论文总字数：19694字

摘 要

随着计算机技术的逐渐发展与广泛应用，人们在日常的生活中对图像信息需求的日益增长，最近几年，数字图像处理技术得到了飞速的发展，已经成为了当代科学研究不可或缺的一部分。因为它包含了大量的信息，处理和传输起来非常方便，而且应用范围非常地广，数字图像处理技术已经成了为人们获取信息和使用信息的重要手段。本课题主要研究多种数字图像去噪方法的比较与分析，在使图像减少失真的条件下，寻求一种更简便、高效、效果更好的图像去噪算法。本文主要从空间域去噪、变换域去噪两个角度来研究图像的去噪效果。空间域去噪处理主要包含均值滤波、中值滤波、邻域平均滤波等。 变换域方法主要有理想低通滤波器、低通滤波器、高通滤波器、小波变换等。最后，通过适当的改进，对传统的去噪方法进行比较和分析，并运用MATLAB的图形用户界面即GUI设计一个数字图像去噪系统。

关键词：去噪处理 变换域去噪 空间域去噪 MATLAB

Comparison and Analysis of Digital Image Denoising Methods

Abstract

With the gradual development of the computer technology and a wide range of applications, the demand of growing to image information in people’s daily life . In recent years, digital image processing technology has been rapid development and become a part of contemporary indispensably scientific research. Because it contains a lot of information processing and transmission are very convenient and wide range of applications, digital image processing has become an important means when people to obtain the information and use of information .This paper main studies a variety of digital image denoising methods of comparison and analysis, in the of image distortion, we need to seeking a more simple,efficient and effective image denoising algorithm.This article from the spatial domain denoising and transform domain denoising perspective study on image denoising effect. Processing includes spatial domain denoising filter, median filter, neighborhood mean filter. Transform domain methods are the ideal low-pass filter, low pass filter, high pass filter, wavelet transform and so on. Finally, through appropriate improvements and to the traditional denoising method and analysis , using MATLAB graphical user interface or GUI, the design of a digital image noise reduction system.

Key Words: denoising transform ; domain denoising spatial ; domain denoising ; MATLAB

目 录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1本文研究的背景及意义 1

1.2图像去噪的国内外发展现状 2

1.3本课题研究的主要内容 3

1.4本文的章节安排 4

第二章 图像与噪声 5

2.1噪声 5

2.1.1噪声的定义 5

2.1.2噪声分布曲线及图像 6

2.1.3噪声的特性 6

2.2 数字图像去噪 7

2.2.1 图像去噪的简介 7

2.2.2图像的减法运算 8

2.3图像质量的评价 8

第三章 空间域去噪 9

3.1 概述 9

3.2 邻域平均法去噪 9

3.2.1 定义 9

3.2.2邻域平均法去除噪声 9

3.2.3结论 11

3.3中值滤波法 11

3.3.1定义 11

3.3.2中值滤波去除噪声 12

3.3.3 结论 13

3.4均值滤波法 14

3.4.1定义 14

3.4.2均值滤波去除噪声 14

3.4.3各种均值滤波模板对去噪效果的影响 15

3.5去噪能力的比较 17

第四章 变换域去噪 18

4.1 概述 18

4.2 指数低通滤波器去噪 18

4.3 Butterworth低通滤波器去噪 20

4.4 Butterworth高通滤波器去噪 21

4.5 小结 23

4.6小波分析法去噪 23

4.6.1概述 23

4.6.2小波工具箱去噪处理 24

4.7 GUI界面的设计 25

4.7.1概述 25

4.7.2 GUI主要界面展示 27

第五章　总结与展望 28

5.1本文总结 28

5.2展望 29

参考文献 30

致谢 32

第一章 绪论

1.1本文研究的背景及意义

现今，由于计算机技术的飞速发展，图像处理系统的成本越来越低，这使得数字图像去噪处理可以广泛地应用于各个领域，此外，由于外部因素的干扰,如：各种各样的噪声、光线以及天气等原因，使图像变得模糊而导致图片达不到理想的效果，其中噪声对图片的影响是最为严重的。因此，我们需要运用数字图像去噪算法对图片中的噪声进行处理，以寻求一种使图片达到我们想要的状态的方法。同时，随着图像处理技术水平的不断发展和完善，数字图像去噪的算法也得到了明显的改善，例如，在消除图像中的高斯噪声、 椒盐噪声的时候，去噪后图片的质量比以前有了很大的提高。随着图像处理技术的不断完善，使得人们可以利用数字图像处理技术让图像变得更加美观，最大化的去除了外部噪声的影响，从而使去噪后的图像更加接近原图，这种对图像噪声的处理技术越来越受到人们的欢迎。

目前，在数字图像平滑处理中比较受欢迎的方法——空间域平滑技术，经过前人的不断研究、不断探索，它现在已经形成了一门比较系统成熟的算法。 用所选择的邻域中的各个不同的像素灰度的平均值来取代中心像素点的值这是它的基本思路。然而，这样的处理也会带来一系列的不足。当抑制噪声或者是去除干扰时候，这种算法会造成图像的边缘模糊化，从而导致图像中的一部分细节丢失，给我们的视觉上带来一定的失真。而其中效果较好的中值滤波法虽然是一类得到广泛应用的非线性滤波方法，在滤除随机噪声和椒盐噪声的效果明显，也能够对图像的边缘有良好的保护作用，但是对一些细线以及不起眼的拐角处的一部分细节仍然存在一定程度上的破坏。

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