图像噪声分类及降噪方法

图像噪声分类及降噪方法

图像噪声是数字图像处理中需要面对的一个重要问题，其指的是自然光、传感器等因素引入的视觉噪声。合理的噪声分类和降噪方法对于保证图像质量和提高图像处理的效率具有非常重要的作用。本文将介绍几种常见的图像噪声分类以及相应的降噪方法，并给出MATLAB实现代码。

一、图像噪声的分类

1. 高斯噪声：由传感器等因素引起的正态分布噪声。
2. 椒盐噪声：由图像传输过程中出现的随机噪点引起的噪声。
3. 拉普拉斯噪声：又称为双边噪声，是由传感器器件或图像传输过程中引起的比高斯噪声更强烈的噪声。
4. 污染噪声：由相邻像素值的变化产生的所有类型的噪声的总和。

二、图像噪声去除方法

1. 均值滤波：该方法采用图像像素周围的像素平均值代替当前像素值来降低噪音。
2. 中值滤波：该方法取像素周围的像素的中值来代替当前像素值来降低噪音。
3. Wiener滤波：该滤波器通过对图像估计噪声功率谱来修复图像。
4. 自适应中值滤波器：在处理不同类型的噪声时，该方法通过自适应地选择滤波器的尺寸和窗口参数来获得更好的滤波效果。

三、MATLAB实现
以高斯噪声为例，以下代码演示了如何用MATLAB对图像进行噪声降低：

I = imread(<