图像噪声,造成图像失真,质量下降。
减少或者改善数字图像中噪声的过程,叫做图像去噪声。
噪声一般与周边像元不协调。
图像域去噪声
变换域去噪声
变换域:傅里叶变换、小波变换、主成分变换
常见噪声类型以及识别
内部噪声 外部噪声;从概率密度函数来看。加性噪声,乘性噪声。
随机噪声模型:高斯噪声 瑞丽噪声 伽马噪声 指数噪声 均匀噪声 脉冲噪声
噪声类型识别
在图像中选择信噪比较高的单色区域,通过查看其直方图形状来判断其噪声类型。
周期噪声:依赖空间位置的噪声,由成像系统产生。在频率域里有对称的亮点。
空间域去噪声:
重点:各空间域去噪声原理,优劣
利用待处理像元邻域窗口内的像元计算新的像元值。
均值滤波:线性滤波 卷积滤波 常用模板 1/9 1/8 相当于抗生素 青霉素 边缘平滑了。
中值滤波:用平均值替换改为用中值替换 相当于红霉素 具有针对性
边缘保持平滑:k近邻均值均值滤波 k近邻中值滤波
数字形态学去噪声
开运算和闭运算
频率域去噪声:
重点:傅里叶去噪声流程、重点
流程:
图像先变换到频率域---对噪声进行掩模滤波或消除噪声--- 变换到空间域
滤波器:
低通 带通 陷波滤波器(只适用于去周期噪声)
理想滤波器(具有振铃效应) 巴特沃斯滤波器 高斯滤波器