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图像去噪方法
一、引言
图像信息为主,为此,将高频子块置为零,对次低频和次高频子块进行一定的抑制,则可以达到一定的噪声去除效果。
（小波变换对加高斯、椒盐噪声图像处理后的对比图）
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四、结果分析
1、对于均值滤波：均值滤波对高斯噪声的抑制是比较好的,处理后的图像边缘模糊较少。但对椒盐噪声的影响不大,因为在削弱噪声的同时整幅图像内容总体也变得模糊，其噪声仍然存在。
2、对于中值滤波：由图像处理的结果可以看出,它只影响了图像的基本信息,说明中值滤波对高斯噪声的抑制效果不明显。这是因为高斯噪声使用随机大小的幅值污染所有的点,因此无论怎样进行数据选择,得到的始终还是被污染的值。而由图还可以看出,中值滤波对去除“椒盐”噪声可以起到很好的效果,因为椒盐噪声只在画面中的部分点上随机出现,所以根据中值滤波原理可知,通过数据排序的方法,将图像中未被噪声污染的点代替噪声点的值的概率比较大,因此噪声的抑制效果很好,同时画面的轮廓依然比较清晰。由此看来，对于椒盐噪声密度较小时,尤其是孤立噪声点,用中值滤波的效果非常好的。
3、对于小波变换：由图可以看出,小波变换对高斯噪声有比较好的抑制作用,而且,在去除噪声的同时可以较好地保持图像的细节。由图可以看出,图像上的“椒盐”噪声很明显,说明小波变换对“椒盐”噪声的去除效果不大。小波变换是一种时频局部化分析方法。即随着分辨率的降低,噪声的小波变换值逐渐减小,信号占主导地位;而随着分辨率的提高,噪声的小波变换值增大,信号被噪声淹没。所以,对小波变换,提高分辨率和有效去除噪声,两者不可兼得。
五、总结体会
该报告是基于第一次报告中提出的在图像处理中噪声污染的问
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题，分析三种去噪方法对两种图像噪声的滤波处理。分析结果可以得到：均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声抑制是比较好的；中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效；小波变换对分辨率低的高斯噪声去除有不错的效果。
六、参考文献
（第二版）[M].北京:电子工业出版社,2007.
基于Matlab的数字图像典型去噪算法. 齐齐哈尔大学. 齐齐哈尔大学.  
附件程序
均值滤波程序：
clc;close all;clear all;
image=imread('');
[m,n]=size(image);
J=imnoise(image,'gaussian',0,); %加高斯噪声
J=double(J);
figure(1),imagesc(J),colormap