图像去噪算法研究课件-课件.pptxVIP

图像去噪算法研究;研究意义;图像中的噪声类型;图像去噪经典算法;;均值去噪效果;;加权均值去噪效果;双边滤波算法;中值滤波;傅里叶变换;

频域滤波器

;理想低通滤波器;高斯低通滤波器的频率域二维形式由下式给出：

结论：可以看出，在Sigma取40时可以较好的处理被高斯噪声污染的图像，相比于低通滤波器，处理效果改进显而易见，在抑制噪声的同时，降低了模糊的程度

其中,Wg(i,j)表示含有噪声图像的小波系数;Wf(i,j)表示原始图像的小波系数,Wε(i,j)表示噪声的小波系数。

H(u,v)是选取的一个滤波器变换函数。

?傅里叶变换提供了一种变换到频率域的手段，并且用傅里叶变换表示的函数特征可以完全通过傅里叶反变换进行重建，不丢失任何信息

原理：给定一个模板（3x3,5x5等），用模板中的全体像素的均值来替代原来模板中心像素值。

2、对小波分解的高频进行阈值化，在小波域选择阈值，对小波系数进行阈值（软/硬阈值）截断。

结论：中值滤波对椒盐噪声的滤波较好，对高斯噪声的滤波较差

高斯低通滤波器的频率域二维形式由下式给出：

原图双边滤波后

?图像去噪方法大体可分为基于空域和频域

所以阈值化处理的关键是阈值的选取

T=sigma，其中sigma为噪声标准方差，N为信号的尺寸或长度

软阈值具有连续性，获得的结果更加平滑，但易造成边缘模糊等问题

为了改善均值滤波的模糊，可采用加权平均的方式构造滤波器，如

该类噪声与图像信号有关，如电视扫描光栅，医学图像的散斑噪声，可表示为g=f+f*n;

2、对小波分解的高频进行阈值化，在小波域选择阈值，对小波系数进行阈值（软/硬阈值）截断。

（2）多分辨率行，由于采用多分辨率的方法，所以它能很好地刻画信号的平稳特征，如端点，边缘等，可在不同分辨率下根据信号的噪声的分布的特点去噪；

软阈值具有连续性，获得的结果更加平滑，但易造成边缘模糊等问题

结论：中值滤波对椒盐噪声的滤波较好，对高斯噪声的滤波较差

G(u,v)是通过H(u,v)减少F(u,v)的高频部分来得到的结果。;理想低通滤波器;高斯低通滤波器;高斯低通滤波器;小波去噪的优点;???学分析;去噪原理;去噪步骤;;;阈值的选取;GCV阈值;程序流程图;运行结果;结论：中值滤波对椒盐噪声的滤波较好，对高斯噪声的滤波较差

（1）低熵性，小波系数的稀疏分布，使得图像变换之后的熵降低；

在上述步骤中，最重要的是阈值化的方法以及阈值的选取，常用的阈值化的方法有软阈值化和硬阈值化，阈值选取的方法有通用阈值法、GCV阈值法等。

则平滑化后的图像为：

软阈值具有连续性，获得的结果更加平滑，但易造成边缘模糊等问题

2、对小波分解的高频进行阈值化，在小波域选择阈值，对小波系数进行阈值（软/硬阈值）截断。

去噪前：去噪后：

其中，N是所有小波系数的个数,N0表示小波系数值为0的数量,W是输入的被噪声污染的图像的小波系数,WT是阈值处理后的小波系数,则最优阈值Thresh为：

2、对小波分解的高频进行阈值化，在小波域选择阈值，对小波系数进行阈值（软/硬阈值）截断。

3、小波的重构，从截断的小波系数中重构信号。

软阈值具有连续性，获得的结果更加平滑，但易造成边缘模糊等问题

高斯低通滤波器的频率域二维形式由下式给出：

去噪前：去噪后：

谢谢大家！

软阈值具有连续性，获得的结果更加平滑，但易造成边缘模糊等问题

软阈值具有连续性，获得的结果更加平滑，但易造成边缘模糊等问题

高斯低通滤波器的频率域二维形式由下式给出：

（2）多分辨率行，由于采用多分辨率的方法，所以它能很好地刻画信号的平稳特征，如端点，边缘等，可在不同分辨率下根据信号的噪声的分布的特点去噪；

?图像去噪方法大体可分为基于空域和频域

G(u,v)=F(u,v)H(u,v)

T=sigma，其中sigma为噪声标准方差，N为信号的尺寸或长度;;图像去噪经典算法;;中值滤波;高斯低通滤波器;高斯低通滤波器;F(u,v)是需要平滑化图像的傅立叶变换形式。

双边滤波模板主要有两个模板生成，第一个是高斯模板，第二个是以灰度级的差值作为函数系数生成的模板。

?原理：与均值滤波类似，该算法将模板中的点按灰度值排序，用处于中间的点代替模板中心像素点

高斯低通滤波器的频率域二维形式由下式给出：

2、对小波分解的高频进行阈值化，在小波域选择阈值，对小波系数进行阈值（软/硬阈值）截断。

频域低通滤波(LowpassFilteringintheFrequencyDomain)的基本思想

原图