【计算机视觉与深度学习实战】02基于形态学的权重自适应图像去噪系统

摘要

本文提出了一种基于数学形态学的权重自适应图像去噪系统，该系统结合了串联和并联两种去噪策略，通过自适应权重机制实现对不同图像区域的差异化处理。系统实现了腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽变换和黑帽变换等多种形态学操作，并引入了基于边缘检测和噪声密度的自适应权重分配算法。实验结果表明，该系统在保持边缘信息的同时能够有效去除图像噪声，PSNR值可达28dB以上，SSIM指标超过0.9，为图像预处理和质量增强提供了有效的解决方案。

关键词： 数学形态学；图像去噪；自适应权重；串联并联处理；PSNR；SSIM

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1. 引言

在数字图像处理领域中，噪声的存在一直是影响图像质量和后续分析处理的重要因素。随着数字成像设备的普及和应用场景的多样化，图像在获取、传输和存储过程中不可避免地会受到各种噪声的干扰，包括传感器噪声、量化噪声、传输噪声等。这些噪声不仅影响图像的视觉效果，更重要的是会干扰基于图像的目标识别、特征提取、医学诊断等关键应用的准确性。因此，开发高效、鲁棒的图像去噪算法一直是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向。

传统的图像去噪方法主要分为空域滤波和频域变换两大类。空域滤波方法如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等，虽然计算简单，但往往在去除噪声的同时也模糊了图像的重要细节信息，特别是边缘和纹理结构。频域变换方法如基于小波变换的去噪算法，虽然在保持图像细节方面有所改进，但其效果很大程度上依赖于小波基的选择，缺乏自适应性。近年来，非局部均值(Non-Local Means)、BM3D等先进算法在去噪性能上取得了显著进展，但这些方法的计算复杂度较高，难以满足实时处理的需求。

数学形态学作为一种基于集合论的图像分析理论，由