毕业设计-图像去噪法的研究

河北农业大学现代科技学院毕业论文（设计）题目：基础图像去噪算法研究与实现摘要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。

图像中的噪声会妨碍人们对图像的理解,而图像去噪的目的就是去除图像中的噪声,提高人们对图像的认知程度,以便对图像作进一步地处理。

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。

本论文的主要工作就是对图像的几种去噪算法进行了一定的介绍,并对其中的一些算法作了进一步地研究,对它们进行仿真实验分析它们的去噪效果。

文章第一章介绍了数字图像去噪算法的发展概况和研究现状。

在总结一些传统去噪算法的同时指出了去噪算法中最新的研究领域。

第二章介绍了图像噪声类型和评价标准，常见的噪声分为脉冲噪声和高斯噪声，图像的质量评价方法有两种:一种是主观评价,另一种是客观评价。

一般客观评价的方法应用更广泛。

第三章详细介绍了传统的图像去噪算法，包括邻域平均法、空域低通滤波法、多幅图像平均法、中值滤波法、自适应中值滤波法以及维纳滤波法。

介绍了这些算法的原理,滤波过程,对中值滤波器、自适应中值滤波器和维纳滤波的特性,滤波过程以及其存在的缺陷和优点进行了详细的分析和讨论,并且通过MATLAB对以上算法进行了详细的仿真实验,分析了它们的去噪性能。

并介绍了非局部均值的去噪。

关键词：图像去噪；非局部均值；加权平均；高斯噪声AbstractImage is an important source of information, through the connotation of image processing can help people understand the information. The noise in the image will interfere with people's understanding of images, and the image denoising is to remove the image noise, enhance the perception of the image, in order to make further processing of images. Digital image noise removal relates to the field of computer optics, microelectronics, science, mathematical analysis, is a boundary science comprehensive very strong, now its theoretical system has been perfect, and its application is very extensive, have wide application and mature in the medical, military, art, agriculture etc.. MATLAB is an efficient engineering calculation language, in the numerical calculation, data processing, image processing, neural network, wavelet analysis has been widely used. MATLAB is a vector of language, it is very suitable for image processing. The main work of this paper is on several image denoising algorithms are introduced, and some methods for the further research, simulation experiment is carried out their denoising effect analysis of them.The first chapter introduces the general situation of denoising algorithm for digital image of development and current research situation. At the conclusion of some traditional denoising algorithm also pointed out to the new research fields in the noise reduction algorithm. The second chapter introduces the types of image noise and evaluation standard, there are two kinds of image quality assessment methods: one is the subjective evaluation, another is the objective evaluation. Methods the general objective evaluation of the more widely used. The third chapter spatial domain image denoising methods and transform domain denoising method are introduced. Including the neighborhood average method, spatial low-pass filtering, image averaging, median filtering, adaptive median filter and Wiener filter. The paper introduces the principle, the algorithm of filtering process, characteristics of the median filter, adaptive median filter and Wiener filtering, the filtering process and the existing defects and advantages are analyzed and discussed in detail, and through the MATLAB to the above algorithm simulation in detail, analyzes their denoising performance. And introduced the nonlocal means denoising.Key words:non-local means; weighted average; Gaussian noise目录1 绪论 (1)1.1选题的背景和选题的意义 (1)1.2图像去噪国内外的研究现状 (2)1.2.1空域图像去噪算法与频域图像去噪算法 (2)1.2.2小波图像去噪算法 (3)2 图像噪声类型与评价标准 (4)2.1常见噪声的分类以及它们的数学模型 (4)2.1.1脉冲噪声 (4)2.1.2高斯噪声 (5)2.2滤波器去噪效果评价 (6)3 传统的图像去噪算法 (8)3.1多幅图像平均法 (8)3.2中值滤波法 (8)3.2.1中值滤波器的原理 (8)3.2.2中值滤波的特性 (9)3.3邻域平均法 (12)3.4自适应中值滤波 (12)3.5空域低通滤波法 (14)3.6 Wiener 滤波 (15)3.6.1 Wiener 滤波原理 (15)3.6.2 Wiener 滤波去噪算法及其实验效果分析 (15)3.7非局部均值去噪算法 (16)3.7.1非局部均值去噪算法的思想 (17)3.7.2经典权值函数的缺点 (18)3.7.3改进的权值函数 (18)4 结论 (20)5 致谢 (21)参考文献 (22)1 绪论1.1选题的背景和选题的意义21世纪,科学技术的飞跃发展推动了多媒体技术的快速发展,使得图像与人类各个领域内的活动联系得越来越密切,同时计算机硬件特别是芯片技术的飞跃发展,使得图像数字化设备以及图像显示技术得以大量应用,这些都为图像处理的进一步发展提供了非常成熟的条件。

图像去噪技术的研究与改进随着数字图像在我们日常生活中的广泛应用，图像去噪技术愈发重要。

去噪是一种图像处理方法，可以使得图片更加清晰、锐利，同时去除图片中的噪点和瑕疵。

在实际应用中，如果一张图片含有过多的噪点，那么我们很难从中提取出有用的信息，这就使得图像去噪技术变得至关重要。

本文将介绍图像去噪技术的研究与改进。

一、传统图像去噪方法在过去的几十年里，图像去噪技术凭借着不断的研究和改进，涌现出许多方法。

最早的图像去噪方法包括中值滤波、高斯滤波和双边滤波等。

这些方法的基本思想是通过对图片像素的处理，达到去除噪点的目的。

中值滤波是一种常见的去噪技术，其原理是将每个像素周围的像素值进行排序，然后取其中值作为当前像素的值。

这样可以有效地去除图片中的椒盐噪声和斑点噪声。

但是，中值滤波也会降低整个图像的亮度和对比度。

高斯滤波是一种以高斯分布函数为权重进行像素加权平均的滤波方法。

使用高斯核对图像进行卷积，可以去除图片中的高斯噪声和高频噪声。

但是，高斯滤波也会造成图片的细节丢失，导致图像模糊。

双边滤波是一种结合了空间域和灰度值域的滤波方法。

它通过计算像素之间的相似性，对图像进行平滑处理，保留图像中的边缘和细节信息。

虽然双边滤波方法在保留细节方面表现良好，但是其计算量比较大，在实际应用中效率较低。

二、基于深度学习的图像去噪方法近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的图像去噪方法也取得了重要进展。

相比传统的图像去噪方法，基于深度学习的方法可以更好地保留图像细节，并且具有更高的计算效率。

深度学习技术的优势在于可以从大量的数据中学习到更加复杂的特征和规律。

因此，基于深度学习的图像去噪方法通常需要大量的标注数据。

最近，一项名为DnCNN的工作提出了一种基于深度卷积神经网络的图像去噪方法。

DnCNN方法通过对输入图像进行多个卷积层的特征提取，然后将提取的特征传递给反卷积层，得到最终的输出图像。

除了DnCNN以外，还有很多其他的基于深度学习的图像去噪方法。

图像去噪算法的研究与优化摘要：图像去噪是图像处理领域的一个重要任务，它在各种应用中都有广泛的应用。

然而，由于噪声的存在，图像往往会带来视觉上的不清晰和失真。

因此，研究和优化图像去噪算法对于提高图像质量具有重要意义。

本文将介绍图像去噪算法的研究现状和常用的优化方法，以及一些未来的研究方向。

1. 引言图像去噪是图像处理中的一个重要任务，它的目标是通过降低图像中的噪声，提高图像质量。

噪声是由于图像采集过程中的传感器噪声、信号传输过程中的干扰以及图像处理过程中的误差等因素引起的。

图像去噪算法通过去除噪声以恢复图像的原始信息，是图像处理的基础。

2. 图像去噪算法的研究现状2.1 统计滤波算法统计滤波算法是最早应用于图像去噪的算法之一，它基于图像中的统计信息对噪声进行建模，并采用滤波器对图像进行处理。

常见的统计滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

这些算法简单有效，适用于轻度噪声的去除，但对于强噪声和复杂噪声的处理效果有限。

2.2 线性滤波算法线性滤波算法是另一类常用的图像去噪算法，它通过使用线性滤波器对图像进行卷积运算来抑制噪声。

常见的线性滤波器有拉普拉斯滤波器、Sobel滤波器和Prewitt滤波器等，并且可以通过设置不同的滤波器参数来实现去噪效果的调节。

线性滤波算法通常能够处理不同类型的噪声，但容易造成图像细节的损失。

2.3 非线性滤波算法非线性滤波算法是近年来的研究热点，它通过使用非线性滤波器对图像进行处理，具有更好的去噪效果。

常见的非线性滤波算法有双边滤波器、总变差降噪算法和非局部均值降噪算法等。

这些算法在保留图像细节的同时，有效地去除噪声，适用于复杂噪声的去除。

3. 图像去噪算法的优化方法3.1 参数优化很多图像去噪算法都需要设置一些参数来控制去噪效果，因此，参数优化是一种常用的优化方法。

参数优化的目标是找到最佳的参数组合，使得算法在减少噪声的同时最大程度地保留图像细节。

常用的参数优化方法有网格搜索、遗传算法和粒子群优化算法等。

图像去噪技术研究与实践一、前言图像的质量是图像处理的重要指标之一。

而高噪声图像一直被认为会影响到图像质量，严重影响的图像的可视化效果和信号处理的结果。

因此，图像去噪一直是图像处理领域中研究的热点之一。

本文将详细介绍图像去噪技术的概念、方法、应用和发展趋势。

二、图像去噪的概念图像去噪是指用图像处理的方法，去除图像中的噪声信息。

图像噪声是指随机性波动信号，产生原因主要是图像传感器、存储设备等因素。

噪声的存在使得图像的质量下降，严重影响了图像的应用价值。

图像去噪的目的就是将图像噪声减小到一定程度，以提高图像的质量和可靠性。

三、图像去噪的方法1、基于滤波的图像去噪方法基于滤波的图像去噪方法是最基础的图像去噪方法之一。

它利用滤波器或滤波算法，对图像中的噪声进行过滤和平滑，以达到提高图像质量的目的。

常用的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。

不同的滤波器有不同的性能和适用条件。

例如，均值滤波器能够去除图像中的高斯噪声，但是在处理噪声密集的图像时会出现模糊现象。

2、基于小波变换的图像去噪方法小波变换是一种用于将信号的时域和频域分析方法相结合的方法。

基于小波变换的图像去噪方法利用小波变换对图像进行分解，并利用小波系数对噪声进行滤波和去噪。

不同类型的小波和小波滤波器可以构建不同性能的小波去噪算法，包括作为阈值选择、软阈值选择以及并行处理。

3、基于边缘保留的图像去噪方法基于边缘保留的图像去噪方法是一类结合了去噪和边缘保留的算法。

这类方法主要的思想是在去噪的同时，尽量保留图像中的边缘信息，以保持图像的清晰度和细节。

基于边缘保留的图像去噪算法有许多，例如基于双边滤波器的算法，具有很好的保留边缘信息的能力和抗噪性。

四、图像去噪的应用1、医学影像医学影像是指用于医学诊断和治疗的图像。

医学影像中的噪声主要来自于照射器和器材等因素。

利用图像去噪的方法，可以去除医学影像中的噪声，以提高诊断的准确性。

2、视觉识别在计算机视觉领域，对图像的质量要求较高。

图像去噪算法的性能分析与优化研究近年来，随着科技的不断进步和人们对图像质量的要求不断提高，图像去噪技术也越来越受到关注。

在实际应用中，噪声会严重影响图像的质量和可读性，传统的手动去噪方法往往耗费时间和精力，并且效果有限。

而图像去噪算法作为一种自动去噪的方法，可有效提高图像质量和可读性，并且具有较高的效率和实用性。

本文旨在对目前常见的图像去噪算法性能进行分析和优化研究。

1. 常见的图像去噪算法在图像去噪领域，有许多经典的算法，下面将简单介绍几种常见的图像去噪算法。

1.1 小波去噪算法小波去噪算法是一种基于小波变换的信号处理方法，它是一种自适应去噪方法，可以自动地识别图像的特征和噪声的类型，并将其分离。

该算法的原理是先对图像进行小波变换，然后根据小波系数的大小对其进行阈值处理，将小于阈值的系数设为0，大于阈值的系数保留。

最后对处理后的小波系数进行反变换，得到的即为去噪后的图像。

1.2 统计学滤波算法统计学滤波算法是一种基于统计学原理的信号处理方法，它基于信号和噪声的概率分布来设计滤波器，通过比较信号和噪声的分布，将噪声滤除。

该算法常用的有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

1.3 开关算法开关算法是一种比较常用的基于局部直方图的去噪算法，其原理是比较像素的灰度值与其邻近像素的灰度值，如果像素的灰度值与邻近像素的灰度值差异很大，则认为该像素为噪声，将其赋值为邻近像素的灰度值。

2. 图像去噪算法性能分析为了更好地评估不同图像去噪算法的性能，下面将从峰值信噪比、结构相似度、速度等方面进行分析。

2.1 峰值信噪比（PSNR）峰值信噪比是图像去噪中常用的性能评估指标，其公式为：$$\text { PSNR }=10 \log_{10}\left(\frac{\mathrm{MA}_x^2}{\mathrm{MSE}}\right)$$其中，MAx表示图像的最大像素值，MSE表示去噪后的图像与原始图像的均方误差。

PSNR值越高，表示去噪效果越好，可达到60-80以上。

图像去噪算法的优化与改进研究摘要：随着图像获取设备的不断进步，图像噪声问题成为限制图像质量的一大挑战。

本研究旨在优化和改进图像去噪算法，以提高图像处理和分析的准确性。

首先，本文回顾了目前常用的图像去噪算法和方法，分析了其优缺点。

接着，我们介绍了一种新的图像去噪算法，并根据实验结果证明了其在噪声抑制和图像重建方面的有效性。

最后，我们探讨了未来图像去噪算法的发展方向和挑战。

1. 引言图像噪声是指由于图像采集、传输、处理等过程中所引入的干扰信号，降低了图像的质量和可用性。

针对不同类型的噪声，目前已经存在多种图像去噪算法。

然而，现有算法存在以下问题：噪声抑制效果不佳、图像细节损失严重、计算复杂度高等。

因此，优化和改进图像去噪算法迫在眉睫。

2. 常用的图像去噪算法2.1 均值滤波算法均值滤波算法是一种简单的线性滤波方法，通过对窗口内像素值的平均来减小噪声。

然而，在去除噪声的同时，均值滤波算法也会导致图像细节的模糊和失真。

2.2 中值滤波算法中值滤波算法采用中值代替窗口内的像素值，可以有效抑制椒盐噪声。

然而，对于高斯噪声等其他类型的噪声，中值滤波算法效果不佳。

2.3 小波去噪算法小波去噪算法是一种基于小波变换的非局部方法，其基本思想是通过将图像转换到频域，然后根据不同频率的系数进行阈值处理。

然而，小波去噪算法对图像细节的保护效果较差，对均匀噪声的去除效果也不理想。

3. 新的图像去噪算法本研究提出了一种基于深度学习的图像去噪算法，利用卷积神经网络（CNN）进行噪声模式的学习和噪声特征的提取。

具体而言，我们设计了一个多层的CNN网络，其中包括卷积层、池化层和全连接层。

通过训练大量的带有噪声的图像样本，我们的算法可以自动学习到噪声的特征，并将其应用于去噪处理。

4. 实验与结果分析我们使用了多个常见的图像数据集进行实验，将我们的新算法与现有的算法进行了比较。

实验结果表明，我们的算法在不同类型的噪声下均取得了良好的去噪效果，并成功保护了图像的细节。

图像噪声去除实验报告前言图像噪声是由于图像采集、传输或处理过程中引入的随机干扰，导致图像质量下降。

为了提高图像质量，需要对图像进行噪声去除处理。

本实验通过对比不同的图像噪声去除算法，评估其性能和效果。

实验设计本实验选取了一张具有明显噪声的测试图像进行处理。

测试图像为一张风景照片，包含了自然噪声、白噪声和椒盐噪声。

实验设计如下：1. 噪声测试图像选择：从现有图像数据库中选择一张含有不同类型噪声（自然噪声、白噪声和椒盐噪声）的测试图像。

2. 图像噪声去除算法：选择几种常见的图像噪声去除算法进行比较，包括均值滤波、中值滤波和小波阈值去噪。

3. 实验流程：先使用测试图像生成噪声图像，然后对噪声图像分别应用不同的噪声去除算法，得到去噪后的图像。

最后，通过比较去噪后的图像与原始图像的相似性评估噪声去除算法的性能和效果。

实验步骤1. 选择测试图像从图像数据库中选择一张风景照片作为测试图像。

该图像应包含自然噪声、白噪声和椒盐噪声。

将其命名为"test_image.jpg"。

2. 生成噪声图像使用Python的图像处理库，如OpenCV，分别添加自然噪声、白噪声和椒盐噪声到测试图像上，生成对应的噪声图像。

将它们分别命名为"noisy_image_1.jpg"（自然噪声图像）、"noisy_image_2.jpg"（白噪声图像）和"noisy_image_3.jpg"（椒盐噪声图像）。

3. 应用噪声去除算法a. 对"noisy_image_1.jpg"应用均值滤波算法，得到去噪后的图像，命名为"denoised_image_1.jpg"。

b. 对"noisy_image_2.jpg"应用中值滤波算法，得到去噪后的图像，命名为"denoised_image_2.jpg"。

图像处理中的图像去噪算法研究图像去噪是图像处理中的一项重要任务，其目的是从噪声污染的图像中恢复原始信号。

噪声是由于图像采集、传输和存储过程中的各种因素引起的，例如传感器噪声、信号传输干扰和压缩引起的伪像等。

图像去噪算法的研究旨在提高图像质量和增强图像细节，对于许多计算机视觉和图像分析应用具有重要的意义。

在现代图像处理中，有许多成熟的图像去噪算法，本文将重点介绍几种常用的图像去噪算法及其原理。

1. 均值滤波器均值滤波器是一种简单的线性滤波器，其原理是用一个滤波窗口覆盖待处理的像素点，计算窗口中所有像素点的平均灰度值，并用该值替换待处理的像素点的灰度值。

均值滤波器可以有效地去除高斯噪声，但对于图像细节和边缘部分会产生模糊效果。

2. 中值滤波器中值滤波器是一种非线性滤波器，其原理是用一个滤波窗口覆盖待处理的像素点，将窗口中的像素点按灰度值排序，取中间值作为待处理像素点的灰度值。

中值滤波器适用于去除椒盐噪声等非线性噪声，且能够保持图像的边缘和细节。

3. 基于小波变换的去噪算法小波变换是一种基于时间-频率分析的多尺度分析方法，它将信号分解成不同频率分量和尺度上的波形。

基于小波变换的图像去噪算法通过对图像进行小波变换，在小波域中去除噪声分量，然后再进行逆变换得到去噪后的图像。

小波变换具有良好的时频局部性特性，能够有效地提取图像的细节信息，从而实现噪声的去除。

4. 基于深度学习的去噪算法近年来，深度学习在图像处理领域取得了重要的突破。

基于深度学习的图像去噪算法利用深度卷积神经网络（CNN）的优势，能够对图像进行端到端的学习和优化，从而实现高效的去噪效果。

通过训练大规模的图像样本，深度学习算法能够学习到图像中的噪声分布和图像结构，从而在去噪过程中更加准确地恢复原始信号。

除了上述算法，还有许多其他图像去噪算法，例如总变差去噪算法、非局部均值去噪算法等。

这些算法各有特点，适用于不同的图像去噪场景。

在实际应用中，选择合适的去噪算法需要考虑噪声类型、图像内容和计算资源等方面的因素。

毕业论文基于小波变换的图像去噪方法的研究学生姓名： 学号：学系 专 指导教师：2011年 5 月基于小波变换的图像去噪方法的研究摘要图像是人类传递信息的主要媒介。

然而,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。

随着小波变换理论的完善,小波在图像去噪中得到了广泛的应用,与传统的去噪方法相比小波分析有着很大的优势,它能在去噪的同时保留图像细节,得到原图像的最佳恢复。

本文对基于小波变换的图像去噪方法进行了深入的研究分析,首先详细介绍了几种经典的小波变换去噪方法。

对于小波变换模极大值去噪法,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;对小波变换阈值去噪方法的原理和几个关键问题进行了详细讨论。

最后对这些方法进行了分析比较,讨论了它们各自的优缺点和适用条件,并给出了仿真实验结果。

在众多基于小波变换的图像去噪方法中,运用最多的是小波阈值萎缩去噪法。

传统的硬阈值函数和软阈值函数去噪方法在实际中得到了广泛的应用,而且取得了较好的效果。

但是硬阈值函数的不连续性导致重构信号容易出现伪吉布斯现象;而软阈值函数虽然整体连续性好,但估计值与实际值之间总存在恒定的偏差,具有一定的局限性。

鉴于此,本文提出了一种基于小波多分辨率分析和最小均方误差准则的自适应阈值去噪算法。

该方法利用小波阈值去噪基本原理,在基于最小均方误差算法LMS和Stein无偏估计的前提下,引出了一个具有多阶连续导数的阈值函数,利用其对阈值进行迭代运算,得到最优阈值,从而得到更好的图像去噪效果。

长治学院学士学位毕业论文图像处理中消除噪声的方法研究专业：计算机科学与技术系别：计算机完成时间：2013年5月图像处理中消除噪声的方法研究指导教师：上官晋太摘要：图像是人类获取信息的重要手段之一，图像在信息传播过程中所起的作用越来越大。

在许多情况下，图像信息会受到各种各样噪声的影响，因为图像在获取过程中容易受到器件和周围环境的影响，从而使图像中含有噪声。

噪声严重时会影响图像中的有用信息，所以对图像的噪声处理的方法就显得十分重要。

本文主要是中值滤波、均值滤波、小波变换方法对图像噪声进行滤波处理。

最后通过Matlab仿真结果，结合理论分析和实验结果，将三种去噪方法进行对比与分析。

关键词：中值滤波；均值滤波；小波变换；Matlab目录1 前言 (1)1.1 选题目标 (1)1.2 国内外研究现状 (1)2 图像与噪声 (1)2.1 图像噪声的分类 (1)2.1.1 按干扰源分类 (1)2.1.2 按对信号的影响分类 (1)2.2 图像的质量评价 (2)3 图像去噪 (2)4 常用去噪方法的比较分析 (3)4.1 中值滤波 (3)4.1.1 中值滤波的基本原理 (3)4.1.2 中值滤波的实现算法 (4)4.2 均值滤波 (4)4.2.1 均值滤波的原理 (4)4.2.2 均值滤波的实现算法 (4)4.3 小波变换 (5)4.3.1 小波变换的基本原理 (5)4.3.2 小波变换的图像去噪优越性 (5)5 实验仿真 (5)5.1 中值滤波的仿真 (6)5.2 均值滤波的仿真 (7)5.3 基于小波变换法的仿真 (8)5.4 几种去噪方法的比较分析 (11)6 结论 (12)参考文献 (12)致谢 (14)1 前言1.1 选题目标图像去噪目的是改善给定的图像，解决实际图像由于噪声干扰而导致图像质量下降的问题。

更好地改善图像的质量，在众多图像去噪的算法中，不去追求哪一种算法是最好，而是要以实际要求而应用不同的方法。