基于濾波的圖像降噪算法的研究(編輯修改稿)
2025-06-07 00:49 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ?高斯噪聲示例 圖 2 高斯噪聲示例 ? 泊松噪聲是指它的概率密度函數(shù)服從泊松分布的一類噪聲。 在隨機(jī)過程的一個(gè)周期內(nèi)，泊松分布的統(tǒng)計(jì)模型是 其中 k表示單位時(shí)間內(nèi)隨機(jī)事件的個(gè)數(shù)， 既是隨機(jī)事件的均值，也是其方差。所以泊松過程有其方差等于均值的性質(zhì)，即 。因此，泊松分布的信噪比定義為 也就是說，在由泊松噪聲構(gòu)成的圖像中，其信噪比跟泊松噪聲自身均方根成正比。 ( , ) / !kkP k e k?????2???//S N R ? ? ? ? ?? ? ?泊松噪聲示例 圖 3 泊松噪聲示例 ? 椒鹽噪聲是由圖像傳感器，傳輸信道，解碼處理等產(chǎn)生的黑白相間的亮暗點(diǎn)噪聲，往往由圖像切割引起。它是指兩種噪聲，一種是鹽噪聲（ salt noise），另一種是胡椒噪聲（ pepper noise）。鹽 =白色，椒 =黑色。前者是高灰度噪聲，后者屬于低灰度噪聲。一般兩種噪聲同時(shí)出現(xiàn)，呈現(xiàn)在圖像上就是黑白雜點(diǎn)。 椒鹽噪聲示例 圖 4 椒鹽噪聲示例 4 圖像質(zhì)量的評價(jià) 如何評價(jià)一個(gè)圖像經(jīng)過去噪處理后所還原圖像的質(zhì)量，對于我們判斷去噪方法的優(yōu)劣有很重要的意義?，F(xiàn)有的評價(jià)方法一般分為主觀和客觀兩種。 ? 主觀評價(jià)通常有兩種：一種是作為觀察者的主觀評價(jià)，這是由選定的一組人對圖像直接用肉眼進(jìn)行觀察，然后分別給出其對所觀察的圖像的質(zhì)量作好或壞的評價(jià)，再綜合全組人的意見給出一個(gè)綜合結(jié)論。它只是一種定性的方法，沒有定量的標(biāo)準(zhǔn)，而且受到觀察者的主觀因素的影響，評價(jià)結(jié)果有一定的不確定性。另一種是隨著模糊數(shù)學(xué)的發(fā)展，可以用模糊綜合評判方法來盡量減少主觀因素的影響，實(shí)現(xiàn)對圖像質(zhì)量近似定量的評價(jià)，不過它仍然沒有完全消除主觀不確定性的影響，其定量計(jì)算公式中的參數(shù)往往要依賴專家經(jīng)驗(yàn)確定。 ? 客觀評價(jià) 圖像質(zhì)量的客觀評價(jià)由于著眼點(diǎn)不同而有多種方法，這里介紹的是一種經(jīng)常使用的所謂的逼真度測量。對于彩色圖像逼真度的定量
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