基于Matlab的图像去噪算法的研究

如何在Matlab中进行图像去噪与复原图像去噪与复原在计算机视觉和图像处理领域有着重要的应用价值。

当图像受到噪声污染或损坏时，我们需要采取适当的方法来还原图像的清晰度和准确性。

在这方面，Matlab作为一种强大的数值计算软件，提供了丰富的图像处理工具和函数，能够帮助我们有效地进行图像去噪和复原。

一、图像去噪方法介绍在进行图像去噪之前，我们需要了解一些常见的图像噪声类型和去噪方法。

常见的图像噪声类型包括高斯噪声、椒盐噪声和泊松噪声等。

对于这些噪声，我们可以采用滤波方法进行去噪处理。

Matlab提供了多种滤波函数，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

这些函数能够基于不同的滤波算法，去除图像中的噪声，提高图像质量。

1.1 均值滤波均值滤波是一种简单的滤波方法，通过计算像素周围邻域的平均灰度值来减小噪声的影响。

在Matlab中，可以使用imfilter函数实现均值滤波。

该函数可以指定滤波器的大小和形状，对图像进行滤波处理。

均值滤波适用于高斯噪声的去除，但对于椒盐噪声等其他类型的噪声效果不佳。

1.2 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，通过在像素周围邻域中选择中间灰度值来减小噪声的影响。

在Matlab中，可以使用medfilt2函数实现中值滤波。

该函数可以指定滤波器的大小和形状，对图像进行滤波处理。

中值滤波适用于椒盐噪声的去除，对于高斯噪声等其他类型的噪声有效果不佳。

1.3 高斯滤波高斯滤波是一种线性滤波方法，通过根据像素周围邻域的权重来减小噪声的影响。

在Matlab中，可以使用imgaussfilt函数实现高斯滤波。

该函数可以指定滤波器的大小和标准差，对图像进行滤波处理。

高斯滤波适用于高斯噪声的去除，对于椒盐噪声等其他类型的噪声效果较好。

二、图像复原方法介绍除了去噪，图像复原也是图像处理中常见的任务之一。

图像复原主要是指恢复图像中的缺失或破损的信息，使得图像在视觉上更加清晰和准确。

在Matlab中，可以使用多种方法进行图像复原，包括图像插值、图像修复和图像增强等。

MATLAB中多种图像去噪算法的比较分析在MATLAB中，有多种图像去噪算法可供选择。

这些算法各有优势和劣势，适用于不同的噪声类型和图像特征。

本文将对几种常见的图像去噪算法进行比较分析，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波和小波去噪。

1. 均值滤波均值滤波是最简单的图像去噪算法之一。

它通过计算像素周围邻域的平均值来减少图像中的噪声。

然而，均值滤波在去除噪声的同时也会模糊图像的细节，特别是对于边缘部分的处理效果不佳。

2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法，它通过将像素点邻域内的像素值排序并选择其中的中值来进行去噪。

相比于均值滤波，中值滤波能够更好地保留图像的细节，并且对于椒盐噪声等脉冲噪声具有较好的去除效果。

然而，中值滤波对于高斯噪声等噪声类型的去除效果较差。

3. 高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的平滑滤波算法。

它通过将像素点邻域内的像素值与对应的高斯权重进行加权平均来进行去噪。

高斯滤波能够较好地去除高斯噪声，并且保持图像的细节信息。

然而，对于椒盐噪声等脉冲噪声，高斯滤波的效果较差。

4. 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的图像去噪算法。

它通过将图像进行小波分解，对低频分量和高频分量进行独立的去噪处理，然后再进行小波重构。

小波去噪能够同时去除图像中的噪声和保持图像细节，对于各种噪声类型都有较好的去除效果。

然而，小波去噪算法的计算复杂度较高，运行时间较长。

综合比较以上四种图像去噪算法，我们可以根据噪声类型和图像特征选择合适的算法。

如果图像中存在高斯噪声，可以使用高斯滤波进行去噪；如果图像中存在椒盐噪声，可以使用中值滤波进行去噪；如果需要同时去除多种噪声类型并保持图像细节，可以考虑使用小波去噪算法。

此外，在实际应用中，我们还可以通过调整算法参数来进一步优化去噪效果。

例如，对于滤波算法，可以调整滤波器的大小来控制去噪力度；对于小波去噪算法，可以选择不同的小波基函数以适应不同图像特征。

总之，MATLAB中提供了多种图像去噪算法，每种算法都有其适用的场景和优势。

2010年 11月 Journal of Science of Teachers′College and University Nov. 2010文章编号：1007-9831（2010）06-0010-04基于Matlab 的数字图像典型去噪算法丁永胜1，李朝红2，张水胜1（1. 齐齐哈尔大学 理学院, 黑龙江 齐齐哈尔 161006；2. 齐齐哈尔高等师范专科学校 数学系, 黑龙江 齐齐哈尔 161005） 摘要：针对数字图像处理中的典型去噪算法，利用Matlab 进行分析处理，并从主观和客观2个角度对数字图像的去噪效果进行分析．在分析过程中可以看出，针对不同类型的噪声需要相应的滤波去噪算法才能取得较好的效果．关键词：Matlab ；去噪；滤波中图分类号：TP391.72 文献标识码：A doi：10.3969/j.issn.1007-9831.2010.06.0041 图像中的噪声与图像去噪噪声可以理解为妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息理解的因素．例如：一幅黑白图片，其平面亮度分布假定为) ,(y x f ，那么对其接收起干扰作用的亮度分布) ,(y x h 即可称为图像噪声[1]．图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤．去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作，如图像分割、边缘检测等．一般数字图像系统中的常见噪声主要有高斯噪声和椒盐噪声等，减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像频率域完成．在空间域对图像处理主要有均值滤波算法和中值滤波算法．图像频率域去噪方法是对图像进行某种变换，将图像从空间域转换到频率域，对频率域中的变换系数进行处理，再进行反变换将图像从频率域转换到空间域来达到去除图像噪声的目的．将图像从空间转换到变换域的变换方法很多，常用的有傅立叶变换、小波变换等．在Matlab 中常用的去噪函数有filter2( ), wiener2( ), medfilt2( ), ordfilt2( )以及小波分析工具箱提供的wrcoef2( )和wpdencmp( )等[2]．本文基于Matlab 提供的去噪函数，针对数字图像处理中的典型去噪算法，利用Matlab 进行分析处理，并从主观和客观2个角度对数字图像的去噪效果进行分析．2 图像质量的评价方法图像质量的评价方法有主观评价和客观评价2种．图像的主观评价就是通过人来观察图像，对图像的优劣作主观评定，然后对评分进行统计平均，就得出评价的结果．这时评价出的图像质量与观察者的特性及观察条件等因素有关．由于主观评价带有较强的个人因素特征，并且在一些研究场合，或者由于实验条件的限制，也希望对图像质量有一个定量的客观评价．最常用的客观评价有均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和信噪比（SNR）等．本文主要以信噪比（SNR）进行客观评价． 信噪比主要由公式⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛××=∑∑==M i N j j i g MSE N M SNR 112) ,(1log 10定义，其中：N M ×为图像矩阵的大小；) ,(j i g 为小波变换后的图像在) ,(j i 位置处的像素值；) ,(j i f 为原始图像在) ,(j i 位置处的像素值；收稿日期：2010-04-20作者简介：丁永胜（1974-），男，黑龙江讷河人，副教授，硕士，从事计算机图形学、计算机辅助几何设计研究．E-mail：dysnwpu@()∑∑==−××=M i N j j i f j i g M N MSE 112) ,() ,(11． 根据以上所述，在Matlab 仿真过程中，可以利用SNR 函数得到各去噪方法作用过的图像的信噪比，程序如下：[m n]=size(I1);for i=1:m;for j=1:n;s=s+double(I2(i,j))^2;n=n+(double(I1(i,j))-double(I2 (i,j)))^2;endendSNR=10*log10((s/n))3 Matlab 仿真去噪及分析3.1 均值滤波去噪首先加入均值为0、方差为0.005的高斯白噪声，然后采用函数fspecial(type, parameters)且type='average'，创建均值滤波算子并进行滤波去噪，通过改变模板尺寸，得到不同去噪效果（见图1）．部分Matlab代码如下:I=imread('qqhru.bmp');I2=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);K1=filter2(fspecial('average',3), I2)/255;K2=filter2(fspecial('average',5), I2)/255;K3=filter2(fspecial('average',7), I2)/255;K4= filter2(fspecial('average',9),J)/255;图1 均值滤波去噪从图1中可以看出，使用均值滤波去噪（高斯噪声）时选用的模板尺寸（邻域半径）越大效果越好．3.2 3种去噪算法对比分析对图像qqhru.bmp分别加入高斯噪声、椒盐噪声，然后对加入2类噪声的图像分别作二维统计、中值和维纳滤波，并对去噪后图像（见图2）进行对比分析．部分Matlab代码如下:I=imread('qqhru.bmp');J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);J2=imnoise(I,'salt & pepper',0.02) ;K1=filter2(fspecial('average',3),J1)/255;K2= medfilt2(J1);K3=wiener2(J1,[3 3]);Ks1=filter2(fspecial('average',3),J2)/255;Ks2=medfilt2(J2);Ks3=wiener2(J2,[3 3]);图2 3种去噪算法对比通过图2可以看出，在处理服从高斯分布的一类噪声时，维纳滤波与中值滤波去除效果较好一些，而二维统计滤波去除效果较差．二维统计滤波与中值滤波对于去除椒盐噪声效果好，而维纳滤波去除效果差，中值滤波对于去除椒盐噪声效果明显，是因为椒盐噪声只在画面上的部分点随机出现，而中值滤波根据数据排序，将未被污染的点代替噪声点的值的概率较大，所以抑制效果好．对点、线和尖顶较多的图像不宜采用中值滤波，因为一些细节点可能被当成噪声点．通过SNR 函数得到3种去噪方法的信噪比（见表1），也可以说明以上的结论是正确的．3.3 小波分析工具图像去噪Matlab 小波分析工具箱提供于图像去噪的有wrcoef 2和wpdencmp 等函数．X=wrcoef 2('type ',C,S, 'wname ')返回基于小波分解结构[C,S]的小波重构图像X（见图3）．[xd,treed,datad,perf0,perfl2]=wpdencmp(x,sorh,N, 'wname ',crit,par,keepapp)是通过小波包定限（阈值化），返回输入信号或图像X 的除噪结果xd（见图4）．部分Matlab 代码如下:I=imread(' qqhru.bmp');J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);[c,l]=wavedec2(J,2,'sym4');J1= wrcoef2('a',c,l,'sym4',1);J2= wrcoef2('a',c,l,'sym4',2);[thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',J);J3=wdencmp('gbl',J,'sym4',2,thr,sorh,keepapp);J4=medfilt2(J3);表1 3种去噪方法的信噪比 噪声类型二维统计滤波 中值滤波 维纳滤波高斯噪声16.504 8 19.184 3 19.574 4椒盐噪声22.238 3 26.492 8 19.158 3图3 wrcoef2函数去噪小波分解可以把图像分层次按照小波基展开，并且可以根据图像的性质及给定的处理标准确定展开到哪一级为止，还可以把细节分量和近似分量分开[3]. 从图3、图4可以看出，wrcoef 2和wpdencmp等函数可以有效地进行去噪处理．基于Matlab 给出qqhru.bmp 图像来考察各种去噪模型的去噪效果，同时从主观和客观2个角度对数字图像的去噪效果进行分析．在分析过程中可以看出，针对不同类型的噪声需要相应的滤波去噪算法才能取得较好的效果，才能使后续的图像处理工作得以更加优质的进行．参考文献：[1] Rafael C，Gonzalez，Richard E．数字图像处理[M]．2版．阮秋琦，译．北京：电子工业出版社，2007：276-303．[2] 高成．Matlab 图像处理与应用[M]．北京：国防工业出版社，2007：81-127．[3] 王登位，李炜．基于小波变换的图像去噪研究[J]．计算机与数字工程，2007，35（9）：131-132．The typical de-noising algorithms for digital image by MatlabDING Yong-sheng 1，LI Zhao-hong 2，ZHANG Shui-sheng 1（1. School of Science，Qiqihar University，Qiqihar 161006，China；2. Department of Mathematics，Qiqihar Normal Technological Academy，Qiqihar 161005，China） Abstract：According to the typical de-noising algorithm for the digital image processing researched de-noising results in Matlab，and analyzed digital image de-noising effect from two angles of the subjective and the objective．Through the analysis of the results can be known, choosing corresponding filtering de-noising algorithm can obtain better result according to different types of noise.Key words：Matlab；de-noising；filtering 图4 wpdencmp 函数去噪。

Matlab中的图像降噪算法与技术摘要随着数字图像处理的快速发展，图像降噪成为实际应用中一个重要的问题。

在本文中，我们将探讨Matlab中的图像降噪算法与技术。

首先，我们将介绍图像降噪的基本原理和方法。

然后，我们将深入研究Matlab中常用的图像降噪算法，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

最后，我们将讨论图像降噪的一些进一步扩展和应用。

一、图像降噪的基本原理和方法图像降噪是指通过一系列算法和技术，减少或去除数字图像中的噪声信号，以使图像更清晰、更易于识别和分析。

图像噪声主要来自于图片采集过程中的环境噪声、传感器噪声以及信号传输中的干扰等。

图像降噪的基本原理是通过对图像进行滤波处理，使噪声信号受到抑制，同时尽量保留图像的有用信息。

常用的图像降噪方法包括空域滤波和频域滤波。

空域滤波是指对图像的像素直接进行操作的滤波方法，例如均值滤波、中值滤波等。

频域滤波是指将图像转换到频域进行处理的滤波方法，例如傅里叶变换和小波变换。

二、Matlab中常用的图像降噪算法1. 均值滤波均值滤波是一种最简单、最常用的图像降噪方法。

它通过计算像素周围邻域内像素的平均值，将当前像素的值替换为该平均值。

在Matlab中，我们可以使用imfilter函数来实现均值滤波。

具体步骤如下：（1）读取图像，并将其转换为灰度图像。

（2）选择适当的滤波器大小和模板类型。

（3）使用imfilter函数进行滤波处理。

（4）显示并保存结果图像。

2. 中值滤波中值滤波是一种非线性图像滤波方法，它通过将像素周围邻域内像素的灰度值进行排序，然后选择中间值作为当前像素的灰度值。

这种方法对于椒盐噪声等脉冲性噪声有很好的抑制效果。

在Matlab中，我们可以使用medfilt2函数来实现中值滤波。

3. 高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波方法，它通过将像素周围邻域内的像素值与高斯函数进行加权平均来实现图像降噪。

在Matlab中，我们可以使用fspecial和imfilter函数来实现高斯滤波。

中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １
文献标 志码 ： Ａ
文章编号 ： １ ０ ０ ６ — ８ ２ ２ ８ （ ２ ０ １ ５ ） ｏ ６ — １ ０ — ０ ３
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏｎ ｉ ｍａ ｇｅ ｄｅ ｎｏ ｉ ｓ ｉ ｎｇ ｗｉ ｔ ｈ Ｍ ＡＴＬＡＢ
Ｙ０ Ｗｅ ｎ
法——平均值法 、 二值 形态滤波器法、 中值滤 波器法和果得到 ，
小波 图像 去 噪 法 是 较 为 理 想 的 处 理 随 机 噪 声 的 方 法 。 关 键 词 ：去 噪 ；Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ； 小波 ；仿 真
松 分布 的随机变 量作为光 电噪声 的模 型 ， 在光 照较强 时 ， 泊松 分布趋 向于更 易描述 的高斯分布 ； ③感 光片 颗粒噪 声 ， 曝光过 人 类获取外 界信息 约有 ８ ０ ％是 来 自视 觉所接 收的 图像信 颗粒 息， 因此图像信息加工处理 技术 的广泛研究和应 用是必然的趋 程 中曝光颗粒 的分 布呈现一种随机性 。在大多数情况下 ， 势 。在分 析和 使用 图像信 息之 前 ， 需 要对 图像 进行 一系 列处 噪声可 用高斯 白噪声作为有效模 型。 由此可 以看 出 ， 绝大 多数 的常 见 图像噪 声 都可用 均值 为 理 。图像处理 是针对性很强 的技术 ， 所采 用的方法综合了各学 零、 方差不 同的高斯 白噪声 作为其模 型 ， 因而为 了简便和 一般 科 的先进成果 ， 各学科 的相 互渗透促使 了图像处理 技术的快速 采用零均值 的高斯 白噪声作为噪声源 。 发展 。其 中 ， 为 了提高 图像 的质量 以及后续 更高层 次的处理 ， 化，
０ 引言
对 图像进行去噪处理是不可或缺的重要环节 。
１ ． ２ 图 像 质 量 的 评 价

［５］ 焦李 成，谭 山．图 像 的 多 尺 度 几 何 分 析：回 顾 和 展 望 ［Ｊ］． 电 子 学 报 ，２００３（增 刊 １）：１９７５－１９８１．
Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｅ Ｎｏｉｓｅ Ｒｅｍｏｖａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＭＡＴＬＡＢ
ＷＡＮＧ Ｄｏｎｇ－ｄБайду номын сангаасｎｇ，ＷＡＮＧ Ｆｕ－ｍｉｎｇ
均值滤波的方法是对待处理的当前像素选择一个 模 板 ，该 模 板 由 其 近 邻 的 若 干 像 素 组 成 ，用 模 板 中 像 素 的均值来替代原像素值。用 ＭＡＴＬＡＢ 实现的代码如下：
Ｉ＝ｉｍｒｅａｄ（＇０１．ｂｍｐ＇）；％ 读 入 原 图 Ｊ１＝ｉｍｎｏｉｓｅ（‘噪 声 类 型 ’）；％ 加 噪 图 像 Ｈ＝ｏｎｅｓ（３，３）／９；％ 选 择 ３×３ 的 模 板 Ｂ１＝ｃｏｎｖ２（Ｊ１，Ｈ）；％ 均 值 滤 波
分 别 添 加 高 斯 白 噪 声 、椒 盐 噪 声 ，然 后 分 别 采 取 均 值 滤
波 、中 值 滤 波 、维 纳 滤 波 方 法 对 图 像 去 噪 复 原 。 图 像 质
量 的 评 价 标 准 （均 方 误 差 Ｓ）公 式 为 ：
∑ ｛‖ｆ（ｘ，ｙ）－ｇ（ｘ，ｙ）‖２｝
Ｓ＝
．
∑ ｛‖ｆ（ｘ，ｙ）‖２｝
３．２．３ 维 纳 滤 波 前面提到的两种降噪方法实质是通过对图像变换
实现，维纳滤波是 要 对 图 像 进 行 恢 复 实 现。 图 像 恢 复 技术以获取视觉质量 某 种 程 度 的 改 善 为 目 的，所 不 同 的是图像恢复过程实 际 上 是 一 种 估 计 过 程，需 要 根 据 指定图像退化的模型 对 退 化 图 像 进 行 恢 复，以 取 得 未 经过退化的原始图 像。 与 中 值 滤 波 不 同，维 纳 滤 波 作 为一种经典的线性滤 波 方 法，在 信 号 和 图 像 处 理 领 域 中具有广泛的应用。其设计原理依据的是最小均方误 差准则（ＭＳＥ），即从含 噪 信 号 运 用 滤 波 变 换 所 得 到 恢 复后估计的信号，使 得 与 原 信 号 相 比 较 它 们 之 间 的 均 方误差最小。用 ＭＡＴＬＡＢ 实现的代码如下：

基于小波变换的图像去噪技术开题报告一、综述小波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet在1974年首先提出的，通过物理的直观和信号处理的实际需要经验的建立了反演公式，当时未能得到数学家的认可。

正如1807年法国的热学工程师J.B.J.Fourier提出任一函数都能展开成三角函数的无穷级数的创新概念未能得到著名数学家grange，place以及A.M.Legendre的认可一样。

幸运的是，早在七十年代，A.Calderon表示定理的发现、Hardy空间的原子分解和无条件基的深入研究为小波变换的诞生做了理论上的准备，而且J.O.Stromberg还构造了历史上非常类似于现在的小波基；1986年著名数学家Y.Meyer偶然构造出一个真正的小波基，并与S.Mallat合作建立了构造小波基的同意方法枣多尺度分析之后，小波分析才开始蓬勃发展起来，其中比利时女数学家I.Daubechies撰写的《小波十讲（Ten Lectures on Wavelets）》对小波的普及起了重要的推动作用。

它与Fourier变换、窗口Fourier变换（Gabor变换）相比，这是一个时间和频率的局域变换，因而能有效的从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析（Multiscale Analysis），解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题，从而小波变化被誉为“数学显微镜”，它是调和分析发展史上里程碑式的进展。

二、研究内容图像在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质，这对后续图像的处理(如分割、压缩和图像理解等)将产生不利影响。

噪声种类很多，如：电噪声、机械噪声、信道噪声和其他噪声。

在图像处理中，图像去噪是一个永恒的主题，为了抑制噪声，改善图像质量，便于更高层次的处理，必须对图像进行去噪预处理。

近年来，小波理论得到了非常迅速的发展，而且由于其具备良好的时频特性，实际应用也非常广泛。

本科毕业设计题 目 基于MATLAB 的图像去噪的研究学生姓名专业名称 通信工程指导教师2015年 5月 14 日基于MATLAB的图像去噪的研究摘要在智能手机越发普及的今天，信息已经从简单的文字变为更直观的图像。

但是数字化的图像也面临诸多问题，因生成、传输时产生的噪声就是图像致命的杀手。

怎样去除噪声成为了当今数字图像领域中一个重要的研究课题。

其处理程度的优劣直接决定了后续的图像处理工作的好坏。

在本文中，第一部分介绍了图像处理的意义和现状。

第二部分介绍了MATLAB这款软件和本文用到的几种算法的原理。

第三部分着重研究并分析了三种常用的去噪方法并对一张图片进行了去噪仿真，得出了线性滤波中的均值滤波可用来抑制高斯噪声，非线性滤波中的中值滤波可用来处理椒盐噪声，维纳滤波也同样可用来处理高斯噪声的结论。

第四部分对结论的分析看出此三种方法滤噪的弊端，因此对新兴技术小波滤噪中的阈值和极大值两种算法做了研究。

得出极大值滤噪虽有较好效果但其算法较复杂，小波阈值法算法简单，选基灵活实用性广，对高斯和椒盐噪声效果均比较理想的结论。

最后再对全文做出总结，对比几种仿真结果。

关键词：图像去噪，维纳滤波，小波阈值。

The study of the image denoising based on MATLABAbstractIn today's smartphones is increasingly, from simple text information has became more intuitive image. But the digital image is also facing many problems, because of the noise emitted by generation and transmission is the image of deadly killer. How to get rid of the noise has become a current in the field of digital image is an important research topic. The degree of its processing directly determines the subsequent image processing work of good or bad. In this article, the first part introduces the significance and status quo of image processing. The second part introduces the software MATLAB and the principle of several kinds of algorithm used in this paper. The third part of this paper studies and analyzes three kinds of common denoising method and the image denoising simulation, concluded that the average filtering can be used in the linear filter to suppress gaussian noise, median filtering of nonlinear filtering can be used to deal with salt and pepper noise, wiener filtering is also available to deal with the conclusion of gaussian noise. The fourth part analysis of the conclusion that the disadvantages of the three ways to filter the noise, so for the emerging technology of wavelet denoising threshold and the maximum two algorithm to do the research. Although it is concluded that the maximum noise has better effect is relatively complex, but the algorithm of wavelet threshold method is simple, choose flexible base wider practicability, the gauss noise and salt and pepper effect are ideal conclusion. Finally, give a summary to full text, compared several kinds of simulation results.Key words：Image denoising，wiener filtering，wavelet threshold.目录1绪论 (1)1.1本文研究背景 (1)1.2 本文研究目的 (1)1.3 本文的研究意义 (2)2 Matlab及相关去噪原理 (3)2.1 Matlab (3)2.1.1 MATLAB相关简介 (3)2.1.2 Matlab发展史 (4)2.1.3 Matlab的优势 (4)2.2图像去噪算法 (6)2.2.1 均值滤波法 (6)2.2.2 中值滤波法 (7)2.2.3 维纳滤波法 (8)2.3 小波变换基本理论 (9)2.3.1 小波的基本分类 (9)2.3.2 小波去噪基本原理 (10)3 常用滤波法仿真 (11)3.1均值滤波法去噪仿真 (11)3.2 中值滤波法去噪仿真 (15)3.3 维纳滤波去噪仿真 (17)4 新一代小波变换法去噪 (19)4.1 基于小波变换的自适应模糊阈值法 (19)4.1.1 基本原理 (19)4.1.2 自适应模糊阈值滤波法仿真 (20)4.2 小波变换模极大值去噪法 (22)4.2.1 极大值的基本原理 (22)4.2.2 模极大值基本算法 (23)4.3 两种小波去噪算法的比较 (24)5 总结 (25)5.1 对本文的总结 (25)5.2 对今后工作的展望 (26)参考文献 (28)致谢 (29)附录 (34)1绪论1.1本文研究背景视觉作为人类最重要的五感之一，对人类的影响至关重要。

基于Matlab的三种图像去噪方法的比较研究
赛地瓦尔地.买买提;艾尼瓦尔.肉孜
【期刊名称】《通信技术》
【年(卷),期】2016(49)7
【摘要】为了研究各种去噪算法的优劣,在介绍图像去噪的基本原理和方法的基础上,采用传统的线性、非线性以及频域的方法,对数字图像进行去噪效果的分析比较和仿真实现。

运用Matlab仿真平台的验证结果表明:中值滤波对椒盐噪声的去噪效果很好;维纳滤波对高斯噪声有一定的降噪效果,且较好地保护了图像的边缘细节信息和高频细节信息;三维块匹配(BM3D)方法相对于以上几种方式来说,对图像降噪效果最好,对图像有着明显的平滑效果,且由于充分使用了各模块之间的关系,使得信噪比较高。

【总页数】6页(P856-861)
【关键词】图像去噪;中值滤波;维纳滤波;三维块匹配法(BM3D);平均结构相似度【作者】赛地瓦尔地.买买提;艾尼瓦尔.肉孜
【作者单位】喀什大学物理与电气工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP308
【相关文献】
1.基于MATLAB软件的图像去噪方法比较 [J], 王姣斐;王双喜
2.三种空间域图像去噪方法的比较与研究 [J], 林东升
3.基于MATLAB的图像去噪方法的研究与实现 [J], 张宏伟
4.基于MATLAB三种滤波算法的图像去噪技术研究 [J], 李宸鑫
5.三种图像去噪方法的比较研究 [J], 齐艳丽
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基于matlab的图像处理基于matlab图像处理的去噪处理——解图像的运动模糊一( 问题提出:影响图像质量的因素有很多，如亮度，对比度，和噪声等。

而其中的噪声又有椒盐噪声，高斯噪声等几种。

人们在摄影照相过程中，如果相机与被照对象之间有相对运动发生，则所得图片会产生运动模糊，直观上看就是图像不清晰，有拖影，这也是图像噪声的一种。

为提高图像质量解决这样的模糊问题需对图像进行相关的去早处理。

本文选择的是一张汽车车轮的图片如图1所示，很明显图像产生运动模糊，因而要进行去噪处理，要求能较为清晰观察到车轮的形态和螺丝的个数。

图1 汽车车轮二( 噪声分析:图1所示为明显的图像退化，而这种退化的典型的表现为模糊，失真和有噪声，造成过这种退化的原因有很多，具体分析有如下几点:1. 成像系统的像差，畸变和有限带宽造成图像退化;2. 拍摄时，相机与景物之间的相对运动产生的运动模糊;3. 镜头聚焦不准产生的散焦模糊;4. 成像系统中存在的噪声干扰。

可以看出，造成图1图像退化的主要原因是第二点——运动模糊。

三( 选用算法:对运动模糊的噪声处理算法有很多，本文选择维纳滤波法进行去噪。

在使用维纳滤波前首先介绍一个重要概念即PSF，PSF也称为点扩展函数。

在空间领域，PSF 描述了光学系统使一个点光源扩散的程度;PSF使光学转换函数OTF的傅里叶逆变换。

在频域里，OTF描述了一个线性，位置不变的系统对脉冲的相应。

对产生运动模糊图像的处理的实质是用可以描述失真的PSF对模糊图像进行去卷积运算，即卷积的逆运算。

Matlab中通常使用fspecial()函数来创建一个确定类型的PSF即PSF=fspecial('motion',LEN,THETA)其中motion是表示摄像头近似线性移动即选用的滤波器或算子;LEN是移动像素的个数，THETA是移动的角度。

然后用这个PSF对模糊图像进行维纳滤波的处理。

维纳滤波，在matlab中可以调用deconvwnr()函数来实现，是对解运动模糊效果较好的一种去噪方法。

基于小波图像去噪的MATLAB 实现一、 论文背景数字图像处理(Digital Image Processing ，DIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程。

数字图像处理最早出现于 20世纪50年代，随着过去几十年来计算机、网络技术和通信的快速发展，为信号处理这个学科领域的发展奠定了基础，使得DIP 技术成为信息技术中最重要的学科分支之一。

在现实生活中，DIP 应用十分广泛，医疗、艺术、军事、航天等图像处理影响着人类生活和工作的各个方面。

然而，在图像的采集、获取、编码和传输的过程中，都存在不同程度被各种噪声所“污染”的现象。

如果图像被污染得比较严重，噪声会变成可见的颗粒形状，导致图像质量的严重下降。

根据研究表明，当一张图像信噪比(SNR)低于14.2dB 时，图像分割的误检率就高于0.5%，而参数估计的误差高于0.6%。

通过一些卓有成效的噪声处理技术后，尽可能地去除图像噪声，我们在从图像中获取信息时就更容易，有利于进一步的对图像进行如特征提取、信号检测和图像压缩等处理。

小波变换处理应用于图像去噪外，在其他图像处理领域都有着十分广泛的应用。

本论文以小波变换作为分析工具处理图像噪声，研究数字图像的滤波去噪问题，以提高图像质量。

二、 课题原理1.小波基本原理在数学上，小波定义为对给定函数局部化的新领域，小波可由一个定义在有限区域的函数()x ψ来构造，()x ψ称为母小波，（mother wavelet ）或者叫做基本小波。

一组小波基函数，()}{,x b a ψ，可以通过缩放和平移基本小波 来生成：())(1,ab x a x b a -ψ=ψ （1） 其中，a 为进行缩放的缩放参数，反映特定基函数的宽度，b 为进行平移的平移参数，指定沿x 轴平移的位置。

当a=2j 和b=ia 的情况下，一维小波基函数序列定义为：()()1222,-ψ=ψ--x x j j j i （2） 其中，i 为平移参数，j 为缩放因子，函数f （x ）以小波()x ψ为基的连续小波变换定义为函数f （x ）和()x b a ,ψ的内积：()dx ab x a x f f x W b a b a )(1)(,,,-ψ=ψ=⎰+∞∞- （3） 与时域函数对应，在频域上则有： ())(,ωωa e a x j b a ψ=ψ- （4）可以看出，当|a|减小时，时域宽度减小，而频域宽度增大，而且()x b a ,ψ的窗口中心向|ω|增大方向移动。

Matlab中的图像去噪和图像增强技术引言：图像处理是图像技术领域中的一个重要研究方向。

随着科技的不断进步，图像的获取和处理已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。

然而，由于各种原因，图像中常常会包含噪声，而且有些图像的细节不够清晰。

因此，图像去噪和图像增强技术在图像处理中扮演着重要的角色。

本文将重点介绍Matlab中的图像去噪和图像增强技术。

一、图像去噪技术1.1均值滤波均值滤波是一种常用的图像去噪技术，其基本原理是用像素周围邻域的平均灰度值来代替该像素的灰度值，从而减小图像中噪声的影响。

Matlab提供了现成的均值滤波函数。

用户只需输入图像和滤波器大小即可实现均值滤波。

然而，均值滤波也会导致图像细节的丢失。

1.2中值滤波中值滤波是一种经典的非线性滤波算法。

它的基本思想是用邻域像素的中值来代替当前像素的灰度值。

相比于均值滤波，中值滤波对图像细节的保护更好。

在Matlab中，用户可以使用medfilt2函数实现中值滤波。

该函数需要输入图像和滤波器大小作为参数。

1.3小波去噪小波去噪是一种既能够去除噪声又能够保留图像细节的方法。

它通过将图像分解成不同频率的小波系数，对低频系数进行阈值处理，将高频系数减少到零，然后再进行小波反变换得到去噪后的图像。

Matlab中提供了许多小波去噪的函数，例如wdenoise和wden库函数。

通过调整阈值参数，用户可以控制去噪的效果。

二、图像增强技术2.1直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强技术。

它通过将图像的灰度级进行重新分布来增强图像的对比度。

具体来说，直方图均衡化将原始图像的灰度级映射到一个均匀分布的直方图上，从而增强了图像的细节和对比度。

在Matlab中，用户可以使用histeq函数实现直方图均衡化。

2.2拉普拉斯增强拉普拉斯增强是一种通过增强图像的高频细节来改善图像质量的方法。

它的基本原理是通过对图像进行拉普拉斯滤波，增强图像边缘和细节。

Matlab提供了许多拉普拉斯滤波的函数，例如fspecial和imfilter等。

基于Matlab的图像去噪算法的研究与实现胡鹏1，徐会艳2(1、淮安信息职业技术学院江苏淮安223003 2.淮阴师范学院江苏淮安223300)【摘要】：简要介绍了Matlab软件，以及中值滤波和小波变换等图像去噪方法，并用这些方法对指尖图像进行去噪，根据实验结果比较了各去噪方法的优劣。

【关键词】：图像;去噪;matlab1、引言20世纪20年代，图像处理首次得到应用。

上个世纪60年代中期，随着计算机科学的发展和计算机的普及图像处理得到广泛的应用。

60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。

图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

光学相干层析成像(OCT)是近些年来发展较快的一种层析成像技术。

因为其对生物组织无辐射损伤、具有微米级的分辨率、高探测灵敏度和越来越快的扫描速率等优点,在医学诊断病变组织方面，尤其是对生物组织活体检测具有诱人的应用前景。

因此其成像的质量就显得尤为重要，然而实际图像在采集、获取以及传输的过程中，会受到噪声的污染，成为影响视觉观察的含噪图像。

由于噪声干扰的存在，这些生理信号可能失真，甚至面目全非，这给医学诊断带来了难度。

因此，就必须对含噪图像进行处理，改善图像质量，最大程度上显现信号本身的特点。

为了改善图像质量，从图像中提取有效信息，必须对图像进行去噪预处理。

根据噪声的频谱分布的规律和统计特征以及图像的特点，出现了多种多样的去噪方法。

经典去噪方法有：空间域合成法、频域合成法和最优线性合成法[1-5]等，与之相适应的出现了许多应用方法，如均值滤波器、中值滤波器[6,7]、低通滤波器、维纳滤波器、最小失真法[8]等。

这些方法广泛应用，促进数字信号处理的极大发展，显著提高了图像质量。

近年来，小波变换去除噪声的方法得到广泛的应用，与传统的去噪方法相比，它利用的是非线性域值，在时间域和频率域同时具有良好的局部化性质,而且时窗和频窗的宽度可以调节,对高频成分采用逐渐精细的时域或空域取样步长,从而可以聚焦到对象的任意细节。

Matlab在图像去噪与图像重建中的应用方法近年来，图像处理和计算机视觉技术得到了广泛应用和快速发展。

其中，图像去噪和图像重建技术是图像处理中的重要环节，它们对图像质量的提升和信息恢复具有关键作用。

而Matlab作为一款功能丰富、易于使用的科学计算软件，被广泛应用于图像处理领域。

本文将介绍Matlab在图像去噪与图像重建中的应用方法，并探讨其思想和原理。

一、图像去噪方法图像去噪是将噪声信号从图像中剔除的过程。

在图像采集和传输等过程中，由于外界的干扰和设备的非完美性，图像中往往会被添加一定程度的噪声。

这些噪声会导致图像细节信息的损失和视觉质量的下降。

在图像去噪中，Matlab提供了丰富的工具和方法。

其中，最常用的方法之一是基于局部统计特性的滤波方法。

这类方法通过分析图像局部像素的统计特性，选择合适的滤波器来平滑图像，从而抑制噪声。

Matlab中的函数"imfilter"可以方便地实现这一方法。

除了基于局部统计特性的滤波方法外，Matlab还提供了基于小波变换（Wavelet Transform）的图像去噪方法。

小波变换是一种时间-频率分析方法，可以在时域和频域上对图像进行分解和重建。

通过对图像进行小波变换，可以将图像中的噪声和信号分离，然后通过适当的阈值处理来去除噪声。

Matlab中的函数"wavethresh"可以实现小波变换去噪。

二、图像重建方法图像重建是在已知部分有损或缺失的图像情况下，通过算法和技术手段对图像进行恢复和重建的过程。

图像重建在许多应用场景中都具有重要意义，如医学影像重建、视频图像修复等。

在图像重建中，Matlab的应用也是相当广泛和强大的。

其中，一个重要的方法是基于图像插值的重建方法。

图像插值是根据已知像素的值，在图像中插入一定数量的新像素，从而恢复和重建图像。

Matlab中的函数"interp2"可以实现常用的插值方法，如双线性插值、双三次插值等。

Matlab中的图像去噪与恢复方法图像去噪与恢复是数字图像处理中一个非常重要的任务，旨在提升图像的质量并减少由噪声引起的干扰。

Matlab作为一种功能强大且广泛使用的数学软件，提供了多种图像去噪与恢复的方法，本文将对其中一些常用的方法进行介绍。

一、均值滤波均值滤波是一种简单且常用的图像去噪方法。

它通过选取图像中每个像素周围邻域的像素值的平均值来替代该像素的值。

这样可以平滑图像并减少噪声的影响。

在Matlab中，可以使用函数imfilter来实现均值滤波。

二、中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过选取图像中每个像素周围邻域的像素值的中值来替代该像素的值。

与均值滤波相比，中值滤波能够更好地保留图像的边缘信息。

在Matlab中，可以使用函数medfilt2来实现中值滤波。

三、小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的图像去噪方法。

它通过将图像从时域转换到小波域，并利用小波系数的特征进行噪声的分析和消除。

在Matlab中，可以使用函数wdenoise来实现小波去噪。

四、自适应滤波自适应滤波是一种根据图像的局部特征来调整滤波参数的图像去噪方法。

它能够根据图像中不同区域的噪声特点来自动调整滤波参数，从而提高去噪效果。

在Matlab中，可以使用函数adpmedian来实现自适应中值滤波。

五、图像恢复除了去噪外，图像恢复也是数字图像处理中一个重要的任务。

它旨在通过使用图像处理技术来还原受损图像的质量和信息。

在Matlab中，可以使用各种图像恢复算法来实现不同的任务，如图像修复、图像重建等。

六、总结本文对Matlab中的图像去噪与恢复方法进行了简要介绍。

均值滤波和中值滤波是两种常用的图像去噪方法，可以简单快速地实现去噪效果。

小波去噪和自适应滤波则更加复杂，但能够在一定程度上提高去噪效果。

此外，Matlab还提供了各种图像恢复算法，可以根据实际需求选择合适的算法来进行图像的修复和重建。

总之，Matlab作为一种强大的数学软件，在图像去噪与恢复方面提供了多种方法和工具。

基于MATLAB的图像识别与处理算法研究一、引言图像识别与处理是计算机视觉领域的重要研究方向，随着人工智能技术的不断发展，图像处理在各个领域都有着广泛的应用。

MATLAB 作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具箱，为图像识别与处理算法的研究提供了便利。

本文将探讨基于MATLAB的图像识别与处理算法研究的相关内容。

二、图像预处理在进行图像识别与处理之前，通常需要对图像进行预处理，以提高后续算法的准确性和效率。

常见的图像预处理操作包括灰度化、去噪、边缘检测等。

在MATLAB中，可以利用各种函数实现这些预处理操作，例如rgb2gray函数实现RGB图像到灰度图像的转换，imnoise函数添加噪声，edge函数进行边缘检测等。

三、特征提取特征提取是图像识别与处理中至关重要的一步，通过提取图像中的特征信息来描述和区分不同的目标。

在MATLAB中，可以利用各种特征提取算法实现对图像特征的提取，如HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征、LBP（Local Binary Patterns）特征等。

这些特征可以有效地表征图像的纹理、形状等信息。

四、图像分类与识别基于提取到的特征信息，可以利用各种分类器实现对图像的分类与识别。

常见的分类器包括支持向量机（SVM）、K近邻（K-Nearest Neighbors）、神经网络等。

在MATLAB中，集成了这些分类器的函数接口，可以方便地进行模型训练和测试。

通过构建合适的分类模型，可以实现对图像内容的准确分类和识别。

五、目标检测与跟踪除了图像分类与识别外，目标检测与跟踪也是图像处理领域的重要任务。

目标检测旨在从图像中定位和标记出感兴趣的目标区域，而目标跟踪则是追踪目标在连续帧中的位置变化。

在MATLAB中，可以利用深度学习框架如YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN等实现目标检测与跟踪任务。

Matlab中的噪声去除算法研究引言在现代科技发展的背景下，噪声成为我们日常生活和工作中不可忽视的因素之一。

噪声的存在往往会干扰我们对信号的正确解读和处理。

因此，研究和开发高效的噪声去除算法显得尤为重要。

本文将重点讨论在Matlab平台上的噪声去除算法研究。

一、噪声的特性和类型在深入研究噪声去除算法之前，我们首先需要了解噪声的特性和类型。

噪声可以分为两种主要类型：加性噪声和乘性噪声。

加性噪声是指在原始信号上添加的一种噪声，乘性噪声则是指将原始信号与一种噪声进行乘积的结果。

噪声一般具有随机性和周期性的特点。

随机噪声是一种无规律、难以预测的噪声，往往以高斯分布或均匀分布形式出现。

周期性噪声则是指噪声信号具有明显的周期性变化，这种类型的噪声通常源于电源干扰或机械振动等外部环境。

二、常用的噪声去除算法1. 均值滤波均值滤波是最简单、最常见的噪声去除算法之一。

该算法通过计算信号邻域内像素的平均值来估计信号本身的值。

在Matlab中，可以利用imfilter函数实现均值滤波操作。

2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法，其主要思想是通过计算信号邻域内像素的中值来估计信号的值。

中值滤波能够有效去除椒盐噪声等离群值，对于保留信号细节有良好的效果。

3. 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的信号去噪方法。

它利用小波变换将信号分解为低频和高频部分，然后通过对高频部分进行阈值处理来实现去噪。

小波去噪在去除高斯噪声和周期性噪声方面表现出色。

4. 自适应滤波自适应滤波算法根据输入信号的特性自动调整滤波器参数，以实现更好的去噪效果。

该算法能够动态地进行滤波器参数选择，适应不同噪声特点。

三、Matlab中的噪声去除实现在Matlab中，可以利用内置函数或自定义函数来实现不同的噪声去除算法。

下面以均值滤波和小波去噪为例，介绍它们在Matlab中的具体实现。

1. 均值滤波实现```matlabimg = imread('noisy_image.jpg');filtered_img = imfilter(img, fspecial('average', [3, 3]));```上述代码中，通过imread函数读取待处理的图像，然后利用imfilter函数对图像进行均值滤波处理。