计算机视觉图像去噪原理,图像去噪方法研究进展

最新推荐文章于 2025-06-26 21:23:48 发布

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#计算机视觉图像去噪原理

本文介绍了图像去噪的重要性和常见噪声类型，包括椒盐噪声和高斯噪声。中值滤波是最经典的去噪方法，但可能导致图像模糊；BM3D算法能有效去噪但计算复杂；小波去噪适用于高斯噪声，能保留图像细节，但频率分割可能不精确。维纳滤波结合小波去噪能改善边缘细节保留，但阈值设置关键。

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摘要：图像在采集或传输的过程中会受到随机噪声的污染，给后续的图像分割、特征提取等处理造成干扰。常见噪声分为椒盐噪声、高斯噪声和混合噪声，为了进行图像处理，需对图像去噪。文章介绍了几种常用的图像去噪方法，如中值滤波、BM3D、均值滤波、小波去噪等，通过对这几种去噪方法的基本思想和算法流程的对比研究，分析并总结了这些方法处理噪声的效果和优缺点。

关键词：图像去噪; 椒盐噪声; 高斯噪声; 小波去噪

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1006-8228(2020)02-29-04

Research progress of image denoising methods

Guan Meijing1，2， Zhu Jie1，2， Wu Yanru1，2

(1. Department of Computer Science， Tibetan University， Lhasa， Tibet 850000， China;

2.National & Local Joint Engineering Research Center for Tibetan Information Technology)

Abstract： The