7、图像去噪问题的比较分析

图像去噪问题的比较分析

1. 引言

在数字图像处理领域，噪声是影响图像质量的关键因素。噪声指的是那些会破坏图像质量的无用数据，通常在图像的传输和获取过程中引入。它会导致图像对比度出现不规则变化，对图像造成不同程度的干扰。

常见的噪声类型有：
- 高斯噪声 ：由电子电路噪声、高温传感器噪声、光照不足引起的传感器噪声等产生。其噪声幅度服从高斯分布，数学表达式为 (P(z) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma}} e^{-\frac{(z - \mu)^2}{2\sigma^2}})，其中 (\mu) 是均值。
- 斑点噪声 ：这是一种颗粒噪声，会降低图像质量，尤其在医学成像技术获取的图像中较为常见。它会使局部区域的平均灰度值增加，给医学图像的分析带来困难。
- 均匀噪声 ：也叫量化噪声，是对检测到的图像像素进行量化到不同离散级别时产生的。其概率密度函数（PDF）为 (P(z) = \begin{cases} \frac{1}{d - c}, & \text{if } c \leq z \leq d \ 0, & \text{otherwise} \end{cases})，均值为 (\mu = \frac{c + d}{2})，方差为 (\sigma^2 = \frac{(d - c)^2}{12})。
- 椒盐噪声 ：又称脉冲噪声，由图像信号的突然剧烈干扰引起。表现为图像上随机分布的黑色或白色像素点，受影响的像素值通常为 0 或 255（对于 8 位灰度图像）。