文件名称：图像噪声的消除-2017-2018年度中国医院信息化状况调查
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更新时间：2024-07-30 02:25:47
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2．1图像噪声的消除 图像信号在产生、传输和记录过程中，经常会受到各种噪声的干扰，一 般来说，现实中的图像都是带噪图像。通常在图像处理工作中，在边缘检测、 图像分割、特征提取、模式识别等高层次处理之前，选用适当的方法尽量地 去除噪声干扰是一个非常重要的预处理步骤。导致图像噪声的因素很多，图 像处理的采集、输入和处理的各个环节均可能使图像受到噪声污染。尤其是 抑制图像的采集、输入噪声最为关键，若采集、输入伴有较大的噪声，必然 影响处理全过程及输出的结果。因此一个良好的图像处理系统，不论是模拟 处理还是用计算机进行的数字处理，无不把减少最前一级的噪声作为主攻目 标。 依据噪声产生的原因，将经常影响图像质量的噪声源分为三类：阻性元器 件内部产生的高斯噪声，i光电转换过程中的泊松噪声(椒盐噪声)；感光过程 中产生的颗粒噪声。 从噪声的分类方法来看是多种多样的。但综合来说，噪声是随机产生的 量，所以又可以从统计数学的观点来定义噪声。凡是统计特征不随时间变化 的噪声称为平稳噪声，而统计特征随时间变化的噪声称作非平稳噪声。以上 所讨论的各种类型的噪声反映在图像画面上，大致可以分为如图2．1所示的 两种典型的图像噪声。图2．1(a)中噪声的幅值基本相同，但是噪声出现的位置 是随机的，一般称这类噪声为椒盐噪声(黑色噪点称为椒，白色噪点称为盐) 图2．1(b)中每一点都存在噪声，噪声的幅值是随机分布的，在色彩上也是随 机的。从噪声幅值大小的分布统计来看，其分布类型有高斯型、瑞利型、分 10