四种图像去噪程序，输出去噪后的图像

资 源 简 介

四种图像去噪程序，输出去噪后的图像

详 情 说 明

图像去噪是数字图像处理中的基础任务，主要通过算法消除图像采集或传输过程中引入的噪声干扰。针对四种典型噪声类型，常用的去噪方法如下：

高斯噪声去除 高斯噪声表现为图像像素值出现正态分布的随机变化。采用高斯滤波或双边滤波能有效平滑噪声，前者通过加权平均消除高频噪声，后者在平滑同时保留边缘信息。

椒盐噪声处理 表现为随机出现的黑白噪点，中值滤波是最佳选择。该算法用邻域像素的中值替代中心像素，能彻底消除孤立的极端噪点，但对细节保留较弱时可尝试自适应中值滤波。

乘性噪声抑制 常见于相干成像系统（如超声波、雷达），噪声强度与信号本身相关。同态滤波通过对数变换将乘性噪声转为加性噪声，再配合频域滤波进行处理。

脉冲噪声消减 类似椒盐噪声但密度更高，改进的自适应中值滤波或形态学滤波效果较好。形态学开运算能消除亮脉冲，闭运算消除暗脉冲，组合使用可处理混合脉冲。

现代去噪方法如非局部均值（NLM）和基于深度学习的去噪网络（如DnCNN）对这些噪声均有较好效果，但计算复杂度较高。选择算法时需权衡去噪强度、细节保留和实时性要求。