成像噪聲論word版(已修改)
2025-01-19 15:45 本頁面
【正文】 成像 系統(tǒng)噪聲 摘要 ： 圖像噪聲濾波作為圖像處理的前端，直接影響后續(xù)圖像處理的各個環(huán)節(jié)。介紹的圖像噪聲濾波的方法主要有空間域去噪、變換域去噪，在分析了各種算法優(yōu)點和缺點的基礎(chǔ)上，對 圖像降噪的最新研究方向進(jìn)行了展望。 關(guān)鍵詞 ： 圖像噪聲 中值濾波 小波變換 成像 質(zhì)量評價 1 引言 隨著科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展，紅外圖像和微光圖像在軍事、科研、醫(yī)療衛(wèi)生等領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛 [1]。圖像信號在采集、傳輸和保存等不同的階段均會受到多種不同因素的干擾而遭受不同類型的噪聲污染，由此會嚴(yán)重影響圖像特征提取、圖像變 換、圖像編碼等系列后續(xù)處理過程。所以圖像噪聲濾除是圖像處理中一個必不可少的操作環(huán)節(jié)，也是現(xiàn)代圖像處理技術(shù)一個非常重要的研究方向。圖像噪聲濾除的目的是在最大可能保護(hù)圖像細(xì)節(jié)、邊緣和紋理等重要信息的前提下有效濾除噪聲的干擾，而濾除噪聲的結(jié)果將直接關(guān)系到后續(xù)不同環(huán)節(jié)的處理效果。 我國是從上個世紀(jì)開始進(jìn)行紅外與微光圖像處理技術(shù)的研究工作 [2]，紅外圖像由于其自身的特點，處理的方式與處理可見光圖像的方式不完全相同，其基本的處理內(nèi)容為圖像畸變的校正、函數(shù)變換、直流恢復(fù)、非均勻性校正、對比度與亮度調(diào)節(jié)、查詢處理以及圖像平 滑、圖像增強(qiáng) (線間積累、幀間積累、中值濾波、直方圖處理、像素倍增 )等處理功能。微光圖像由于明顯的噪聲特點，其基本的處理方法有多幀平均、 2DTDI、中值濾波、均值濾波等處理算法。 2 成像系統(tǒng) 噪聲模型與特征 噪聲對圖像的干擾來源比較廣泛，一般有來自交流電場干擾，成像儀器光電子或電子噪聲，模數(shù)圖像轉(zhuǎn)換產(chǎn)生的抽樣與量化噪聲，以及信號傳送過程中引入的信道噪聲等，這些噪聲都會不同程度的對圖像信號產(chǎn)生干擾。噪聲對信號常是以加性噪聲、乘性噪聲或混合噪聲的形式產(chǎn)生影響的，而在圖像信號的處理中，噪聲大都是以加性的 形式出現(xiàn)。在電、光、聲等不同的應(yīng)用領(lǐng)域雖有不同的噪聲形式，但一般有脈沖噪聲、高斯噪聲、瑞利噪聲、泊松噪聲以及指數(shù)噪聲等噪聲模型。在數(shù)字圖像信號處理中出現(xiàn)的加性噪聲，其干擾特性可用脈沖噪聲、高斯噪聲或它們兩者的混合疊加形式來描述。這些噪聲中，圖像采集傳感器、傳輸通道以及電氣設(shè)備的啟停等會對圖像產(chǎn)生具有脈沖特性的噪聲干擾，而光電子和電子噪聲能對圖像產(chǎn)生高斯噪聲干擾。這兩種噪聲模型具有以下特征： 脈沖噪聲獨立干擾某個像素點，能隨機(jī)出現(xiàn)在圖像中不同位置，并在圖像個別像素點上產(chǎn)生灰度值的急劇變化，使這些點的圖像的值明 顯低于或高于與其相鄰的像素點，在視覺上呈現(xiàn)為一些極暗或極亮點，這些暗點和亮點將類似于胡椒和食鹽粉微粒隨機(jī)分布在圖像上，有時也被稱為椒鹽噪聲。而隨著脈沖噪聲密度的增加，其對圖像的污染程度也會變得嚴(yán)重，并且它對全幅圖像具有一定的統(tǒng)計特性；高斯噪聲也是一種隨機(jī)噪聲，可對圖像中所有像素點均產(chǎn)生不同程度的干擾，一般的對其用噪聲概率密度函數(shù) (PDF)來描述，高斯噪聲是符合均值為零、方差大于零、空間不相關(guān)且時間不相關(guān)的統(tǒng)計特性。 3 噪聲 濾除技術(shù) 針對圖像脈沖噪聲、高斯噪聲以及混合噪聲等特點，其噪聲濾除技術(shù)根據(jù)信號在不 同域中表現(xiàn)形式可分為空間域與頻率域濾波方法。比較不同 濾波方法對噪聲濾除的效果 ， 需要給出對應(yīng)的評價 標(biāo)準(zhǔn) 。 成像質(zhì)量 評價 圖像質(zhì)量評價的研究是圖像信息學(xué)科的基礎(chǔ)研究之一 [3]。對圖像處理或圖像通信系統(tǒng)，其信
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