有至关重要的现实意义。　　【关键词】图像去噪处理技术通信领域　　在通信领域中，应用图像去噪处理技术，非常重要，因为各种噪音对于图像都有一定的干扰，对于图像信号的传输和生产以及记录都会受到影响，从而导致图像视觉的效果受到了严重的影响。图像去噪技术与光纤通信和微波通信进行有机地

2、结合，在通信领域中进行应用，具有非常大的优势。　　1图像去噪处理技术探究　　在通信领域中，对于各种噪音对图像的干扰问题进行有效地处理，是一个很经典的问题，已经研究了几十年，通常都是作低通滤波的方法对图像的噪音进行消除。但是，低通滤波在对图像的噪声进行消除的同时，对于通信图像的一些高频信息，也会被消除。所以，在对每一个图像去噪方法进行分析和研究时，还要衡量对高频信息的保留问题。　　在通信图像噪音处理中，通常的去噪音的方法，容易使图像边缘出现模糊的情况，如果将图像的边缘尽量加强清晰度，就会使通信图像受噪音干扰的效果降低。所以，使

3、用的图像去噪的处理技术，既能够将图像中的噪音有效地清除，还要将图像边缘进行保留。　　1.1通信图像的去噪技术　　解决各种噪音对通信图像的干扰，是一个将图像进行恢复的技术，主要包括几个方面：　　（1）各种图像根据成像的原理，数字图像经过处理以后，所得到的初始图像中，具有各种性质不同的大量噪音，这些噪音对图像产生了干扰，导致人们对图像信息的处理和理解都造成了很大的影响，正确而有效地预防和处理通信图像，对于人们识别图像的信息具有举足轻重的作用。　　（2）预防处理通信图像时期，按照标准的图像的要求，对于受噪音干扰的图像进行匹配、叠加

4、以及提取，在通信图像的实际中，运用去噪的技术，将图像去噪技术的功效充分地发挥出来，预防处理通信图像，能够将人们对通信图像信息识别的准确性得以有效地提升，从而使通信图像信息的储存效果得以有效地保证。　　1.2通信图像空间域去噪　　处理通信图像空间域去噪分为变换域法和空间域法两大类。　　1.2.1变换域法　　操作人员利用系统化计算方式，对与像素点的领域相关空间域上运算进行的处理，为了将图像去噪的目的得以有效地实现，在实际应用的操作中，变换域法应该在计算和处理变换域的图像上，根据变换以后所得到的系数，适当地调整和处理通信图像，致使

5、通信图像信息的储存效果得到有效地改善，从而协助人们将通信图像中的信息，能够更好地进行认知和理解。　　1.2.2空间域法　　在通信图像的原图像上，操作人员直接运算数据，详细分析和数据对比运算的结果，根据通信原图像运算的结果，计算处理像素的灰度值，将二者之间的差异性进行比较，干扰通信图像的噪音进行有效地处理。处理像素灰度值：　　（1）逐一运算通信图像；　　（2）将像素点在通信原图像空间域进行有效地运算。　　这两种方法都能够与变换后系统进行有机地结合，计算像素的灰度值，并且进行有效处理，从而使处理图像空间域的去噪技术得以有效地实现

6、。　　1.3通信图像变换域去噪方法　　对通信图像变换域进行有效地处理，就是利用图像去噪的技术，将各种噪音对图像变换域的干扰进行处理。在实际运行的过程中，利用变换通信图像，将空间域转变为变换域，再妥善地处理和调整变换域的系数，循环往复地进行转换，从而使去除通信图像的噪音得以有效地实现。　　在通信图像的变换域中，对于各种噪音对图像的干扰情况，应用图像去噪处理技术具有非常大的优势，结合傅里叶变换性质和定义，对通信图像变换域的噪音进行研究和分析，通过二维码技术，探讨和研究通信图像的线性和位移以及尺度和卷积等有关内容，离散信号在标准计

7、算公式的指引下，进行计算，对离散信号关系进行有效地判定，组成信号的幅度-频率曲线，然后解释数字域中的结果，从而将去除通信图像变换域噪音的处理，得以有效地实现，通过二维码的技术，将显现通信图像的优化得以实现，对于通信中图像的信息，协助人们更好地进行理解和认知。　　2低通滤波与高通滤波的结果分析　　无线激光在通信过程中，各种因素会影响和干扰图像的信息传递。在这里对于空域滤波法进行研究和探讨，在受噪音干扰的图像中，运用低通滤波及高通滤波，致使原始图像的轮廓去噪方法能够得以有效地恢复，例如，高斯噪声，在空域滤波法里面，寻找到一种准确

8、且有效的消掉图像噪声的方法，将图像的信息识别能力进行有效地提升。　　在通信领域中，分析和应用图像去噪的处理技术，滤波的实际效果和所选的模板有着直接的关系，在实践的应用中，邻域滤波法和中值滤波法，都会使造成图像的边缘模糊。在高通滤波法的应用中，图像会逐渐地锐化，图像的轮廓也会慢慢的变得清晰。