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圖像去噪，什么是圖像去噪

來源：整理時間：2025-01-17 01:34:37 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，什么是圖像去噪
2，photoshop怎樣去除照片噪點(diǎn)
3，小波圖像去噪的原理是什么啊
4，怎樣用python實現(xiàn)圖像去噪

1，什么是圖像去噪

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，那么對其接收起干擾作用的亮度分布即可稱為圖像噪聲 ?；顒拥暮诎纂娨?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)計方法來認(rèn)識的隨機(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。因為這些數(shù)字特征都可以從某些方面反映出噪聲的特征。

什么是圖像去噪

2，photoshop怎樣去除照片噪點(diǎn)

可以在camera raw中的細(xì)節(jié)，在減少雜色那里進(jìn)行調(diào)整?？梢酝ㄟ^調(diào)整明亮度和顏色去除雜色。去除那些小斑點(diǎn)。不過如果調(diào)得過大的話，片子會很模糊。

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photoshop怎樣去除照片噪點(diǎn)

3，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在頻域的分布不同，即圖像信號主要集中在低頻部分而噪聲信號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，在去除噪聲的同時也會損害到信號信息，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)屬于信號的小波系數(shù)，最后重構(gòu)出小波消噪后的信號。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)屬于信號的部分。

小波圖像去噪的原理是什么啊

4，怎樣用python實現(xiàn)圖像去噪

#coding:utf-8import sys,osfrom PIL import Image,ImageDraw#二值數(shù)組t2val = def twoValue(image,G): for y in xrange(0,image.size[1]): for x in xrange(0,image.size[0]): g = image.getpixel((x,y)) if g > G: t2val[(x,y)] = 1 else: t2val[(x,y)] = 0# 降噪 # 根據(jù)一個點(diǎn)A的RGB值，與周圍的8個點(diǎn)的RBG值比較，設(shè)定一個值N（0 <8），當(dāng)A的RGB值與周圍8個點(diǎn)的RGB相等數(shù)小于N時，此點(diǎn)為噪點(diǎn) # G: Integer 圖像二值化閥值 # N: Integer 降噪率 0 <8 # Z: Integer 降噪次數(shù) # 輸出 # 0：降噪成功 # 1：降噪失敗 def clearNoise(image,N,Z): for i in xrange(0,Z): t2val[(0,0)] = 1 t2val[(image.size[0] - 1,image.size[1] - 1)] = 1 for x in xrange(1,image.size[0] - 1): for y in xrange(1,image.size[1] - 1): nearDots = 0 L = t2val[(x,y)] if L == t2val[(x - 1,y - 1)]: nearDots += 1 if L == t2val[(x - 1,y)]: nearDots += 1 if L == t2val[(x- 1,y + 1)]: nearDots += 1 if L == t2val[(x,y - 1)]: nearDots += 1 if L == t2val[(x,y + 1)]: nearDots += 1 if L == t2val[(x + 1,y - 1)]: nearDots += 1 if L == t2val[(x + 1,y)]: nearDots += 1 if L == t2val[(x + 1,y + 1)]: nearDots += 1 if nearDots < N: t2val[(x,y)] = 1 def saveImage(filename,size): image = Image.new("1",size) draw = ImageDraw.Draw(image) for x in xrange(0,size[0]): for y in xrange(0,size[1]): draw.point((x,y),t2val[(x,y)]) image.save(filename) image = Image.open("d:/1.jpg").convert("L") twoValue(image,100) clearNoise(image,4,1) saveImage("d:/5.jpg",image.size)