《图像噪声滤波》课件.ppt

图像噪声滤波欢迎参加本次关于图像噪声滤波的课程。本次课程旨在全面介绍图像噪声滤波的理论、方法与实践应用，帮助大家掌握图像处理中的关键技术。我们将从图像噪声的基本概念入手，深入探讨各种经典与现代的滤波技术，并通过实际案例分析，使大家能够灵活运用所学知识解决实际问题。

课程大纲1理论基础深入探讨图像噪声滤波的数学原理，包括概率统计、线性系统理论等。2噪声类型详细介绍各种常见图像噪声的特征、模型与产生原因。3经典滤波方法全面讲解均值滤波、中值滤波、高斯滤波、维纳滤波等经典算法。4现代滤波技术深入剖析自适应滤波、小波域滤波、非局部均值滤波、深度学习滤波等现代技术。

图像噪声的定义噪声产生的原因图像噪声是在图像获取、传输和处理过程中引入的随机误差，可能由于传感器缺陷、环境干扰、量化误差等引起。噪声降低图像质量，影响视觉效果和后续处理，如图像分割、目标识别等。噪声对图像质量的影响噪声对图像质量的影响主要体现在降低图像的清晰度、对比度和信息量。噪声的存在使得图像细节模糊，边缘不清晰，难以辨认。严重时，噪声甚至会掩盖图像中的重要信息，导致图像无法使用。信噪比(SNR)概念信噪比（SNR）是衡量图像质量的重要指标，表示信号（图像）与噪声的比例。SNR越高，表示图像质量越好，噪声越小；SNR越低，表示图像质量越差，噪声越大。SNR是图像噪声滤波效果评估的重要依据。

图像噪声的数学模型加性噪声模型加性噪声是指与图像信号相互独立的噪声，可以直接叠加到图像上。数学模型为：g(x,y)=f(x,y)+n(x,y)，其中g(x,y)为含噪图像，f(x,y)为原始图像，n(x,y)为加性噪声。乘性噪声模型乘性噪声是指与图像信号相关的噪声，噪声强度与图像信号强度成正比。数学模型为：g(x,y)=f(x,y)*n(x,y)，其中g(x,y)为含噪图像，f(x,y)为原始图像，n(x,y)为乘性噪声。混合噪声模型混合噪声是指同时包含加性噪声和乘性噪声的噪声模型。数学模型为：g(x,y)=f(x,y)*n1(x,y)+n2(x,y)，其中g(x,y)为含噪图像，f(x,y)为原始图像，n1(x,y)为乘性噪声，n2(x,y)为加性噪声。

常见噪声类型（一）高斯噪声特征高斯噪声是一种概率密度函数服从高斯分布的噪声，也称为正态分布噪声。其特征是在图像的每个像素上都有随机的灰度值变化，且这些变化的幅度服从高斯分布。高斯噪声的数学描述高斯噪声的数学描述为：p(z)=(1/(σ*sqrt(2π)))*exp(-(z-μ)^2/(2σ^2))，其中z为灰度值，μ为均值，σ为标准差。均值决定了高斯分布的中心位置，标准差决定了高斯分布的宽度。产生原因及实例高斯噪声通常由电子设备的热噪声、光照不均匀等因素引起。在实际图像中，数码相机的传感器噪声、扫描仪的电路噪声等都可以近似为高斯噪声。例如，在低光照环境下拍摄的图像通常包含较多的高斯噪声。

常见噪声类型（二）椒盐噪声特征1脉冲噪声数学模型2实际案例分析3椒盐噪声，又称脉冲噪声，以黑白像素随机出现在图像中为特征。这些像素点像是图像上洒落的盐粒（白色）和胡椒粉（黑色），严重影响图像的视觉效果。它们通常是由于图像传感器故障、数据传输错误或存储介质损坏引起的。脉冲噪声的数学模型可以用概率来描述，即图像中每个像素点以一定的概率被替换为最大值（盐噪声）或最小值（椒噪声）。实际案例中，老旧照片、损坏的扫描图像以及某些医学图像都可能受到椒盐噪声的影响。有效去除椒盐噪声对于图像的后续分析和处理至关重要。

常见噪声类型（三）泊松噪声泊松噪声，又称散粒噪声，通常出现在光子计数成像系统中，例如低光照条件下的图像。它是由光子的随机波动引起的，噪声强度与信号强度成正比。散粒噪声散粒噪声是指由于离散事件（例如电子的发射或光子的到达）的随机性引起的噪声。这种噪声在弱光条件下尤为显著，例如在天文图像中。量化噪声量化噪声是由于图像数字化过程中量化误差引起的噪声。在将连续的图像信号转换为离散的数字信号时，由于量化精度的限制，会产生一定的误差，这种误差就是量化噪声。

噪声评估方法均方误差(MSE)均方误差（MSE）是衡量原始图像与处理后图像之间差异的常用指标。MSE越小，表示处理后的图像与原始图像越接近，滤波效果越好。然而，MSE对图像的结构信息不敏感，可能无法完全反映图像的视觉质量。峰值信噪比(PSNR)峰值信噪比（PSNR）是基于MSE的一种图像质量评估指标，PSNR越高，表示图像质量越好，噪声越小。PSNR广泛应用于图像处理领域，但它同样存在对图像结构信息不敏感的问题。结构相似性(SSIM)结构相似性（SSIM）是一种考虑图像结构信息的质量评估指标。SSIM从亮度、对比度和结构