數字圖像去噪方法研究論文（數字圖像處理中有哪些常用的噪聲）
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圖像降噪介紹
圖像降噪，即Image Denoising，是圖像處理領域中的一個重要概念。在數字圖像的生成與傳輸過程中，受到成像設備和外部環境的噪聲影響，使得圖像中包含噪聲，從而形成含噪或噪聲圖像。為改善圖像質量，減少或消除這些噪聲，實現圖像的清晰顯示，圖像降噪技術應運而生。有時，人們也將這一過程稱為圖像去噪。
圖像降噪是一種數字信號處理技術，用于去除照片、視頻或其他類型圖像中的噪聲。噪聲是指在圖像的像素中隨機出現的不希望的亮度或顏色擾動。這些噪聲可以由多種因素引起，例如攝像機傳感器的限制、圖像傳輸的壓縮以及環境因素。
圖片降噪是一種圖像處理技術，主要用于改善圖片的質量。在日常拍攝照片或掃描圖片時，由于設備性能、環境或其他因素，圖片中可能會出現噪音或干擾。這些噪音表現為圖像中的不規則紋理、色斑或顆粒感。為了提升圖片的觀感和清晰度，需要進行降噪處理。
手機圖像降噪，是圖像處理中的專業術語?，F實中的數字圖像在數字化和傳輸過程中常受到成像設備與外部環境噪聲干擾等影響，稱為含噪圖像或噪聲圖像。減少數字圖像中噪聲的過程稱為圖像降噪，有時候又稱為圖像去噪。使照片變得平滑，減少對照片細節，畫質的損傷。
手機圖像降噪是圖像處理中的一項重要技術。在數字化和傳輸過程中，數字圖像常常受到成像設備和外部環境噪聲的干擾，導致圖像質量下降，形成含噪圖像或噪聲圖像。為了減少這些噪聲，我們需要進行圖像降噪處理，也就是所謂的圖像去噪。這一處理過程旨在使照片變得平滑，同時盡可能減少對照片細節和畫質的損傷。
圖像處理的噪聲和處理方法
1、常見的去噪方法有均值濾波和高斯濾波，這兩種方法能有效降低各類噪聲。均值濾波通過計算像素周圍像素的平均值來替換中心像素，而高斯濾波則采用高斯函數作為權重，對像素進行加權平均，效果更柔和。此外，中值濾波利用像素的中值來替換，對椒鹽噪聲有很好的抑制效果，因為它對突變的邊緣保持敏感。
2、圖像去噪是圖像處理領域中一個關鍵問題，其目的是去除圖像中的噪聲，恢復圖像的原始質量。本文將介紹幾種常用的圖像去噪方法：均值濾波器、幾何均值濾波器、諧波均值濾波器、逆諧波均值濾波器、自適應維納濾波器、中值濾波器以及形態學噪聲濾除器。
3、主流去噪方法包括空間域方法、變分去噪方法、變換域方法及基于CNN的去噪方法。空間域方法使用空間濾波器在合理的范圍內消除噪聲，但這種方法可能導致圖像模糊，從而損失邊緣細節。變分去噪方法基于圖像先驗信息，通過最小化一個能量函數E來計算去噪圖像。
4、圖像去噪方法分為經典傳統方法、先驗模型方法和深度學習方法。空域降噪、頻域降噪和混合方法通過分析像素和頻率特征，盡可能保留圖像細節的同時減少噪聲。先驗模型方法利用圖像內部特性，如低秩、稀疏等，通過優化得到干凈圖像。
5、變換域濾波方法，如傅里葉變換、快速傅里葉變換、離散余弦變換、小波變換和曲波變換等，廣泛應用于圖像去噪和減損壓縮。離散小波變換（DWT）具有能量壓縮特性，能有效去除噪聲并保留圖像的邊緣特征和細節。閾值方法，如硬閾值和軟閾值，是基于小波變換的圖像去噪方法的重要組成部分。
6、最大值和最小值濾波主要使用np.amax()和np.amin()函數。中點濾波針對高斯噪聲處理效果較好。修正阿爾法均值濾波通過在鄰域內刪除最低和最高灰度值，從而改善圖像質量。總結，本文介紹的是一些基礎的圖像噪聲處理方法，對于實際應用中的復雜噪聲類型，可能需要采用更高級的算法。
圖像去噪技術
1、形態學噪聲濾除器結合開啟和閉合操作，首先去除背景噪聲，然后去除圖像上的噪聲。適用于對象尺寸較大，無細小細節的圖像。小波去噪通過保留大部分包含信號的小波系數，較好地保持圖像細節。小波分析包括圖像小波分解、高頻系數閾值量化和圖像信號重構三個步驟。
2、圖像去噪技術是數字圖像處理器中關鍵的步驟，旨在消除像素值產生、讀取和處理過程中的各種噪聲。此技術分為兩大類：基于信號處理原理的傳統圖像降噪方法和基于機器學習的圖像降噪方法。本文將對這兩類技術進行詳細闡述，并對比它們的優劣。
3、圖像降噪，即Image Denoising，是圖像處理領域中的一個重要概念。在數字圖像的生成與傳輸過程中，受到成像設備和外部環境的噪聲影響，使得圖像中包含噪聲，從而形成含噪或噪聲圖像。為改善圖像質量，減少或消除這些噪聲，實現圖像的清晰顯示，圖像降噪技術應運而生。有時，人們也將這一過程稱為圖像去噪。
4、圖像去噪技術主要分為空間域、頻域和稀疏編碼等類別。空間域方法如均值濾波、NLM，通過局部或非局部相似性尋找去噪點。頻域去噪則利用變換域特性設計濾波器，如FT、DCT等。稀疏編碼法利用圖像的統計特性，如NMM和LRMF，實現高質量去噪。超融合方法如BM3D，通過綜合多種技術提升性能，但計算復雜度較高。
5、稀疏表示和字典學習方法，如K-SVD、EPLL、K-LLD、LSSC、PLOW、Trained Filters、SKR filters、CSR、LARKs等，提供了圖像去噪的新視角，通過學習有效的字典實現圖像的稀疏表示。這些方法在處理圖像中的噪聲、恢復圖像的細節和紋理方面具有獨特優勢。
圖像去噪方法總結,持續更新中...
其中，基于濾波器的方法如中值濾波、維納濾波等，使用特定的低通濾波器去除噪聲。基于模型的方法嘗試建立自然圖像或噪聲分布模型，并利用模型作為先驗進行優化?；趯W習的方法側重學習有噪聲圖像到干凈圖像的潛在映射，包括傳統的基于學習方法和基于深度網絡的方法。
何愷明早期的杰作，2010年ICCV論文，引導濾波（Guided Image Filtering）廣泛應用于去噪、去霧、摳圖、HDR壓縮和細節增強等領域，其核心在于保邊平滑。這個方法涉及引導圖像、輸入圖像和輸出圖像，通過線性關系和正則化來實現平滑與邊緣保留的平衡。
本文匯總了2021年CVPR底層視覺領域的一些論文，涉及超分辨率、圖像恢復、去雨、去霧、去模糊、去噪、圖像恢復、圖像增強、圖像去摩爾紋、圖像修復、圖像質量評價、插幀、視頻/圖像壓縮以及其他多任務等方向。
各位有沒有數字圖像處理方面的本科畢業論文題目
基于形態學運算的星空圖像分割 主要內容： 在獲取星圖像的過程中，由于某些因素的影響，獲得的星圖像存在噪聲，而且星圖像的背景經常是不均勻的，為星圖像的分割造成了極大的困難。膨脹和腐蝕是形態學的兩個基本運算。用形態學運算對星圖像進行處理，補償不均勻的星圖像背景，然后進行星圖像的閾值分割。
選題范圍：涉及單片機、DSP、嵌入式系統設計，以及數字信號處理、數字圖像處理、視頻編碼解碼技術、智能測控等領域的畢業設計題目。 選題要求：論文題目需具有專業性，并與電子或通信專業密切相關。題目應具體且不宜過于寬泛，例如“3G通信技術研究”等抽象題目應避免。
選題范圍：單片機系統設計與應用、DSP系統設計與應用、嵌入式系統設計與應用、數字信號處理、數字圖像處理、視頻編解碼技術研究、智能測控等。選題要求：論文題目要具有專業性，要與本專業(電子或通信)相關或相近，題目不能太大、太空泛(如3G通信技術研究等)。