数字图像去噪典型算法仿真与分析报告

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1、数字图像去噪典型算法仿真与分析个人信息*********摘要：图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。本文首先介绍了常见的图像噪声；然后，在介绍图像去噪的基本方法和原理的基础上，讨论了均值滤波、中值滤波和维纳滤波三种典型的图像去噪方法；最后，对包含有高斯噪声和椒盐等噪声的图像进行去噪，并对其去噪效果进行了仿真和分析比较，得出了三种方法各自的适用性特点。关键词：图像去噪；均值滤波；中值滤波；维纳滤波SimulationandAnalysisofImageDe-noisingMethodsinDigitalImage

2、Name:***(个人信息****)Abstract:Imagedenoisingisoneofthemostimportantpartsandstepsofimageprocessing.Firstly,thepaperintroducesthecommonimagenoise.Then,basedontheprincipleandmethodsofeliminatingimagenoise,itdiscussesmeanfiltering,medianfiltering,andWienerfilteringwh

3、icharetypicalimagedonoising.Finally,itusesthesemethodstoeliminateimagenoisewhichcontainsGaussiannoiseandsalt&peppernoise.Andthroughcomparingandanalyzingtheeffectofthesemethods,itconcludestheapplicabilityofeachmethodindifferentapplication.Keywords:imagedenoisin

4、g;meanfiltering;medianfiltering;Wienerfiltering0引言数字图像是现代人们获取信息的主要来源。由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会收到多种噪声的污染。一般来说，现实中的图像都是带噪图像。噪声使图像变得模糊，甚至淹没图像特征，给后面图像区域分割、分析判断等工作带来了困难。因此，在边缘检测、图像分割、特征提取、模式识别等高层次处理之前，选用适当的方法尽量地去除噪声干扰是一个非常重要的环节和步骤，也一直是图像处理研究领域进行的主要课

5、题之一。在图像去噪的研究方面，国内外的一些学者提出了大量的算法，如一些典型的图像去噪算法，均值滤波、中值滤波、维纳滤波、小波变换等[1-5]。近年来，一些改进的、新型的算法也被许多学者提出。文[6]提出了一种改进的均值滤波算法，该算法针对均值滤波在抑制噪声的过程中会损失图像的边缘等细节信息问题，在计算局部窗口内中心像素灰度均值时，既考虑了窗口内各像素与中心像素间的灰度差异，又顾及了窗口内各像素与中心像素间的距离；但是容易导致图像细节因过度平滑而变得模糊。对于复杂的噪声图像，文[7]提出了一种基于同性质点个数的噪声点

6、检测算法，这是一种改进的中值滤波算法，该算法对于脉冲噪声来说不仅在滤除噪声方便有较好的效果，保持图像细节信息方面也取得了一定的成就；但对未知噪声类型的图像进行滤除时其效果就不明显。针对经典维纳滤波器存在的不足，文[8]提出了一种新的自适应维纳滤波器，该滤波器能够根据不同的图像特性在给定的多个模板之间自适应的选择模板，使得滤波效果更加理想；但是对于不太复杂的图像，新的自适应维纳滤波和普通维纳滤波相比，改善空间不是很大，效果不是很明显。综上，现有的图像去噪方法大致可以分为两类：一类是空间域方法，另一类是频率域方法。本文

7、主要围绕着空间域的去噪方法，分析几种典型的空间域去噪方法，研究总结各算法的优缺点、适用性及处理效率等，并通过MATLAB进行仿真和分析比较。1噪声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因素。噪声在理论上可以定义为“不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差”[9]。1.1图像系统中的常见噪声依据噪声产生的原因，将经常影响图像质量的噪声源分为三类：阻性元器件内部产生的高斯噪声；光电转换过程中的泊松噪声（椒盐噪声）；感光过程中产生的颗粒噪声。根据噪声和信号的关系也可以将其分为

8、两种形式：一类是加性噪声，另一类是乘性噪声。1.2图像去噪的意义噪声在图像处理中是一个非常重要的问题，它对图像的输入、采集、处理的各个环节以及最终的输出结果都会产生一定的影响。特别是在图像的输入、采集过程中，噪声是个十分关键的问题，若输入伴有较大噪，必然影响之后的处理以及最终的处理效果。因此，任何一个良好的图像处理系统，无论是模拟处理还是计算机处理无不把减少