【深度学习】基于形态学的权重自适应图像去噪附Matlab代码

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🔥 内容介绍

图像在采集、传输和存储过程中易受噪声干扰（如高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声），导致视觉质量下降，影响后续高层任务（如目标检测、图像分割）的精度。传统去噪方法（如均值滤波、中值滤波）通过局部平滑抑制噪声，但会模糊边缘和细节；基于深度学习的方法（如 DnCNN、U-Net）通过端到端学习从噪声图像映射到干净图像，在高斯噪声去除中表现优异，但对复杂混合噪声（如椒盐 - 高斯混合噪声）的适应性不足，且常过度平滑纹理信息。

数学形态学作为一种基于形状的图像处理方法，通过腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作捕捉图像的几何结构，在保留边缘和纹理方面具有天然优势。将形态学操作与深度学习结合，并引入权重自适应机制（根据噪声强度和局部结构动态调整去噪力度），可实现 “噪声抑制” 与 “细节保留” 的平衡，这是本研究的核心思路。

二、核心理论基础

三、基于形态学的权重自适应去噪模型

四、应用场景与未来展望

4.1 典型应用

• 医学影像去噪：在 CT、MRI 图像中，有效去除量子噪声和伪影，同时保留病灶边缘，辅助医生诊断。

• 遥感图像去噪：抑制遥感图像中的高斯 - 脉冲混合噪声，提升地物分类精度。

• 低光图像增强：结合去噪模块，减少低光拍摄的噪声，同时增强细节。

4.2 未来方向

• 动态结构元素：设计可变形 SE，根据局部结构自适应调整形状（如边缘处采用线形 SE，纹理处采用十字形 SE）。

• 自监督学习：无需干净图像标签，通过噪声图像自身的统计特性实现无监督去噪，扩展数据集适用范围。

• 轻量化模型：采用注意力机制压缩参数量，满足移动端实时去噪需求（如监控摄像头实时处理）。

基于形态学的权重自适应图像去噪方法，通过融合形态学的结构感知能力与深度学习的特征学习能力，实现了噪声抑制与细节保留的平衡，为复杂场景下的图像去噪提供了新思路。其核心优势在于动态适配不同图像区域的特性，在保持去噪效果的同时，显著提升了结构和纹理的保真度。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 邱威焱,电磁场与微波技术.基于形态学和深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法研究[D].吉林大学[2025-07-25].

[2] 刘明珠,郑云非,樊金斐,等.基于深度学习法的视频文本区域定位与识别[J].哈尔滨理工大学学报, 2016, 21(6):6.DOI:10.15938/j.jhust.2016.06.012.

[3] 姚迎乐,赵娟.基于深度学习的红外过采样扫描图像小目标跟踪算法[J].国外电子测量技术, 2023, 42(1):35-40.DOI:10.19652/j.cnki.femt.2204455.

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