计算机视觉中的图像去噪算法研究.pdf

第一章前言

随着图像处理技术的不断发展，计算机视觉领域也得到了很好

的发展。但是，由于图像传感器和传输通道的限制，图像在采集

或者传输中可能会出现噪点，导致视觉效果质量下降，严重影响

了图像处理应用的准确性和可靠性。因此，图像去噪技术成为了

计算机视觉领域中的一个重要研究方向。本文将针对图像去噪算

法进行深入研究。

第二章图像噪声去除算法

图像噪声去除算法可以分为基于模型的方法和基于数据的方法。

基于模型的方法通过先验知识进行噪声建模，利用先验知识来实

现去噪的目的。基于数据的方法则直接利用数据本身进行去噪。

2.1基于模型的方法

基于模型的方法是利用数学模型对图像噪声进行建模。模型中

包括噪声类型、数据性质、图像统计特性等。其中比较常用的模

型有高斯模型、瑞利模型和泊松模型等。

2.1.1高斯模型

高斯模型是一种简单的噪声模型，应用广泛。常见的高斯噪声去

除算法有均值滤波、中值滤波、维纳滤波等。

2.1.2瑞利模型

瑞利噪声是指在图像中添加的数值服从于瑞利分布的随机变量。

瑞利模型的应用范围比较广泛，因为在很多实际应用场景中，瑞

利分布更符合噪声的分布特点。常见的瑞利噪声去除算法有最小

均方差滤波和中值绝对偏差滤波等。

2.1.3泊松模型

泊松噪声是指在图像中添加的数值服从于泊松分布的随机变量。

泊松模型主要应用于计数器的数据分析中。对于图像去噪算法而

言，泊松噪声可以通过基于模式的方法进行处理。

2.2基于数据的方法

基于数据的方法是指直接利用数据本身进行去噪的方法。该方

法不需要对噪声型进行先验知识建模，只需利用图像数据进行去

噪处理。其中常见的方法有小波去噪、快速插值算法等。

2.2.1小波去噪

频率范围，这样就可以对不同的频率范围进行去噪处理。小波去

噪算法可以提高图像去噪的效率和质量。

2.2.2快速插值算法

快速插值算法是一种基于数据的图像去噪算法，可以通过对图

像的插值来实现去噪的效果。改算法具有计算速度快、处理效果

好的优点。

第三章常用的图像去噪工具

3.1OpenCV

OpenCV是一种跨平台的开源计算机视觉库，提供了各种视觉

算法和通用处理函数，包括识别、跟踪、图像处理等。OpenCV提

供了多种图像去噪算法的实现，如均值滤波、中值滤波、双边滤

波等。

3.2MATLAB

MATLAB是一种用于算法开发、数值计算、数据可视化以及

编程和应用建模等领域的高级技术计算语言和交互式环境。

MATLAB提供了众多的图像处理工具箱，包括图像去噪、特征提

取、图像分割等功能。

3.3AdobePhotoshop

AdobeSystemsInc.推出的图像处理

软件，可在Windows和MacOSX等操作系统上运行。该软件提

供了多种图像去噪的工具，如智能滤镜，成像噪音消除等。

第四章数据集

在图像去噪过程中，数据集的选择对于算法的效果具有很大的

影响。选择大规模、多种样本的数据集进行算法测试是非常重要

的。其中比较常用的数据集有BSDS500和ImageNet等。

4.1BSDS500

BSDS500是一种通用的图像分割和图像去噪数据集，由

BerkeleyComputerVisionGroup提供。包含500个样本图像，其中

250个图像包含自然噪声，剩下250个图像不包含噪声。

4.2ImageNet

ImageNet是一个大规模视觉识别的数据库，由斯坦福大学的

AI实验室提供。ImageNet的用途是为参与图像识别竞赛的人提供

库。近年来也会用于图像去噪的测试。

第五章总结

本文对图像去噪算法进行了简单地介绍，并且介绍了常用的图

像去噪工具和数据集。在实际的应用中，需要根据具体情况选择

最合适的算法和工具，以达到最佳效果。