數(shù)字圖像去噪方法研究論文（數(shù)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(shù)字圖像的生成與傳輸過程中，受到成像設備和外部環(huán)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(xiàn)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(shù)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(xiàn)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?shù)膲嚎s以及環(huán)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(huán)境或其他因素，圖片中可能會出現(xiàn)噪音或干擾。這些噪音表現(xiàn)為圖像中的不規(guī)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(yè)術語?，F(xiàn)實中的數(shù)字圖像在數(shù)字化和傳輸過程中常受到成像設備與外部環(huán)境噪聲干擾等影響，稱為含噪圖像或噪聲圖像。減少數(shù)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(jié)，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(shù)字化和傳輸過程中，數(shù)字圖像常常受到成像設備和外部環(huán)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(jié)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(shù)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(tài)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?？臻g域方法使用空間濾波器在合理的范圍內(nèi)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(jié)。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(shù)E來計算去噪圖像。
4、圖像去噪方法分為經(jīng)典傳統(tǒng)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(jié)的同時減少噪聲。先驗模型方法利用圖像內(nèi)部特性，如低秩、稀疏等，通過優(yōu)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(jié)。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(shù)。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(nèi)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(tài)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(jié)的圖像。小波去噪通過保留大部分包含信號的小波系數(shù)，較好地保持圖像細節(jié)。小波分析包括圖像小波分解、高頻系數(shù)閾值量化和圖像信號重構三個步驟。
2、圖像去噪技術是數(shù)字圖像處理器中關鍵的步驟，旨在消除像素值產(chǎn)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(tǒng)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(yōu)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(shù)字圖像的生成與傳輸過程中，受到成像設備和外部環(huán)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(xiàn)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?？臻g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(tǒng)計特性，如NMM和LRMF，實現(xiàn)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(xiàn)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(jié)和紋理方面具有獨特優(yōu)勢。
圖像去噪方法總結,持續(xù)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?；谀Ｐ偷姆椒▏L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(yōu)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(tǒng)的基于學習方法和基于深度網(wǎng)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(jié)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(xiàn)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(shù)字圖像處理方面的本科畢業(yè)論文題目
基于形態(tài)學運算的星空圖像分割 主要內(nèi)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(jīng)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(tài)學的兩個基本運算。用形態(tài)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(tǒng)設計，以及數(shù)字信號處理、數(shù)字圖像處理、視頻編碼解碼技術、智能測控等領域的畢業(yè)設計題目。 選題要求：論文題目需具有專業(yè)性，并與電子或通信專業(yè)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(tǒng)設計與應用、DSP系統(tǒng)設計與應用、嵌入式系統(tǒng)設計與應用、數(shù)字信號處理、數(shù)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(yè)性，要與本專業(yè)(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)。