图像的降噪的原理及应用

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摘要 对于图像降噪，其目的在于提高图像信噪比，最大限度保持图像的原有信息。常用的图像降噪方法是采用平滑滤波器降低图像噪声，本文主要介绍降噪原理及应用。

关键词 降噪；平滑滤波器；减少杂色滤镜

中图分类号TN911 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2011）38-0190-01

图像在采集、传输、接收过程，均处在复杂的外部环境中，存在各种干扰，一般都会受到噪声的影响，继而影响到输入、输出环节，从而导致图像质量下降，不止会导致图像的分辨率降低，同时图像原本精细的结构也会遭到破坏，这样对于图像的后续处理时极为不利的，因而有效的抑制噪声，对于图像的应用有着至关重要的作用。[1]本文主要介绍降噪的原理及PHOTOSHOP中常用的降噪滤镜。

1 噪声产生的原因

产生噪声一般有内、外两种原因，外因一般是指由自然物体产生的电磁干扰或经电源窜进系统内部而引起的噪声，例如天体放电现象、电器设备引起的噪声等；内因则包括：1）光电粒子随机运动产生的噪声；2）电器内部的机械运动导致电路抖动，引起电流变化，从而产生噪声；3）系统内部电路引起的噪声，例如电流引入的交流噪声、偏转系统引起的噪声等；4）材料器械本身引起的噪声，尽管随着材料科学的发展，这些噪声有望减少，但是完全避免是不可能的。

2 常见噪声分类

图像噪声如果从统计理论分类，可以分为平稳噪声和非平稳噪声两类，前者其统计特性不随时间变化而变化，后者则相反。按噪声幅度分可分为4类：1）椒盐噪声（脉冲噪声）2）指数分布噪声；3）瑞丽噪声；4）正态噪声（高斯噪声）。根据噪声源可分为两类：1）光电子噪声；2）电子噪声。

3降噪的基本原理

图像降噪的目的是调高提高图像的信噪比，使图像的应用特征突出。对于一副图像，图像信号和噪声信号的能量在频域上分布是不同的，其中噪声能量主要分布在高频区域，而图像能量主要分布在低频区域，基于这一点我们可以分离噪声。[2]一般情况下，采用平滑滤波器对图像进行降噪处理。滤波的本义是指信号有各种频率之分，过滤掉不需要的成分，即图像中的噪声，保留下需要的成分，这就是滤波的目的，也是过程。平滑滤波是指低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类，第一，对图像进行模糊；第二，消除图像噪声。平滑滤波一般采用平均值法进行，即求邻近像素点的平均亮度值，邻域越大，自然平滑效果越好，但是引起图像模糊的程度也越大，因此采用中值滤波降噪时需要合理选择邻域值。

常用的平滑滤波器包括下面几种：

1）均值滤波器

（1）算数均值滤波器 此种滤波器能够简单的平滑图像，但是同时也使图像变得模糊；

（2）几何平均值滤波器 此种滤波器可以达成与算数均值滤波器相似的平滑程度，值得称许的是能够降低图像细节的损失；

（3）逆波均值滤波器 此种滤波器主要用来处理椒盐噪声，缺点是无法同时处理两种噪声。

2）顺序统计滤波器

（1）中值滤波器 此种滤波器对随机噪声能够很好的去噪，且相对于同尺寸的平滑滤波器而言，其引起的模糊小；

（2）最值滤波器这种滤波器的特点是能够很好的处理椒盐噪声；

（3）中点滤波器 这种滤波器结合了平均值滤波器和顺序值滤波器两者的优点，比较适合用来处理均匀随机分布噪声和高斯噪声。

（4）修正后的α均值滤波器 这种滤波器适合处理复合型噪声。

4 PHOTOSHOP中降噪滤镜的应用

这里主要介绍PHOTOSHOP杂色滤镜组下的减少杂色滤镜。

该滤镜可以根据图像的特点设定不同的参数，满足不同风格图像的降噪。该滤镜的参数设置很重要，如果设置得当则能有效减少图像噪声，提高图像的可利用性，但是如果参数设置不当，则很可能使图像细节大幅度减少，从而降低图像质量。下面就减少杂色滤镜的各个参数各作分析。

1）基本、高级单选框

其中基本单选框对图像是做整体降噪处理，操作简单易行，但是实际上杂色在各个通道的分布是不同的，所以整体调整虽简单易行，但是不易细调。高级单选框中又有两个选项，其中整体选项和基本单选框出来的效果相同，而一般要进行细调，则应该选择每通道选项，分别调整其降噪强度和保留细节，一般情况下杂色多集中在蓝色通道，所以蓝色通道的降噪强度一般比较大。

2）强度

强度是减少杂色滤镜的总阀，其值越大，删除的杂色也越多，但是如果值设置的过大，真正的细节可能被删除，所以在设置该值时应根据图像尽量设置一个合理的值，在降噪的同时能够保留细节。

3）保留细节

该值是在减少杂色的同时尽量保留原图的细节，可以看出保留细节和强度选项是可以相互作用的。

4）减少杂色

该选项是将原来是中性色背景中的污点消除，该值设置越大，污点消除越多。

5）锐化细节

因为在降噪过程中或多或少会导致图像模糊，该选项是对图像进行锐化，来减少降噪对图像的模糊程度。

6）移去JPEG的不自然

该值是消除因为JPEG压缩所带来的杂色，但是实际上这种消除杂色有时候会带来新的杂色，所以必须根据图片特点自己选择是否要勾上该选项。

参考文献

[1]孙东宁，张丽，闫朝文.基于小波变换的图像降噪技术[J].电脑知识与技术，2010.

[2]李旭超，朱善安.小波域图像降噪概述[J].中国图像图形学报，2006.