55、图像噪声处理与修复技术解析

图像噪声处理与修复技术解析

在数字图像处理领域，图像噪声处理与修复是提高图像质量的关键环节。本文将详细介绍图像中可能出现的噪声类型、相应的处理方法以及图像修复技术。

1. 图像噪声相关概念

• 斑点（Blotches） ：数字视频序列中可能出现的一种伪像。在旧胶片中，由于处理不当或老化，胶片材料上会出现大的、不相关的亮斑或暗斑。
• 斑点检测（Spot detection） ：一种图像处理操作，用于在对比背景中检测小的亮斑或暗斑。操作难度与斑点大小和属性对比度有关。
• 散斑降噪（Speckle reduction） ：对受散斑噪声损坏的图像（通常是激光图像或超声图像）进行恢复。
• 高斯散斑（Gaussian speckle） ：具有高斯分布的斑点。

2. 图像去噪技术

图像去噪是消除图像中噪声导致的图像退化问题的过程。常用的技术主要有以下三类：
1. 与非各向同性扩散或平滑相关的方法 ：通过改变图像中的滤波器参数进行滤波，可避免在平滑图像时出现模糊，能自适应处理局部图像梯度，从而保留图像边缘。
2. 利用从训练集中获得的自然图像统计信息 ：通过对大量自然图像的统计分析，获取图像的特征信息，用于去噪处理。
3. 结合多个外观相似的图像块信息的采样技术 ：将多个相似图像块的信息进行整