数字图像噪声

本文探讨了数字图像噪声的来源及其对图像质量的影响,并详细介绍了图像获取和传输过程中可能产生的噪声类型,包括热噪声、光子噪声、暗电流噪声、光响应非均匀性噪声以及由传输信道干扰引入的噪声。此外,文章还概述了噪声模型、高斯噪声和脉冲噪声的特点,以及去噪算法的分类,包括空间域去噪、频率域去噪、小波去噪和非局部均值去噪。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1. 数字图像噪声的来源:1)图像获取过程中;2)图像信号传输过程中

2. 图像获取过程中产生的噪声:

1)主要受图像传感器的类型和质量影响:

CCD采集图像过程中,受传感器材料属性、电子元器件和电路结构等影响,引入各种噪声,如电阻引起的热噪声、场效应管的沟道热噪声、光子噪声、暗电流噪声、光响应非均匀性噪声

2)图像传感器的工作环境:光照强度、光照均匀度、传感器温度

3. 图像传输过程中噪声:主要由于传输信道被干扰而混入噪声

4. 噪声模型

1)使用随机过程的概率密度函数来描述

2)常见的噪声模型:a)高斯噪声;b)脉冲噪声

5. 高斯噪声

1)产生原因:a)图像传感器在拍摄时市场不够明亮、亮度不够均匀;b)电路各元器件自身噪声和相互影响;c)图像传感器长期工作,温度过高

2)在空间与和频域均为正态分布

6. 脉冲噪声

1)产生原因:成像过程中的错误操作造成的

7. 去噪算法分类:

1)空间域去噪:a)均值去噪;b)顺序统计去噪(中值去噪、最大值去噪、最小值去噪、中点去噪、阿尔法均值去噪)

2)频率域去噪:a)针对固定频率噪声(带阻去噪、带通去噪、陷波去噪);b)针对噪声集中在高频区段(低通去噪)

3)小波去噪:数学角度为函数逼近,图像处理角度为低通去噪(对高频系数置零的线性去噪方法、基于阈值的小波去噪方法)

4)非局部均值去噪算法



### 图像处理中低频噪声的产生原理 在图像处理领域,低频噪声通常指的是那些频率较低但在整个图像范围内具有较大影响的干扰因素。这种类型的噪声可能源于多种内外部原因。 #### 外部环境引起的低频噪声 外部环境中存在的长期稳定光源或温度变化等因素可能导致成像设备接收到的能量波动较小却持续不断,从而形成低频分量较高的噪声[^1]。例如,在长时间曝光摄影过程中,传感器可能会受到热电子的影响,造成缓慢变动的亮度漂移现象;或者由于电源电压不稳定引起摄像机工作状态轻微摆动,最终反映到所拍摄的画面之中。 #### 设备硬件缺陷引发的低频噪声 一些成像系统的固有属性也可能导致低频噪声的存在。比如CCD/CMOS感光元件本身的暗电流、读取电路中的偏置误差以及放大器增益不均匀等问题都会引入特定模式下的周期性扰动,进而表现为图像上的大面积灰度渐变或是条纹状伪影[^2]。 #### 数据传输过程中的干扰 另外,在数据采集之后的数据传输环节同样可能出现低频噪声的情况。如果接口连接不良或者是通信线路遭受电磁兼容性(EMC)问题困扰,则容易使原始信号混入额外的信息,特别是对于模拟视频信号而言更为显著。此类情况会使得接收端重建出来的画面含有不易察觉却又广泛分布的小幅度失真区域[^3]。 ```python import numpy as np from scipy import fftpack import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个简单的二维正弦波来表示理想的图像特征 rows, cols = (100, 100) image = np.zeros((rows, cols)) for i in range(rows): for j in range(cols): image[i][j] = np.sin(i / 10.) * np.cos(j / 10.) # 添加低频噪声 low_freq_noise = np.random.normal(loc=0., scale=.5, size=(rows//8, cols//8)) # 小尺度内的随机数作为低频源 low_freq_noise_resized = cv2.resize(low_freq_noise, dsize=(cols, rows), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) noisy_image = image + low_freq_noise_resized fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(12, 6)) ax[0].imshow(image, cmap='gray') ax[0].set_title('Original Image') ax[1].imshow(noisy_image, cmap='gray') ax[1].set_title('Image with Low Frequency Noise') plt.show() ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值