低信噪比图像处理

信噪比提升在图像处理中的关键技术一、信噪比提升在图像处理中的重要性信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）是衡量图像质量的重要指标之一。

在图像处理领域，信噪比的提升意味着图像信号的清晰度和可识别度的增加，这对于图像分析、模式识别以及机器视觉等应用至关重要。

信噪比的提升可以显著改善图像的视觉效果，提高图像处理算法的准确性和可靠性。

1.1 信噪比的基本概念信噪比是信号强度与背景噪声强度的比值，通常以分贝（dB）为单位表示。

在图像处理中，高信噪比意味着图像中的有用信息远大于噪声成分，从而使得图像更加清晰。

1.2 信噪比对图像处理的影响低信噪比的图像通常表现为模糊、细节丢失，这会严重影响图像处理算法的性能。

例如，在目标检测、图像分割、特征提取等任务中，低信噪比的图像可能导致算法无法准确识别目标或提取有效特征。

1.3 提升信噪比的动机随着图像处理技术的发展，对于图像质量的要求越来越高。

在医学成像、卫星遥感、视频监控等领域，提升信噪比不仅能够提高图像的视觉效果，还能够提高图像分析的准确性和效率。

二、信噪比提升的关键技术为了提升图像的信噪比，研究人员开发了多种关键技术。

这些技术涵盖了从图像采集到后处理的各个阶段，旨在最大限度地减少噪声并增强有用信号。

2.1 图像采集技术高质量的图像采集是提升信噪比的基础。

通过改进传感器设计、优化曝光参数、使用合适的照明条件等方法，可以在图像采集阶段减少噪声的引入。

2.2 前端信号处理技术前端信号处理技术包括模拟信号的滤波、放大和数字化等过程。

通过采用高性能的模拟滤波器和放大器，可以有效地抑制噪声，提高信号的质量。

2.3 数字图像处理技术数字图像处理技术是提升信噪比的核心。

包括但不限于以下几种方法：- 空间域滤波：使用均值滤波、中值滤波等方法，可以在空间上平滑图像，减少噪声。

- 频率域滤波：通过傅里叶变换将图像转换到频率域，然后应用低通滤波器来去除高频噪声。

信噪比在遥感图像解译中的作用一、信噪比在遥感图像解译中的基本概念信噪比（Signal-to-Noise Ratio，简称SNR）是信号处理领域中一个重要的概念，它描述了信号强度与背景噪声水平之间的比例。

在遥感图像解译中，信噪比对于获取高质量的图像和进行准确的地物识别至关重要。

遥感图像通常由传感器在地球表面或大气层中捕获的电磁波信号组成，这些信号经过处理和分析，可以提供有关地表特征和现象的宝贵信息。

1.1 信噪比的定义与计算信噪比通常用分贝（dB）来表示，其计算公式为：\[ \text{SNR (dB)} = 10 \cdot \log_{10} \left(\frac{P_{\text{signal}}}{P_{\text{noise}}}\ri ght) \]其中，\(P_{\text{signal}}\) 是信号功率，而\(P_{\text{noise}}\) 是噪声功率。

信噪比的高低直接影响到遥感图像的清晰度和可解译性。

1.2 遥感图像中的信号与噪声在遥感图像中，信号指的是地表反射或发射的电磁波，而噪声则包括传感器噪声、大气噪声、电子噪声等。

噪声的存在会降低图像的信噪比，影响图像解译的准确性。

1.3 信噪比对遥感图像质量的影响信噪比越高，遥感图像的对比度和清晰度就越高，地物的特征就越容易辨认。

相反，如果信噪比较低，图像中的有用信息可能会被噪声淹没，导致解译结果不准确。

二、信噪比在遥感图像解译中的应用2.1 提高信噪比的方法为了提高遥感图像的信噪比，可以采取多种技术手段，包括但不限于：- 采用高质量的传感器和先进的信号处理技术。

- 应用图像滤波技术，如高斯滤波、中值滤波等，以减少噪声。

- 利用图像增强技术，如直方图均衡化、对比度拉伸等，以提高图像的可读性。

- 通过多时相或多角度的观测，利用图像融合技术提高信噪比。

2.2 信噪比在不同遥感领域的应用信噪比在不同的遥感领域中都发挥着重要作用：- 在农业遥感中，高信噪比有助于识别作物类型、监测作物生长状况。

图像编码是将图像数据转换为数字信号的过程，以便能在数字设备中存储、传输和处理。

而在图像编码的过程中，信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）是一个重要的指标，用来评估信号中有用信息与非有用信息（噪声）之间的比例。

在本文中，我们将探讨图像编码中信噪比的分析与优化方法，以提高图像编码的质量。

一、信噪比的概念与计算方法信噪比是图像编码中常用的评估指标，它反映了图像质量与噪声强度之间的关系。

信噪比的定义是有用信号功率与噪声功率之比，通常用分贝（dB）表示。

计算信噪比的方法有多种，其中最常用的是峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）。

PSNR是一种用来衡量有损压缩图像质量的方法，它通过比较原始图像与压缩图像之间的差异来计算信噪比。

PSNR的计算公式如下：PSNR = 10 * log10 (MSE / MAX^2)其中，MSE（Mean Squared Error）表示原始图像与压缩图像之间每个像素点差值的平方的均值，MAX表示像素点的最大可能值。

PSNR 的单位是分贝，数值越高表示图像质量越好。

二、信噪比的影响因素在图像编码中，信噪比的大小受到多种因素的影响，以下是其中几个重要的因素：1. 压缩算法：不同的压缩算法对图像的压缩质量有不同的影响。

一般来说，有损压缩算法会对图像进行一定程度的信息损失，从而降低图像的信噪比。

而无损压缩算法通常能够保持图像的原始质量，信噪比相对较高。

2. 压缩比：图像的压缩比是指压缩后图像数据的大小与原始图像数据大小之间的比值。

压缩比越高，图像的信噪比通常会下降。

这是因为高压缩比的算法会更多地丢弃图像中的细节信息，导致信噪比下降。

3. 图像内容：不同类型的图像对信噪比的要求也不同。

例如，自然风景图像通常需要较高的信噪比，以保留图像的细节和颜色信息。

而简单的图形或文字图像则可以接受较低的信噪比。

三、优化信噪比的方法为了优化图像编码中的信噪比，可以采取以下方法：1. 选择合适的压缩算法：不同场景下，选择合适的压缩算法可以最大程度地保持图像的质量。

信噪比与图像质量的定量关系一、信噪比(SNR)的基本概念信噪比，简称SNR，是一个衡量信号强度与背景噪声强度之间关系的指标。

在图像处理领域，信噪比尤为重要，因为它直接影响到图像的质量和可读性。

信噪比通常用分贝(dB)来表示，计算公式为10倍的信号功率与噪声功率的比值的对数。

高信噪比意味着信号中的有用信息远大于噪声，从而可以提供更清晰的图像。

1.1 信噪比的数学定义信噪比的数学定义是信号功率与噪声功率的比值，用分贝(dB)表示，公式为\[ \text{SNR (dB)} = 10 \cdot \log_{10}\left(\frac{P_{\text{signal}}}{P_{\text{noise}}}\ri ght) \]，其中\( P_{\text{signal}} \)是信号功率，\( P_{\text{noise}} \)是噪声功率。

1.2 信噪比的物理意义在图像处理中，信噪比的物理意义体现在图像的清晰度和细节表现上。

一个高信噪比的图像，其细节特征更加明显，图像更加清晰。

相反，低信噪比的图像则可能因为噪声的干扰而变得模糊不清。

1.3 信噪比与图像质量的关系信噪比与图像质量之间存在密切的关系。

信噪比越高，图像质量越好，因为噪声对图像的影响越小。

然而，信噪比并不是衡量图像质量的唯一标准，图像质量还受到其他因素的影响，如对比度、色彩饱和度等。

二、信噪比对图像质量的影响2.1 信噪比对图像细节的影响图像中的细节是指图像中微小的、能够提供信息的特征。

高信噪比的图像可以更好地保留这些细节，使得图像看起来更加真实和生动。

而低信噪比的图像则可能因为噪声的干扰而丢失这些细节。

2.2 信噪比对图像对比度的影响对比度是指图像中最亮和最暗部分之间的差异。

信噪比的高低会影响图像的对比度，因为噪声会降低图像的动态范围，使得图像的对比度降低。

2.3 信噪比对图像色彩的影响色彩是图像的一个重要属性，它能够提供视觉的愉悦感。

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!科技情报开发与经济ＳＣＩ－ＴＥＣＨＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ＆ＥＣＯＮＯＭＹ２００７年第１７卷第２７期省值。

若指定的文件、节名或项目名不存在，则函数返回相应的缺省值。

假定将配置文件命名为ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ，并置于应用程序所在目录中，则事务对象ＳＱＬＣＡ连接属性设置的通用代码可设计如下：ＳＱＬＣＡ．ＤＢＭＳ＝ＰｒｏｆｉｌｅＳｔｒｉｎｇ（“ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“ＤＢＭＳ”，“”）ＳＱＬＣＡ．Ｄａｔａｂａｓｅ＝ＰｒｏｆｉｌｅＳｔｒｉｎｇ（“ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“ａｔａＢａｓｅ”，“”）ＳＱＬＣＡ．ＬｏｇＩＤ＝ＰｒｏｆｉｌｅＳｔｒｉｎｇ（“ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“ＬｏｇＩＤ”，“”）ＳＱＬＣＡ．ＬｏｇＰａｓｓ＝ＰｒｏｆｉｌｅＳｔｒｉｎｇ（“ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“ＬｏｇＰａｓｓｗｏｒｄ”，“”）ＳＱＬＣＡ．ＳｅｒｖｅｒＮａｍｅ＝ＰｒｏｆｉｌｅＳｔｒｉｎｇ（“ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“ＳｅｒｖｅｒＮａｍｅ”，“”）ＳＱＬＣＡ．ＵｓｅｒＩＤ＝ＰｒｏｆｉｌｅＳｔｒｉｎｇ（“ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“ＵｓｅｒＩＤ”，“”）ＳＱＬＣＡ．ＤＢＰａｓｓ＝ＰｒｏｆｉｌｅＳｔｒｉｎｇ（“ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“ＤａｔａｂａｓｅＰａｓｓｗｏｒｄ”，“”）ＳＱＬＣＡ．Ｌｏｃｋ＝ＰｒｏｆｉｌｅＳｔｒｉｎｇ（“ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“Ｌｏｃｋ”，“”）ＳＱＬＣＡ．ＤｂＰａｒｍ＝ＰｒｏｆｉｌｅＳｔｒｉｎｇ（“ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“ＤｂＰａｒｍ”，“”）ＩｎｔｅｇｅｒｉＡｕｔｏＣｏｍｍｉｔｉＡｕｔｏＣｏｍｍｉｔ＝ＰｒｏｆｉｌｅＩｎｔ（“ＳＱＬＣＡ．ＩＮＩ”，“Ｄａｔａｂａｓｅ”，“ＡｕｔｏＣｏｍｍｉｔ”，０）ＩＦｉＡｕｔｏＣｏｍｍｉｔ＝０ＴＨＥＮＳＱＬＣＡ．ＡｕｔｏＣｏｍｍｉｔ＝ＦＡＬＳＥＥＬＳＥＳＱＬＣＡ．ＡｕｔｏＣｏｍｍｉｔ＝ＴＲＵＥＥＮＤＩＦ在某些应用中，往往需要同时访问多个数据库。

滤波法在图像处理中的应用所谓数字图像处理就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。

实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。

21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。

数字图像处理，即用计算机对图像进行处理，其发展历史并不长。

数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。

首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。

另一方面，通过数字图像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进行分类处理。

通过计算机模式识别技术可以快速准确的检索、匹配和识别出各种东西。

数字图像处理技术已经广泛深入地应用于国计民生休戚相关的各个领域。

在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像争为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。

目前，大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。

平滑技术用于平滑图像中的噪声。

平滑噪声可以在空间域中进行，基本方法是求像素灰度均值或者中值。

1.首先我们来了解下滤波法的定义。

答：滤波的本义是指信号有各种频率的成分,滤掉不想要的成分,即为滤掉常说的噪声,留下想要的成分.这即是滤波的过程,也是目的.一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式；另一个是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。

2.对滤波处理的要求有两条:答：一是不能损坏图像的轮廓及边缘等重要信息；二是使图像清晰视觉效果好。

3.我们为什么要滤波。

答：滤波的本义是指信号有各种频率的成分,滤掉不想要的成分,即为滤掉常说的噪声,留下想要的成分.这即是滤波的过程,也是目的。

一种自动提高图像信噪比的方法贺国旗;陈向奎;韩泉叶;兰新哲【摘要】The signal-to-noise ratio is an effective way of measuring the effect of image processing and one of significant foundation of image identification. However,the SNR measure result often leads to inconsistent phenomenon with the visual effect. Aiming at the issue which the original calculation formula of the SNR makes high similarity between some images and original image that results in low SNR,a proportional coefficient is obtained automatically through analyzing the original and the results image. Each pixel of the results im-age multiplied by the coefficient,can get an image with high SNR,also can change the traditional SNR calculation formula which calcu-lates to results image by using new calculation formula of the SNR to get a higher signal-to-noise ratio and will get a higher calculation result by using new calculation formula of the SNR than original's. The theory analysis and experiment results demonstrate that the effec-tiveness of algorithm proposed in this paper is improved.%信噪比是衡量图像处理效果的一种客观有效的方法,是图像识别的重要依据之一,但是信噪比衡量的结果往往存在与人的视觉效果不一致的现象. 文中针对原有的信噪比计算公式存在使有的图像与原图像非常相像而得到信噪比却非常低的问题,通过对原图像和结果图像进行统计分析,根据原图像和结果图像的内容自动地得到一个比例系数. 如果对结果图像的每一个像素乘以该系数,就可以得到信噪比比较高的图像;也可以通过改变传统的信噪比计算公式,对结果图像使用新的信噪比计算公式进行计算,从而得到一个比较高的信噪比,且对任意图像使用新的信噪比计算公式得到绝不低于原有公式计算的结果. 文中通过理论分析和实验结果说明提高了所提算法的有效性.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2015(025)012【总页数】4页(P60-63)【关键词】信噪比;图像处理;视觉效果;失真;振幅【作者】贺国旗;陈向奎;韩泉叶;兰新哲【作者单位】陕西广播电视大学资源建设与现代教育技术中心,陕西西安 710068;洛阳师范学院信息技术学院,河南洛阳 471022;陕西广播电视大学资源建设与现代教育技术中心,陕西西安 710068;陕西广播电视大学资源建设与现代教育技术中心,陕西西安 710068【正文语种】中文【中图分类】TP301在图像增强、图像去噪、图像分解[1]等图像处理中，对于得到的结果图像可以通过视觉观察来判断结果的优劣，而视觉观察往往带有选择性和主观性。

低光环境下图像增强的自适应伽玛校正法在现代图像处理领域，低光环境下的图像增强是一个重要的研究课题。

由于光照不足，低光图像往往呈现出噪声多、对比度低、细节模糊等问题，这给图像的分析和理解带来了很大的挑战。

为了改善低光图像的质量，研究者们提出了多种图像增强技术，其中自适应伽玛校正法因其简单有效而受到广泛关注。

一、低光环境下图像增强的必要性在低光环境下，由于环境光照强度低，摄像头捕获到的图像往往亮度不足，导致图像中的许多细节信息丢失，影响了图像的可读性和可用性。

例如，在夜间监控、天文观测、医学成像等领域，低光图像的增强对于获取清晰、可识别的图像至关重要。

因此，开发有效的低光图像增强技术，以提高图像的亮度、对比度和细节，是图像处理领域的一个重要研究方向。

二、自适应伽玛校正法的原理伽玛校正是一种广泛使用的图像亮度调整技术，它通过非线性变换来调整图像的亮度和对比度。

在伽玛校正中，图像的每个像素值都会乘以一个伽玛值，然后进行幂次变换。

自适应伽玛校正法是伽玛校正的一种改进，它根据图像的局部特征动态调整伽玛值，以实现更精细的亮度和对比度调整。

自适应伽玛校正法的核心思想是，图像的不同区域可能需要不同的伽玛值来达到最佳的视觉效果。

例如，图像的暗部可能需要更高的伽玛值来提升亮度，而亮部则需要较低的伽玛值来避免过曝。

通过分析图像的局部特征，如直方图、梯度等，可以确定每个区域的最佳伽玛值。

三、自适应伽玛校正法的实现步骤1. 图像预处理：在进行自适应伽玛校正之前，通常需要对图像进行预处理，以减少噪声和增强图像的边缘信息。

预处理步骤可能包括去噪、锐化等操作。

2. 局部特征提取：对预处理后的图像进行局部特征提取，这可能包括计算图像的局部直方图、梯度图等。

这些特征将用于后续的伽玛值计算。

3. 伽玛值计算：根据提取的局部特征，为图像的每个区域计算合适的伽玛值。

这一步骤通常涉及到一个优化过程，目标是最大化图像的对比度和细节。

4. 伽玛校正：使用计算得到的伽玛值对图像进行伽玛校正。

摘要数字图像在其形成、传输和记录的过程中，由于成像系统、传输介质和记录设备的不完善往往使得获取的图像受到多种噪声的污染。

因此在模式识别、计算机视觉、图像分析和视频编码等领域,噪声图像的前期处理极其重要，其处理效果的好坏将直接影响到后续工作的质量和结果。

本文主要介绍图像去噪的基本原理、典型方法和最新方法。

考虑到图像去噪技术的飞速发展，本文在论述其基本理论的同时还着重介绍近年来国内有关的最新研究成果和最新方法。

本文被分成四个部分。

第一部分是绪论，论述图像去噪发展趋势及研究图像去噪的理由与意义。

第二部分论述中值滤波法和自适应平滑滤波法的基本原理，完成基于matlab中值滤波的代码实现，并对其结果进行分析。

本文提出两种新的算法，即中值滤波的改进算法即自适应加权算法，和自适应平滑滤波的改进算法。

并且也得出这两种算法的仿真结果，并且对结果进行分析。

第三部分首先论述基于频域的图像去噪方法的基本原理，然后本文对巴特沃斯低通滤波和巴特沃斯高通滤波的基本原理作了论述，并且分别完成基于matlab的巴特沃斯低通滤波和高通滤波的代码实现，对结果进行分析。

同时对程序中的重要语句分别作注释。

第四部分是本文最重要的一章，重点阐述基于小波域的两种图像去噪方法和算法，即小波阈值去噪法与小波维纳滤波去噪法。

在小波阈值去噪法中，本文重点论述小波阈值去噪的三个步骤，并介绍传统经典的阈值化方法即软阈值法、硬阈值法以及四种确定阈值的方法。

其中包括统一阈值法、基于零均值正态分布的置信区间阈值、最小最大阈值法和理想阈值估计法，并且完成小波阈值去噪法的代码实现，将小波阈值去噪法的去噪结果和中值滤波法的去噪结果进行比较分析，得出结论。

在小波维纳滤波去噪法中本文着重论述小波维纳滤波去噪法的基本原理，得到小波维纳滤波去噪法的仿真结果，并且将波维纳滤波去噪法的结果与维纳滤波去噪法的结果进行对比分析。

关键词：图像去噪，维纳滤波，中值滤波，小波变换，阈值AbstractIn its formation, transmission and recording of the process of digital images, because imaging system , transmission media and recording equipment are often imperfect, the obtained images are polluted by a variety of noises. In pattern recognition, computer vision, image analysis and video coding and other fields,noise image pre-processing is extremely important and whether its effect is good or bad will have a direct impact on the following quality and results. This paper introduces the basic principle, the typical method and the latest methods of image denoising.Taking the rapid development of technology of image denoising into account, the paper discusses the basic theory and at the same time also the latest research results and the latest methods in recent years.This paper is divided into four parts.introduction The first part is the introduction and discusses development trend of image denoising and the reasons and significance of studying image denoising. The second part, deals with the basic principles of median filter and adaptive smoothing filter, achieves the completion of median filtering code based on Matlab, and analyzes the results. This paper presents two new algorithm, which is the improved algorithms of the filtering called adaptive weighted algorithm, and the improved algorithm of adaptive smoothing. And the paper has reached this algorithm simulation results, and analyzed the results. The third part firstly discusses the basic principles of image denoising based on frequency domain . Then this paper discusses the basic principles of Butterworth low-pass filter and Butterworth high-pass filtering, and completes the code achieved based on Matlab Butterworth low-pass filter and high-pass filtering and analyzes the results. Meanwhile important statements of the procedures are explained. The fourth part of this article is the most important chapter and focuses on the two methods and algorithms of image denoising based on wavelet domain, which are the wavelet domain thresholding method and wavelet wiener filter method. In wavelet thresholding method, the paper focuses on the three steps of wavelet thresholding and discusses the traditional classical threshold methods,which are soft, and the threshold hard threshold law, and introduces four ways of determining the threshold.The four ways include a single threshold value, intervalthreshold based on the zero mean normal confidence, the largest minimum threshold value and ideal threshold estimates.The paper completes achieving code of wavelet thresholding method and comparatively analyzes the results of wavelet thresholding method and the results of denoising filter method. In wavelet wiener filter ,the paper method focuses on the basic principle of wavelet wiener filter, achieves simulation results of wavelet wiener filter method, and compares the results of wavelet wiener filter method with the results of the wiener filter method.Keywords : image denoising, Wiener filter, filtering, wavelet transform, threshold第1章绪论1.1 图像去噪的发展趋势图像信号处理中最困难的问题之一是:怎样滤出图像中的噪声而又不模糊图像的特征及边缘。

摘要随着科学技术的发展，图像处理在信息处理的领域中起到越来越重要的作用。

图像在信息传输过程中，遇到的技术难题也越来越来受到人们的重视。

其中，图像去噪是图像预处理的最广泛技术之一。

图像去噪的目的就是去除图像中噪声，同时尽可能地保护边缘信息，以便对图像做进一步的处理。

传统的图像去噪算法的原理就是一个低通滤波器，在滤除了集中在高频信息中的噪声，同时也会造成高频细节中的边缘、轮廓和纹理信息的丢失。

本文提出了一种基于小波与卷积形态学结合的图像去噪算法。

算法首先利用了小波变换的多分辨率、多尺度性，将要处理的图像分解到不同频率的多个尺度上，再采用卷积形态学闭、开运算级联的滤波技术，对分解后的子图像进行处理，最后小波重构得到处理后的图像。

通过对标准图像在不同噪声背景下实验和仿真，并分别与小波去噪和卷积形态学去噪进行了对比。

实验表明，本文提出的算法在均方误差(MSE)上比后两者算法明显减少，而在信噪比(SNR)和峰值信噪比(PSNR)上显著提高。

同时，清晰地保留了图像的边缘细节，证明了这种方法的可行性和有效性。

关键词：图像去噪；低通滤波器；小波变换；卷积形态学第1章绪论1.1引言通常来说，现实中的信号会受到噪声的影响，为了对信号进行有效的分析，需要将干扰的噪声信号滤除出去。

例如生物学中生理电信号（主要包括心电、脑电、胃电等），以及其他由非电信号（如动脉冲等）转换而成的电信号常会受到噪声的影响甚至湮灭，从而失去医学诊断价值。

因此，去噪和滤波就成为生物医学里信号处理的一个重要内容。

再如，在机械器件和电子设备中的状态监测和故障诊断中，我们也同样会遇到同样的情况。

为了对测得的震动信号进行有效的处理，我们需要去除信号中的噪声干扰部分，正确提取信号的特征。

目前，人们使用的各种去噪方法主要是根据噪声的概率密度函数，分析噪声的统计特征和频谱分布的规律。

其基本思想是，由于噪声一般集中于高频信息部分同时噪声频谱分布于一个有限区间内，通过傅里叶变换将噪声的时域信息转换成频域信息，再通过低通滤波器进行滤波。