基于Matlab的数字图像典型去噪算法.pdf

第 30 卷 第 6 期 高 师 理 科 学 刊 Vol. 30 No.6 2010 年 11 月 Journal of Science of Teachers′College and University Nov. 2010 文章编号：1007-9831（2010）06-0010-04 基于 Matlab 的数字图像典型去噪算法 1 2 1 丁永胜 ，李朝红 ，张水胜 （1. 齐齐哈尔大学 理学院, 黑龙江 齐齐哈尔 161006；2. 齐齐哈尔高等师范专科学校 数学系, 黑龙江 齐齐哈尔 161005） 摘要 ：针对数字图像处理中的典型去噪算法，利用 Matlab 进行分析处理，并从主观和客观 2 个角 度对数字图像的去噪效果进行分析．在分析过程中可以看出，针对不同类型的噪声需要相应的滤 波去噪算法才能取得较好的效果． 关键词：Matlab ；去噪；滤波 中图分类号：TP391.72 文献标识码：A doi：10.3969/j.issn.1007-9831.2010.06.004 1 图像中的噪声与图像去噪 噪声可以理解为妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息理解的因素．例如：一幅黑白图片，其平面亮 [1] 度分布假定为 f (x , y ) ，那么对其接收起干扰作用的亮度分布h(x , y ) 即可称为图像噪声 ． 图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤．去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作，如 图像分割、边缘检测等．一般数字图像系统中的常见噪声主要有高斯噪声和椒盐噪声等，减少噪声的方法 可以在图像空间域或在图像频率域完成．在空间域对图像处理主要有均值滤波算法和中值滤波算法．图像 频率域去噪方法是对图像进行某种变换，将图像从空间域转换到频率域，对频率域中的变换系数进行处理， 再进行反变换将图像从频率域转换到空间域来达到去除图像噪声的目的．将图像从空间转换到变换域的变 换方法很多，常用的有傅立叶变换、小波变换等． 在 Matlab 中常用的去噪函数有 filter2( ), wiener2( ), medfilt2( ), ordfilt2( )以及小波分析工具箱提供的 wrcoef2( )和 wpdencmp( )等[2] ．本文基于 Matlab 提供的去噪函数，针对数字图像处理中的典型去噪算法，利 用 Matlab 进行分析处理，并从主观和客观 2 个角度对数字图像的去噪效果进行分析． 2 图像质量的评价方法 图像质量的评价方法有主观评价和客观评价 2 种．图像的主观评价就是通过人来观察图像，对图像的 优劣作主观评定，然后对评分进行统计平均，就得出评价的结果．这时评价出的图像质量与观察者的特性 及观察条件等因素有关． 由于主观评价带有较强的个人因素特征，并且在一些研究场合，或者由于实验条件的限制，也希望对 图像质量有一个定量的客观评价．最常用的客观评价有均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和信噪比 （SNR）等．本文主要以信噪比（SNR）进行客观评价． 信噪比主要由公式 ⎛⎜ 1 M N 2 ⎞⎟ SNR 10log ∑∑g (i, j ) 定义，其中：M ×N 为图像矩阵的大小；g (i, j ) ⎜ × × ⎟