去除图像的噪点

资 源 简 介

去除图像的噪点

详 情 说 明

图像去噪是数字图像处理中的一项基础任务，旨在消除图像在采集或传输过程中引入的随机噪点（如高斯噪声、椒盐噪声等），从而提升图像质量。常见的去噪方法可分为两大类：

空间域滤波 直接在像素层面处理，例如： 均值滤波：用邻域像素平均值替代中心像素，适合高斯噪声但会导致模糊。 中值滤波：取邻域像素中值，对椒盐噪声效果显著且能保留边缘。 双边滤波：结合空间距离和像素相似性，在去噪同时保护边缘细节。

变换域处理 将图像转换到频域或其他空间（如小波域），通过阈值分离噪声与信号： 小波去噪：高频系数代表噪声，通过阈值收缩后重构图像。 非局部均值（NLM）：利用图像中相似结构的冗余信息进行加权平均，适合复杂纹理。

实际应用中需根据噪声类型权衡去噪强度与细节保留，例如医疗影像需谨慎避免过度平滑，而实时系统可能优先选择计算高效的算法。