计算机系统应用 ｈｔｔｐ：／／、 ｙｗ．ｃ—Ｓ—ａ．０ｒｇ．ｃｎ ２０１６年第２５卷第１１期
周旭廷，王桂丽，傅赞，侯雪鹏
ｆ安徽师范大学物理与电子信息学院，芜湖２４１０００）
摘要：数字图像处理在生活各领域有着广泛的应用，随着社会对图像传递信息的要求越来越高必然使数字图
像处理进一步发展，而预处理中的噪声处理是其关键一个环节．图像去噪已形成均值法、中值法、维纳滤波等经 典方法，但这些算法在处理噪声时却带来一系列的细节缺失以及因方法繁多导致花费大量时间选取算法去针对
特定的噪声，而且不一定能得到理想效果．从实践中分析了均值法、中值法、形态学三种处理噪声的效果，并结
合仿真结果调整参数得到更好质量的图像，最终结果表明，形态学处理噪声更具有普遍性和优势．
关键词：ＭＡＴＬＡＢ；图像处理；形态学；噪声
Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｅ Ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＭＡＴＬＡＢ
ＺＨＯＵ Ｘｕ—Ｔｉｎｇ，ＷＡＮＧ Ｇｕｉ－Ｌｉ，ＦＵ Ｙｕｎ，Ｈ０Ｕ Ｘｕｅ—Ｐｅｎｇ
（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆＰｈｙｓｉｃｓ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ，Ａｎｈｕｉ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈｕ ２４１０００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｉｇｉｔａｌ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｉｓ ｗｉｄｅｌｙ ｕｓｅｄ ｉｎ ａｌｌ ｆｉｅｌｄｓ ｏｆ ｌｉｆｅ，ａｌｏｎｇ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｈｉｇｈｅｒ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｔｒａｎｓｍａｔｔｉｎｇ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｉｔ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｆｕｒｔｈｅｒ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ａｎｄ ｐｒｅｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｎｏｉｓｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｉｓ ｔｈｅ ｋｅｙ ｓｅｃｔｉｏｎ． Ｃｌａｓｓｉｃａｌ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｉｍａｇｅ ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ ｉｎｃｌｕｄｅ ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｍｅｄｉａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ，Ｗｉｅｎｅｒ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ，ｂｕｔ ｔｈｅｓｅ
如何使用小波变换进行图像去噪处理
图像去噪是数字图像处理中的重要任务之一，而小波变换作为一种常用的信号处理方法，被广泛应用于图像去噪。本文将介绍如何使用小波变换进行图像去噪处理。
1. 理解小波变换的基本原理
小波变换是一种多尺度分析方法，它将信号分解成不同频率的子信号，并且能够同时提供时域和频域的信息。小波变换使用一组基函数（小波函数）对信号进行分解，其中包括低频部分和高频部分。低频部分表示信号的整体趋势，而高频部分表示信号的细节信息。
2. 小波去噪的基本思想
小波去噪的基本思想是将信号分解成多个尺度的小波系数，然后通过对小波系数进行阈值处理来去除噪声。具体步骤如下：
（1）对待处理的图像进行小波分解，得到各个尺度的小波系数。
（2）对每个尺度的小波系数进行阈值处理，将小于阈值的系数置为0。
（3）对去噪后的小波系数进行小波逆变换，得到去噪后的图像。
3. 选择合适的小波函数和阈值
选择合适的小波函数和阈值对小波去噪的效果有重要影响。常用的小波函数包括Haar小波、Daubechies小波和Symlet小波等。不同的小波函数适用于不同类型的信号，可以根据实际情况选择合适的小波函数。阈值的选择也是一个关键问题，常用的阈值处理方法有固定阈值和自适应阈值两种。固定阈值适用于信噪比较高的图像，而自适应阈值适用于信噪比较低的图像。
4. 去噪实例演示 为了更好地理解小波去噪的过程，下面以一张含有噪声的图像为例进行演示。首先，对该图像进行小波分解，得到各个尺度的小波系数。然后，对每个尺度的小波系数进行阈值处理，将小于阈值的系数置为0。最后，对去噪后的小波系数进行小波逆变换，得到去噪后的图像。通过对比原始图像和去噪后的图像，可以明显看出去噪效果的提升。
5. 小波去噪的优缺点
小波去噪方法相比于其他去噪方法具有以下优点：
（1）小波去噪能够同时提供时域和频域的信息，更全面地分析信号。
（2）小波去噪可以根据信号的特点选择合适的小波函数和阈值，具有较好的灵活性。
基于稀疏表示的图像去噪算法研究
近年来，随着摄影技术和数字图像处理技术的飞速发展，人们能够轻松地获取大量的数字图像。然而，这些数字图像往往受到噪声的影响，这就给图像处理带来了巨大的挑战。因此，研究和开发出高效去除噪声的算法具有重要的理论价值和实际应用价值。
基于稀疏表示的图像去噪算法是一种新型的图像去噪方法，它能够有效地去除图像中的噪声。该方法是一种非线性方法，在降低计算复杂性的前提下，能够保持很好的去噪效果。下面，我们将介绍基于稀疏表示的图像去噪算法的工作原理和应用场景，以及该算法的优点和局限性。
一、基于稀疏表示的图像去噪算法的原理和应用场景
基于稀疏表示的图像去噪算法的基本思想是，将图像表示为一个稀疏向量的线性组合，其中每个向量是一组基元的线性组合，这些基元被称为“稀疏字典”。在这个过程中，当图像受到噪声污染时，直接对其进行去噪处理可能会导致信息的丢失和失真。因此，我们可以将包含噪声的图像表示为噪声和原始图像表示之和的形式，然后通过对噪声项的稀疏表示进行削减的方式，从而达到去噪的效果。
基于稀疏表示的图像去噪算法的应用场景比较广泛，特别是在图像通信、目标识别、遥感影像处理、人脸识别等领域具有广泛的应用前景。例如，在图像通信中，噪声污染常常是由于信道噪声而引起的，此时如果采用基于稀疏表示的图像去噪算法，将会极大地提高图像的传输质量。
二、基于稀疏表示的图像去噪算法的优点和局限性
1. 优点
① 可以通过计算稀疏系数直接恢复出原始信号，减小了误差的影响。
② 采用字典学习自适应地学习和更新稀疏字典，可以减少重复计算和存储。 ③ 基于稀疏表示的图像去噪算法具有较高的噪声鲁棒性，并且能够更好地保护图像的细节特征。
2. 局限性
① 稀疏表示方法本身会增加计算量，并且算法对信号的先验信息要求较高。
② 稀疏表示方法对噪声的去除效果会受到噪声的类型和强度的影响。
③ 稀疏字典的选取和构建是该方法的一个重要环节，其质量和数量对算法的效果有着至关重要的影响。
基于深度学习的图像去噪算法研究及应用
随着人工智能与深度学习的发展，在图像应用领域，去噪技术是一个十分重要的研究方向。例如在医学领域中，核磁共振（Magnetic Resonance Imaging, MRI）等影像噪声非常严重，会使图像失真，同时会影响医生的判断和诊断。因此，图像去噪技术是必由之路，对于进行准确病情判断有着重要的作用。
在现有的图像去噪算法中，经典的算法有基于小波变换、双边滤波等。然而，这些算法在复杂噪声和高频详细信息处理上表现并不理想。而深度学习算法中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）具有出色的图像处理能力，因此在图像去噪领域也引起了广泛研究与应用。
一、深度学习在图像去噪中的应用
基于深度学习的去噪技术，直接将去噪过程作为监督学习的任务。其思路是先生成噪声样本然后利用加噪的模型进行训练，最终生成一个去噪的模型。其中将深度学习应用到去噪领域的核心是如何产生噪声样本，如何设计优良的去噪损失函数及如何高效的训练网络。目前，深度学习中的去噪算法广泛应用于医学影像处理、人脸识别、自然图像去噪和压缩感知等领域。
在深度学习算法中，使用编码器-解码器框架的网络是最为常用的结构。编码器用于将图像高维表示构建成低维表示，解码器用于从低维表示中恢复图像的高维表示。编码器-解码器网络通过将低维噪声输入图像，经过网络去噪后输出清晰的图像。
二、卷积神经网络的去噪处理
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为深度学习领域的代表性模型被广泛地应用于图像去噪任务中。CNN在图像处理任务中表现非常出色，其核心是使用卷积层和池化层来学习图像特征，从而实现高维信息的处理和提取。 CNN主要使用“卷积核”来提取图像中的特征，该卷积核是一组固定权重的矩阵，卷积核对于图像进行卷积操作可以实现对图像局部特征的提取。
在图像去噪中，CNN通过学习去噪过程中的特征，进而实现去噪的目的。具体地，CNN通过训练得到输入噪声图像和输出去噪后的图像之间的关系，从而实现对输入图像去噪的目的。
