图像去噪算法实验研究
摘 要摘 要 人们获取信息的重要来源是通过图像，当进行一系列的图像操作时经常会加入许多的噪声，让图像的质量变差。对图像进行去噪有着非常重要的意义，因为噪声会让图像变得模糊。于是，数字图像要解决的重要问题就是去除图像中的噪声，从而提高图像的品质，减少图像的污染，使人们对图像的认识提高，方便更深一步的处理图像。本文主要研究图像在含有不同类型的噪声时，不同滤波方法的去噪效果。其中噪声的类型包括高斯噪声和椒盐噪声，滤波方法包括均值滤波、中值滤波和低通滤等。本文首先对图像处理的基础知识进行介绍；然后介绍三种去噪算法（均值、中值、低通滤波）的原理以及优缺点；最后，展示了利用Matlab编写的一个图像去噪操作系统，该系统可以进行噪声和噪声等级的选择，也可以进行滤波方法的选择，具有一定的实用性。关键词：图像去噪；均值滤波；中值滤波；低通滤波 目 录
第一章 绪论 1
1.1 本课题研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.3 本课题研究的主要内容 3
第二章 图像处理基础知识介绍 5
2.1 数字图像概述 5
2.2 图像噪声 6
2.2.1 含噪模型 6
2.2.2 噪声特性 7
2.3图像质量评价方法 7
2.3.1 主观方法 7
2.3.2 客观方法 8
2.4 本章小结 9
第三章 图像去噪算法 10
3.1 图像去噪概述 10
3.2 均值滤波 12
3.3 中值滤波法 14
3.4 低通滤波 15
3.5 本章小结 16
第四章 实验结果与分析 18
4.1 Matlab平台介绍 18
4.2 仿真界面的创建 19
4.3 系统演示 21
4.4 去噪效果分析 23
总 结 28
致 谢 29
参 考 文 献 30
第一章 绪论
1.1 本课题研究背景与意义
人们通过图像来了解客观世界，在生活中经常用到的就是图
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
.1 Matlab平台介绍 18
4.2 仿真界面的创建 19
4.3 系统演示 21
4.4 去噪效果分析 23
总 结 28
致 谢 29
参 考 文 献 30
第一章 绪论
1.1 本课题研究背景与意义
人们通过图像来了解客观世界，在生活中经常用到的就是图像，因为它是信息的载体。“图”是一定的颜色和轮廓等形成的，“像”是人通过观察对“图”的认识。“图像”是二者的结合。图像是一切人们所看见的画面，它包括：照片里的、纸上画的、电脑屏幕上的、电视机里的等等。由于图像有着不同的保存手段，可以把它分成两类：模拟图像和数字图像。模拟图像是通过光、电等物理量的强弱来记下图像亮度信息；数字图像是通过计算机中的数据来记录图像中各个点的坐标信息[1]。
信息是事物的存在方式，它反映客观事物的运动状态，能将客观事物的运动变化的实质表现出来。人们通过图像来获取外界的一些信息。一个人通过他的视觉来获得外界信息将近75%[2]。如今很多领域都用到图像，人们通过图像反映的信息来熟悉一个事物，并且用获取到的信息来解决一些生活中的问题。当看到图像时，人们首先想到的是获取其中的信息，并且对得到的信息进行处理，由此便能从许多杂乱的信息中找到人们所需要的。人们所说的图像处理，其实是对其所获取的信息进行优化，达到视觉上的享受等对人们有利的目的。于是，从另一方面来讲，图像的质量对图像中获取信息的质量有着重要的影响。随着技术的发展，人们使用计算机对获得的图像进行压缩、增强、分割、去噪等[3]，加快了图像处理方法的发展，人们获得图像的信息也传播的迅速了。人们在日常生活中获取信息的主要途径就是通过图像，而图像中往往都含有噪声。于是图像去噪就变得很有必要，不然人们对图像的认识分析变得模糊。图像去噪是指从所知道的含有噪声的图像中去掉噪声部分，它会用到滤波、小波等各种有效的方法，并且使用多种去噪的模型来达到目的。
当人们使用一些设备把客观世界中一些图像的有用信号进行使用时，图像会因为种种原因而受到污染，从而降低了其质量。所以当人们使用图像来分析其信息时，必须要对图像进行一些必要的处理，如去噪等来提高图像的质量。图像中含有噪声会使人们对图像的后续操作（如图像的分割、提取等）产生一定的阻碍，因此人们开始研究图像去噪的多种方法来减少图像所受的污染，从而提高其质量。于是，在使用图像提取其中信息之前要尽可能的使用恰当的方法来去除图像中的噪声，以便人们进行后续的一些操作。现今，图像涉及的领域已经非常的多，如气象、医学等。因此图像的去噪显得尤为重要[4]。
图像受到污染并且其给人带来的感觉变差都是由于噪声的存在，由此可见，妨碍人们处理图像的不好的方面、阻止人们获取图像信息等等都是图像中的噪声。当人们传输图像时，由于天气和设备等外部因素的干扰，图像将会受到污染，从而其质量得到下降，使其与原有的图像变得有所不同。噪声会会降低人们所搜集到的图像的清晰度，使其达不到人们的预期效果；由于噪声的存在，图像的质量下降，其中的重要信息变得模糊，使人们不能更好的利用图像来分析其表达的意思；严重妨碍图像的一些使用和对图像要进行的一些后续的高级处理，例如边图像的分割、图像的融合等都是噪声存在的巨大危害。所以图像去噪对提高图像的质量和加快对图像的后续处理都具有很大的影响，它也是对数字图像进行研究的一个特别主要的工作。
可是在大多数时候，图像的信息并不能很好的读取出来，这是由于噪声的存在而降低了图像的质量，所以图像的去噪就变得非常的有意义，本文分别对含有随机噪声、高斯噪声和椒盐噪声的图像进行分析并且去除其中噪声，分析比较已有的图像去噪算法[5]（均值、中值和低通滤波等）的去噪的好坏，通过仿真分析，为以后图像去噪的研究奠定基础。
1.2 国内外研究现状
20世纪50年代，电子计算机的技术发展突飞猛进，图像信息的处理也得到了发展，人们想到利用计算机来对图像进行分析处理，人们对图像的处理便在这时开始了，并且60年代图像处理成了一个研究课题，成立的这一学科。因为当时的计算机技术不是很发达，所以使用计算机对图像进行处理也相当的有限，但由于计算机计算的发展，在图像处理方面的提升相当大，不仅提高了速度，还出现了一系列的方法，让图像的处理应用到了更多的领域中去。
在实际生活中，人们获取的图像中没有一个是不含噪声的，因为有各种不确定的外界因素而使图像受到污染，所以在提取图像信息之前，必须对图像进行去噪，以提高其质量。
图像去噪是人们对图像进行处理时使用的一个非常基本的方法，但是它也是相当的关键的。近几年，随着科技的飞速发展，各种数字产品基本已经普及，对图像处理的研究不仅在计算机领域很热门，而且在数学领域内也比较的火。当人们对图像进行一些操作时，由于外界因素总是村在的，图像中肯定会含有噪声，这妨碍了人们对其信息的准确获取。于是，图像去躁为图像的后续操作奠定了基础。由于计算机的普及以及网络的快速发展，图像、视频等各式的多媒体文件的产生，人们在浏览时都希望能更好的欣赏，所以需要对图像的质量进行改进。由此可见图像去噪的重要性。
如今，图像处理技术已经很发达，人们通过已有程序便能将获取的图像进行改进。如果一个图像含有噪声，人们也能将其中的污染消去，提
第一章 绪论 1
1.1 本课题研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.3 本课题研究的主要内容 3
第二章 图像处理基础知识介绍 5
2.1 数字图像概述 5
2.2 图像噪声 6
2.2.1 含噪模型 6
2.2.2 噪声特性 7
2.3图像质量评价方法 7
2.3.1 主观方法 7
2.3.2 客观方法 8
2.4 本章小结 9
第三章 图像去噪算法 10
3.1 图像去噪概述 10
3.2 均值滤波 12
3.3 中值滤波法 14
3.4 低通滤波 15
3.5 本章小结 16
第四章 实验结果与分析 18
4.1 Matlab平台介绍 18
4.2 仿真界面的创建 19
4.3 系统演示 21
4.4 去噪效果分析 23
总 结 28
致 谢 29
参 考 文 献 30
第一章 绪论
1.1 本课题研究背景与意义
人们通过图像来了解客观世界，在生活中经常用到的就是图
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
.1 Matlab平台介绍 18
4.2 仿真界面的创建 19
4.3 系统演示 21
4.4 去噪效果分析 23
总 结 28
致 谢 29
参 考 文 献 30
第一章 绪论
1.1 本课题研究背景与意义
人们通过图像来了解客观世界，在生活中经常用到的就是图像，因为它是信息的载体。“图”是一定的颜色和轮廓等形成的，“像”是人通过观察对“图”的认识。“图像”是二者的结合。图像是一切人们所看见的画面，它包括：照片里的、纸上画的、电脑屏幕上的、电视机里的等等。由于图像有着不同的保存手段，可以把它分成两类：模拟图像和数字图像。模拟图像是通过光、电等物理量的强弱来记下图像亮度信息；数字图像是通过计算机中的数据来记录图像中各个点的坐标信息[1]。
信息是事物的存在方式，它反映客观事物的运动状态，能将客观事物的运动变化的实质表现出来。人们通过图像来获取外界的一些信息。一个人通过他的视觉来获得外界信息将近75%[2]。如今很多领域都用到图像，人们通过图像反映的信息来熟悉一个事物，并且用获取到的信息来解决一些生活中的问题。当看到图像时，人们首先想到的是获取其中的信息，并且对得到的信息进行处理，由此便能从许多杂乱的信息中找到人们所需要的。人们所说的图像处理，其实是对其所获取的信息进行优化，达到视觉上的享受等对人们有利的目的。于是，从另一方面来讲，图像的质量对图像中获取信息的质量有着重要的影响。随着技术的发展，人们使用计算机对获得的图像进行压缩、增强、分割、去噪等[3]，加快了图像处理方法的发展，人们获得图像的信息也传播的迅速了。人们在日常生活中获取信息的主要途径就是通过图像，而图像中往往都含有噪声。于是图像去噪就变得很有必要，不然人们对图像的认识分析变得模糊。图像去噪是指从所知道的含有噪声的图像中去掉噪声部分，它会用到滤波、小波等各种有效的方法，并且使用多种去噪的模型来达到目的。
当人们使用一些设备把客观世界中一些图像的有用信号进行使用时，图像会因为种种原因而受到污染，从而降低了其质量。所以当人们使用图像来分析其信息时，必须要对图像进行一些必要的处理，如去噪等来提高图像的质量。图像中含有噪声会使人们对图像的后续操作（如图像的分割、提取等）产生一定的阻碍，因此人们开始研究图像去噪的多种方法来减少图像所受的污染，从而提高其质量。于是，在使用图像提取其中信息之前要尽可能的使用恰当的方法来去除图像中的噪声，以便人们进行后续的一些操作。现今，图像涉及的领域已经非常的多，如气象、医学等。因此图像的去噪显得尤为重要[4]。
图像受到污染并且其给人带来的感觉变差都是由于噪声的存在，由此可见，妨碍人们处理图像的不好的方面、阻止人们获取图像信息等等都是图像中的噪声。当人们传输图像时，由于天气和设备等外部因素的干扰，图像将会受到污染，从而其质量得到下降，使其与原有的图像变得有所不同。噪声会会降低人们所搜集到的图像的清晰度，使其达不到人们的预期效果；由于噪声的存在，图像的质量下降，其中的重要信息变得模糊，使人们不能更好的利用图像来分析其表达的意思；严重妨碍图像的一些使用和对图像要进行的一些后续的高级处理，例如边图像的分割、图像的融合等都是噪声存在的巨大危害。所以图像去噪对提高图像的质量和加快对图像的后续处理都具有很大的影响，它也是对数字图像进行研究的一个特别主要的工作。
可是在大多数时候，图像的信息并不能很好的读取出来，这是由于噪声的存在而降低了图像的质量，所以图像的去噪就变得非常的有意义，本文分别对含有随机噪声、高斯噪声和椒盐噪声的图像进行分析并且去除其中噪声，分析比较已有的图像去噪算法[5]（均值、中值和低通滤波等）的去噪的好坏，通过仿真分析，为以后图像去噪的研究奠定基础。
1.2 国内外研究现状
20世纪50年代，电子计算机的技术发展突飞猛进，图像信息的处理也得到了发展，人们想到利用计算机来对图像进行分析处理，人们对图像的处理便在这时开始了，并且60年代图像处理成了一个研究课题，成立的这一学科。因为当时的计算机技术不是很发达，所以使用计算机对图像进行处理也相当的有限，但由于计算机计算的发展，在图像处理方面的提升相当大，不仅提高了速度，还出现了一系列的方法，让图像的处理应用到了更多的领域中去。
在实际生活中，人们获取的图像中没有一个是不含噪声的，因为有各种不确定的外界因素而使图像受到污染，所以在提取图像信息之前，必须对图像进行去噪，以提高其质量。
图像去噪是人们对图像进行处理时使用的一个非常基本的方法，但是它也是相当的关键的。近几年，随着科技的飞速发展，各种数字产品基本已经普及，对图像处理的研究不仅在计算机领域很热门，而且在数学领域内也比较的火。当人们对图像进行一些操作时，由于外界因素总是村在的，图像中肯定会含有噪声，这妨碍了人们对其信息的准确获取。于是，图像去躁为图像的后续操作奠定了基础。由于计算机的普及以及网络的快速发展，图像、视频等各式的多媒体文件的产生，人们在浏览时都希望能更好的欣赏，所以需要对图像的质量进行改进。由此可见图像去噪的重要性。
如今，图像处理技术已经很发达，人们通过已有程序便能将获取的图像进行改进。如果一个图像含有噪声，人们也能将其中的污染消去，提
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