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什么是图像处理中的噪声？ – 入门书
如果您曾经在图片中注意到不属于实际图像的灰尘颗粒，那么您可能会在图像中看到“噪点”。发生这种情况的技术原因有很多。它经常模糊实际图像，是数字图像传输中图像质量下降的主要原因。
这就是图像处理提供强大解决方案的地方。 它提供了广泛的降噪技术，例如空间滤波、频率滤波、基于变换的滤波、基于深度学习的滤波等。
在本文中，我们将探讨一些可用于减少图像噪声的关键技术，并研究图像噪声的主要类型和原因。 让我们深入了解吧！
图像处理中的噪声类型
噪声变化的模拟 – MDF, CC BY-SA 3.0，通过Wikimedia Commons
从环境条件到相机传感器等各种因素都会在图像中引入噪声。 您通常在图像中看到的四种主要噪声类型包括：
- 附加噪声： 由图像中亮度或颜色信息的随机变化引起。 这是图像中最常见的噪声类型。
- 减噪： 由于从原始图像中随机减去像素值而导致图像质量较差，通常会在图像中看到暗点或区域。 减色噪点通常发生在弱光环境中。
- 乘法噪声： 当噪声值乘以原始像素值时引起，通常会导致图像较亮部分周围的图像质量较差。 由于像素值变化很大，因此这是最难消除的噪声类型。
- 脉冲噪声： 由像素值突然变化引起，随机黑白像素可见，被视为图像中的尖锐干扰。 它也被称为“椒盐噪声”。 它是由相机缺陷、传输错误或宇宙射线造成的。
图像处理中产生噪声的原因
图像噪声可能由多种来源产生，包括：
- 环境条件： 照明不良或附近的电子干扰等外部因素通常会导致图像出现噪点。 他们可以在图像中添加随机变化。
- 传感器噪声： 相机和扫描仪中使用的传感器的任何问题都会增加图像中的噪声。 例如，在照明条件不佳的情况下，如果您没有使用高质量的传感器，它可能会随光线一起放大噪声。
- 量化噪声： 当模拟信号转换为数字形式时，尤其是在高对比度图像中，会发生这种情况。 例如，当您扫描照片时，您经常会看到生成的图像中出现噪点。 这是图像数字化中出现的量化噪声。
- 传输噪声： 当图像通过噪声通道传输时发生，无论是通过网络（例如互联网）还是存储在噪声存储介质（如硬盘驱动器）上。
- 加工噪音： 发生在图像处理操作期间，例如过滤、压缩等。
图像处理中的噪声模型
图像处理中的噪声模型是影响图像的不同类型噪声的数学表示。 这些模型有助于通过模拟了解不同类型噪声的发生，从而有助于制定减少噪声的策略。
一些常见的噪声模型包括：
- 高斯噪声： “高斯噪声”是最常见的噪声模型类型之一，其特征是钟形概率分布。 它模拟图像中发现的随机变化。 它可能源于传感器和量化噪声等来源，类似于您在电视或无线电信号中经常看到的静电。
- 艾尔朗噪声： 也称为伽玛噪声，这是另一种以伽玛分布为特征的乘性噪声模型。 它通常出现在用噪声传感器捕获或通过噪声通道传输的图像中。
- 均匀噪音： 这是一种具有均匀分布的加性噪声模型，通常在量化图像或因传输错误而损坏的图像中观察到。
噪声测量
在图像分析中，噪声评估和评估是一项基本任务。 它涉及量化图像中的噪声水平。 该过程依赖于两种主要的噪声测量技术：
- 峰值信噪比 (PSNR)： PSNR作为评估图像重建质量的基准。 它将原始图像的像素值与再现图像的像素值进行比较，提供图像再现真实程度的数值测量。
- 均方误差 (MSE)： 相反，MSE 评估两个图像的像素值之间的差异。 该方法计算两幅图像中对应像素之间的平方差的平均值。 这种定量方法有助于我们了解图像中噪声的程度及其对质量的影响。
常见的降噪技术
噪点使图像变得颗粒化、变色，模糊了精细的细节。 为了抵消这种影响，降噪技术有助于提高图像质量，从而在摄影、安全、视频会议、监控等许多领域获得更好的结果。例如，降噪对于医学图像中的准确诊断和治疗计划至关重要。
降噪技术在弱光、高 ISO 设置、快速快门速度或处理固有噪音的相机等条件下效果最佳。
一些常见的降噪技术包括：
- 中值过滤： 为了消除脉冲噪声，中值滤波将像素的值替换为其附近像素的中值。
- 高斯滤波： 该技术将图像中的每个像素替换为该像素周围像素邻域中的像素的加权平均值。
- 双边过滤： 该技术结合了中值和高斯滤波，以减少噪声并保留完整的边缘。
- 小波滤波： 该技术使用 傅里叶变换 模型传递图像 小波系数 以减少噪音。
降噪的应用
降噪在各个行业都有多种应用，例如 图像修复 和 图像放大，但最重要的是：
- 医学影像： 降噪技术可改善 MRI 和 CT 扫描中的疾病诊断，简化患者治疗结果。
- 卫星图像： 降噪有助于更好地识别卫星图像中的物体和特征。
- 灾害管理：降噪改善了用于环境监测和测绘的遥感图像。
- 执法： 它增强了清晰度 监控 用于识别嫌疑人和物体的录像和法医图像。
- 太空研究： 降噪可以净化天文图像，从而能够检测微弱的天体和深空观测中的精细细节。
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