6、噪声去除：图像处理的核心技术

噪声去除：图像处理的核心技术

1. 图像平滑

在图像处理中，噪声去除是一项至关重要的任务。噪声不仅影响图像的视觉质量，还会干扰后续的图像分析和处理步骤。本篇文章将详细介绍几种有效的噪声去除技术，帮助你更好地理解和应用这些方法。

1.1 一维情况

图像平滑是最基本的噪声去除方法之一。通过平均相邻像素的值，可以有效地减少图像中的噪声。在一维离散信号 ( f(x) ) 中，噪声可以通过使用简单的核进行模糊处理来减少。例如，核 ( 1 \, 2 \, 4 \, 2 \, 1 ) 是对一维高斯的五点近似版本。下面是具体的公式：

[ g(x) = \sum_{\alpha} \sum_{\beta} f(x + \alpha, y + \beta) h(\alpha, \beta) ]

1.2 二维情况

在二维图像中，我们使用二维高斯近似进行模糊处理。例如，使用以下核：

[
\begin{matrix}
|1 & 2 & 1| \
|2 & 4 & 2| \
|1 & 2 & 1| \
\end{matrix}
]

这样的核简单地模糊了图像，虽然可以减少噪声，但也会模糊边缘，降低图像质量。因此，我们需要找到既能减少噪声又能保持边缘锐利的方法。

示例代码

% 使用MATLAB进行高斯模糊处理
function blurredImage = applyGaussianBlur(i