噪声预测(噪音在线测试)

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北极星环境监测网讯:摘要:在图像的形成、传输、接收和处理过程中，不可避免地会受到噪声的影响，从而影响图像的视觉效果和后续的图像处理过程。本文详细讨论了基于噪声检测的图像去噪算法。

图像去噪是图像处理领域中一项基本而关键的技术，也一直是图像处理领域中的一个难题。在图像的采集、传输和存储过程中，不可避免地会受到各种噪声源的干扰。为了从图像中获得更准确的信息，图像去噪预处理算法的质量成为后续处理的关键。

一、噪声介绍

通常，噪声被认为是不必要的干扰，因此图像中的噪声可以被定义为图像中不想要的干扰部分。如果从信号的角度来描述图像，那么图像就是信号。同样，噪声也可以视为广义的信号。但是这个信号携带的信息是没有意义的，或者说它没有携带“信息”。因此，图像中的噪声和有用信号是对立统一的。在研究噪声的路径时，可以利用噪声和信号的统一关系，通过信号的特性来推理和预测噪声的特性。从两者的对立来看，噪声可以看作是与信号无关的统计量，然后单独研究。

图像中的噪声主要来源于两个过程，一个是图像采集过程，另一个是图像传输过程。在图像采集过程中，由于成像传感器自身质量的影响和环境条件的作用，会发生图像退化，导致图像质量下降。在图像传输过程中，传输信道中的干扰是造成图像污染的主要因素。此外，噪声对图像的损害主要表现在以下几个方面:①影响主观视知觉，降低人观看、理解和欣赏图像的能力。②使后续中高层对图像的研究和应用无法进行或得出错误的结论。噪声降低了数据源(原始图像)的质量和准确性，并产生局部模糊。最直接的影响就是误导边缘检测和图像分割。

二。图像去噪方法综述

图像去噪的目的是降低图像噪声。图像噪声来自多方面，包括电磁波和电源引起的外部噪声，以及相机热噪声引起的内部噪声和电器机械运动引起的抖动噪声。降噪的方法可以在图像间空域或图像变换域中进行。

图像空域去噪方法很多，邻域平均法是一种局部空域处理算法。图像经过邻域平均法处理后，会变得相对模糊，这是因为平均本来就是以牺牲图像模糊来换取降噪的。空域间低通滤波法也可以平滑图像的噪声。实际上是通过一个低通卷积模板在图像空的域间进行二维卷积，达到去除图像噪声的目的。多图像平均法是通过对同一场景的多幅图像进行平均来消除噪声。中值滤波是空域中的一种非线性滤波方法，由于在实际运算过程中不需要图像的统计特性，所以比较方便。在一定条件下，可以克服线性滤波带来的图像细节模糊，对于滤除脉冲干扰和图像噪声最为有效。

变换域图像去噪的方法是将图像从空变换到变换域，然后对变换域的变换系数进行处理，再将图像从变换域变换到空，达到图像去噪的目的。将图像从空变换到变换域的方法有很多，如傅立叶变换、小波变换等。从每个变换域获得的系数具有不同的特性。通过合理地处理变换系数，然后通过逆变换将图像恢复到空之间的域，可以有效地去除噪声。

第三，新的过滤器设计

设滤波窗口大小为L(L为奇数)，在滤波窗口中自上而下、自左而右排列原图像的样本像素，写出

(1)

为了方便起见，记住这四个方向核是Kh(h=1，2，3，4)，因为冲击噪声一般基于以下两个假设:1)没有被冲击噪声干扰的图像区域是局部平滑的，这些局部平滑的区域被边缘隔开；2)受冲击噪声污染的像素的灰度值与其相邻的未受噪声污染的像素的平均灰度值之间存在很大的差异。因此，利用上述四种方向算子，设计以下公式来判断是否为噪声像素，实现本文提出的滤波算法，即