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圖像降噪，在photoshop中圖像處理中如何減少照片的噪點(diǎn)呢

來源：整理時(shí)間：2023-09-06 00:57:16 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，在photoshop中圖像處理中如何減少照片的噪點(diǎn)呢
2，怎么給照片降噪
3，求高手幫忙圖片的降噪處理
4，什么是圖像去噪
5，小波圖像去噪的原理是什么啊
6，圖像降噪和圖像濾波的區(qū)別是什么

1，在photoshop中圖像處理中如何減少照片的噪點(diǎn)呢

應(yīng)用噪點(diǎn)濾鏡，為圖像增加或減少噪點(diǎn)。增加噪點(diǎn)可以消除圖像在混合時(shí)出現(xiàn)的色帶，或者用以將圖像的某一部分更好地融合于其周圍的背景中；減少圖像中不必要的雜色以提高圖像的質(zhì)量。這一組濾鏡是由4個(gè)不同的濾鏡組成，如圖所示。

在photoshop中圖像處理中如何減少照片的噪點(diǎn)呢

2，怎么給照片降噪

打開進(jìn)行處理的相片—>更多—>使用—>編輯—>工具—>添加效果—>底片—>處理完后—>確定—>工具—>添加效果—>亮度—>處理完后—>確定—>工具—>添加效果—>底片—>處理完后—>確定—>更多—>保存圖片。

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怎么給照片降噪

3，求高手幫忙圖片的降噪處理

圖片的降噪處理一般可以用photoshop工具欄中的仿制圖章工具調(diào)整：1.單擊仿制圖章工具；2.調(diào)整好畫筆粗細(xì)；3.按住art鍵單擊圖片上想把污點(diǎn)變成的顏色（即取樣）；4.松開art鍵，單擊雜點(diǎn)；5.多次取樣操作，直到消除噪聲。降噪后讓你圖片看起來沒那么花個(gè)，表面比較光滑，視覺比較柔和個(gè)！

最簡單的軟件就是光影魔術(shù)手。

1.打開圖片。2.圖像，模式，lab顏色。3.轉(zhuǎn)到通道面板。4.首先將a通道進(jìn)行高斯模糊，數(shù)值在15左右。b通道也同樣處理。5.回到lab通道。6.濾鏡，雜色，去除雜店（或者有些版本叫做去斑）。7.最后可以用模糊工具調(diào)整一下比較生硬的地方。

求高手幫忙圖片的降噪處理

4，什么是圖像去噪

http://baike.baidu.com/view/944141.htm一、噪聲的概念噪聲可以理解為“ 妨礙人們感覺器官對(duì)所接收的信源信息理解的因素”。例如一幅黑白圖片，其平面亮度分布假定為，那么對(duì)其接收起干擾作用的亮度分布即可稱為圖像噪聲。活動(dòng)的黑白電視圖像噪聲可以表示為。彩色電視圖像噪聲可以表示為。但是，噪聲在理論上可以定義為“不可預(yù)測，只能用概率統(tǒng)計(jì)方法來認(rèn)識(shí)的隨機(jī)誤差”。因此將圖像噪聲看成是多維隨機(jī)過程是合適的，因而描述噪聲的方法完全可以借用隨機(jī)過程的描述，即用其概率分布函數(shù)和概率密度分布函數(shù)。但在很多情況下，這樣的描述方法是很復(fù)雜的，甚至是不可能的。而實(shí)際應(yīng)用往往也不必要。通常是用其數(shù)字特征，即均值方差，相關(guān)函數(shù)等。因?yàn)檫@些數(shù)字特征都可以從某些方面反映出噪聲的特征。

5，小波圖像去噪的原理是什么啊

圖像降噪的主要目的是在能夠有效地降低圖像噪聲的同時(shí)盡可能地保證圖像細(xì)節(jié)信息不受損失，。圖像去噪有根據(jù)圖像的特點(diǎn)、噪聲統(tǒng)計(jì)特性和頻率分布規(guī)律有多種方法，但它們的基本原理都是利用圖像的噪聲和信號(hào)在頻域的分布不同，即圖像信號(hào)主要集中在低頻部分而噪聲信號(hào)主要分布在高頻部分，采取不同的去噪方法。傳統(tǒng)的去噪方法，在去除噪聲的同時(shí)也會(huì)損害到信號(hào)信息，模糊了圖像。小波變換主要是利用其特有的多分辨率性、去相關(guān)性和選基靈活性特點(diǎn)，使得它在圖像去噪方面大有可為，清晰了圖像。經(jīng)過小波變換后，在不同的分辨率下呈現(xiàn)出不同規(guī)律，設(shè)定閾值門限，調(diào)整小波系數(shù)，就可以達(dá)到小波去噪的目的。小波變換去噪的基本思路可以概括為：利用小波變換把含噪信號(hào)分解到多尺度中，小波變換多采用二進(jìn)型，然后在每一尺度下把屬于噪聲的小波系數(shù)去除，保留并增強(qiáng)屬于信號(hào)的小波系數(shù)，最后重構(gòu)出小波消噪后的信號(hào)。其中關(guān)鍵是用什么準(zhǔn)則來去除屬于噪聲的小波系數(shù)，增強(qiáng)屬于信號(hào)的部分。

6，圖像降噪和圖像濾波的區(qū)別是什么

圖像降噪和圖像濾波的區(qū)別在于前者是去除無序信號(hào)，后者是除去不需要的信號(hào)。

圖像降噪是圖像處理中的專業(yè)術(shù)語。在現(xiàn)實(shí)生活中，我們看到的數(shù)字圖像，在數(shù)字化和傳輸過程中由于常受到成像設(shè)備與外部環(huán)境噪聲干擾等影響，把這些圖像稱為含噪圖像或者叫噪聲圖像。減少數(shù)字圖像中噪聲的過程稱為圖像降噪,有時(shí)候又稱為圖像去噪。圖像濾波就是在盡量保留圖像細(xì)節(jié)特征的條件下，對(duì)目標(biāo)圖像的噪聲進(jìn)行抑制，是圖像預(yù)處理中不可缺少的操作，其處理效果的好壞將直接影響到后續(xù)圖像處理和分析的有效性和可靠性。圖像濾波是圖像降噪的方法，圖像降噪有很多方法，主要有：1、均值濾波器此法適用于去除通過掃描得到的圖象中的顆粒噪聲。領(lǐng)域平均法能夠有力地抑制噪聲,同時(shí)也由于平均而引起了模糊現(xiàn)象,模糊程度與鄰域半徑成正比。幾何均值濾波器所達(dá)到的平滑度可以與算術(shù)均值濾波器相比,但在濾波過程中會(huì)丟失更少的圖象細(xì)節(jié)。諧波均值濾波器對(duì)“鹽”噪聲效果更好,但是不適用于“胡椒”噪聲。它善于處理像高斯噪聲那樣的其他噪聲。逆諧波均值濾波器更適合于處理脈沖噪聲,但它有個(gè)缺點(diǎn),就是必須要知道噪聲是暗噪聲還是亮噪聲,以便于選擇合適的濾波器階數(shù)符號(hào),如果階數(shù)的符號(hào)選擇錯(cuò)了可能會(huì)引起災(zāi)難性的后果。2、自適應(yīng)維納濾波器它能根據(jù)圖象的局部方差來調(diào)整濾波器的輸出,局部方差越大,濾波器的平滑作用越強(qiáng)。它的最終目標(biāo)是使恢復(fù)圖像f^(x,y)與原始圖像f(x,y)的均方誤差e2=e[(f(x,y)-f^(x,y)2]最小。該方法的濾波效果比均值濾波器效果要好,對(duì)保留圖像的邊緣和其他高頻部分很有用,不過計(jì)算量較大。維納濾波器對(duì)具有白噪聲的圖象濾波效果最佳。3、中值濾波器它是一種常用的非線性平滑濾波器,其基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)領(lǐng)域中各點(diǎn)值的中值代換。其主要功能是讓周圍象素灰度值的差比較大的像素改取與周圍的像素值接近的值，從而可以消除孤立的噪聲點(diǎn)。所以中值濾波對(duì)于濾除圖像的椒鹽噪聲非常有效。4、形態(tài)學(xué)噪聲濾除器此方法適用的圖像類型是圖象中的對(duì)象尺寸都比較大,且沒有細(xì)小的細(xì)節(jié)。它將開啟和閉合結(jié)合起來來濾除噪聲，先對(duì)有噪聲圖象進(jìn)行開啟操作,可選擇結(jié)構(gòu)要素矩陣比噪聲的尺寸大,因而開啟的結(jié)果是將背景上的噪聲去除。最后是對(duì)前一步得到的圖象進(jìn)行閉合操作,將圖象上的噪聲去掉。5、小波去噪這種方法保留了大部分包含信號(hào)的小波系數(shù),因此可以較好地保持圖象細(xì)節(jié)。小波分析進(jìn)行圖像去噪主要有3個(gè)步驟:(1)對(duì)圖象信號(hào)進(jìn)行小波分解。(2)對(duì)經(jīng)過層次分解后的高頻系數(shù)進(jìn)行閾值量化。(3)利用二維小波重構(gòu)圖象信號(hào)。

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