图像噪声的成因分类与常见图像去噪算法简介.doc
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1、图像噪声的成因分类与常见图像去噪算法简介1、图像噪声的成因图像在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而是图像降质,这对后续图像的处理和图像视觉效应将产生不利影响。噪声种类很多,比如:电噪声,机械噪声,信道噪声和其他噪声。因此,为了抑制噪声,改善图像质量,便于更高层次的处理,必须对图像进行去噪预处理。2、图像噪声的特征图像噪声使得图像模糊,甚至淹没图像特征,给分析带来困难。图像噪声一般具有以下特点:噪声在图像中的分布和大小不规则,即具有随机性。噪声与图像之间一般具有相关性。例如,摄像机的信号和噪声相关,黑暗部分噪声大,明亮部分噪声小。又如,数字图像中的量化噪声与图像相位相关,图像内容接
2、近平坦时,量化噪声呈现伪轮廓,但图像中的随机噪声会因为颤噪效应反而使量化噪声变得不很明显。噪声具有叠加性。在串联图像传输系统中,各部分窜入噪声若是同类噪声可以进行功率相加,依次信噪比要下降。3、图像噪声的分类3.1加性噪声和乘性噪声按噪声和信号之间的关系,图像噪声可分为加性噪声和乘性噪声。为了分析处理方便,往往将乘性噪声近似认为是加性噪声,而且总是假定信号和噪声是互相独立的。假定信号为S(t),噪声为n(t),如果混合叠加波形是S(t)+n(t)的形式,则称其为加性噪声。加性嗓声和图像信号强度是不相关的,如图像在传输过程中引进的“信道噪声”电视摄像机扫描图像的噪声等。如果叠加波形为S(t)1+
3、n(t)的形式,则称其为乘性噪声。乘性噪声则与信号强度有关,往往随图像信号的变化而变化,如飞点扫描图像中的嗓声、电视扫描光栅、胶片颗粒造成等。3.2 外部噪声和内部噪声按照产生原因,图像噪声可分为外部噪声和内部噪声。外部噪声,即指系统外部干扰以电磁波或经电源串进系统内部而引起的噪声。如外部电气设备产生的电磁波干扰、天体放电产生的脉冲干扰等。由系统电气设备内部引起的噪声为内部噪声,如内部电路的相互干扰。内部噪声一般又可分为以下四种:(1)由光和电的基本性质所引起的噪声。(2)电器的机械运动产生的噪声。(3)器材材料本身引起的噪声。(4)系统内部设备电路所引起的噪声。3.3 平稳噪声非平稳噪声按照
4、统计特性,图像噪声可分为平稳噪声和非平稳噪声。统计特性不随时间变化的噪声称为平稳噪声。统计特性随时间变化的噪声称为非平稳噪声。3.4其它几类噪声量化嗓声是数字图像的主要噪声源,其大小显示出数字图像和原始图像的差异,减少这种嗓声的最好办法就是采用按灰度级概率密度函数选择化级的最优化措施。“椒盐”噪声:此类嗓声如图像切割引起的即黑图像上的白点,白图像上的黑点噪声,在变换域引入的误差,使图像反变换后造成的变换噪声等。按噪声幅度随时间分布形状来定义,如其幅度分布是按高斯分布的就称其为高斯噪声,而按雷利分布的就称其为雷利噪声。按噪声频谱形状来命,如频谱均匀分布的噪声称为白噪声;频谱与频率成反比的称为1/
5、f 噪声;而与频率平方成正比的称为三角噪声等等。根据经常影响图像质量的噪声源又可分电子噪声和光电子噪声。电子噪声:在阻性器件中由于电子随机热运动而造成的电子噪声是三种模型中最简单的。光电子噪声:光电子噪声是由光的统计本质和图像传感器中光电转换过程引起的。4、图像的噪声模型实际获得的图像含有的噪声,根据不同分类可将噪声进行不同的分类。从噪声的概率分布情况来看,可分为高斯噪声、瑞利噪声、伽马噪声、指数噪声和均匀噪声。4.1 高斯噪声由于高斯噪声在空间和频域中数学上的易处理性,这种噪声(也称为正态噪声)模型经常被用于实践中。事实上,这种易处理性非常方便,使高斯模型经常用于临界情况下 。高斯随机变量z
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