目录

1.噪声分类

2.图像噪声的来源

3.图像噪声种类

3.图像去噪的理论分析

       图像噪声是指存在于图像数据中不必要的或多余的干扰信息，它会妨碍人们对图像进行理解。通俗地说，噪声会让图像变得不清楚。这些噪声可能来自于图像获取、传输、处理或存储过程中的各种因素。噪声在图像中常表现为一些孤立的像素点或像素块，它们与要研究的对象不相关，以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。

       图像噪声是多种多样的，其性质也千差万别，所以了解噪声的分类是很有必要的。

1.外部噪声，即指系统外部干扰以电磁波或经电源串进系统内部而引起的噪声。如电气设备，天体放电现象等引起的噪声。 2.内部噪声，一般有四个源头：a)由光和电的基本性质所引起的噪声。如电流的产生是由电子或空穴粒子的集合，定向运动所形成。因这些粒子运动的随机性而形成的散粒噪声；导体中自由电子的无规则热运动所形成的热噪声；根据光的粒子性，图像是由光量子所传输，而光量子密度随时间和空间变化所形成的光量子噪声等。b)电器的机械运动产生的噪声。如各种接头因抖动引起电流变化所产生的噪声；磁头、磁带等抖动或一起的抖动等。 c)器材材料本身引起的噪声。如正片和负片的表面颗粒性和磁带磁盘表面缺陷所产生的噪声。随着材料科学的发展，这些噪声有望不断减少，但在目前来讲，还是不可避免的。 d)系统内部设备电路所引起的噪声。如电源引入的交流噪声；偏转系统和箝位电路所引起的噪声等。

       外部噪声：外部噪声是由系统外部干扰以电磁波或经电源串进系统内部而引起的噪声。例如，电气设备、天体放电现象等都可能引起外部噪声。此外，图像传感器在使用过程中，如果受到外部电磁场的影响，也可能产生噪声。        内部噪声：内部噪声的来源更为复杂，主要包括以下几种： （1）光和电的基本性质引起的噪声：如电流的产生是由电子或空穴粒子的集合、定向运动所形成。这些粒子运动的随机性会形成散粒噪声；导体中自由电子的无规则热运动会形成热噪声；光的粒子性使得图像在传输过程中会产生光量子噪声等。

（2）电器的机械运动产生的噪声：如各种接头因抖动引起电流变化所产生的噪声；磁头、磁带等的抖动也会产生噪声。

（3）器材材料本身引起的噪声：如正片和负片的表面颗粒性、磁带磁盘表面缺陷等都会产生噪声。这些噪声是器材制造过程中不可避免的，但随着材料科学的发展，这些噪声有望不断减少。

（4）系统内部设备电路所引起的噪声：如电源引入的交流噪声；偏转系统和箝位电路所引起的噪声等。这些噪声是系统内部电路工作时产生的，对图像质量有一定的影响。

       此外，在图像信号传输过程中，由于传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。这些噪声可能包括高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等。

       总的来说，图像噪声的产生是多种因素共同作用的结果。要减少图像噪声，需要从源头入手，采取相应的措施来降低各种干扰因素的影响。例如，可以优化图像传感器的设计、提高电路的稳定性、改善传输介质和记录设备的性能等。同时，在图像处理过程中，也可以采用一些算法和技术来去除或降低噪声的影响，提高图像的质量。

        图像噪声是指在图像获取、传输、处理过程中，非真实反映场景信息的不规则、随机变化的像素值。它降低了图像的质量，对后续的图像分析和理解造成干扰。常见的噪声类型有：

       高斯白噪声（Gaussian White Noise） 高斯白噪声是指每个像素点的噪声服从独立同分布的高斯分布，其概率密度函数为：

       椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise） 椒盐噪声表现为像素值突然变为最大或最小值，是离散型噪声的一种。

       斑点噪声（Speckle Noise） 斑点噪声常见于雷达和医学超声成像等领域，是一种乘性噪声，往往具有一定的空间相关性。

       泊松噪声（Poisson Noise） 泊松噪声出现在光子计数过程，当每个像素接收的光子数量服从泊松分布时产生。泊松噪声的概率质量函数为：

       图像噪声是在图像采集、传输、处理、压缩或存储过程中引入的任何不希望的信息或变异。它可能是由多种源产生的，包括传感器、环境光线变化、电子设备的干扰等。噪声可以降低图像质量，影响图像处理任务的性能，如边缘检测、对象识别等。

        图像噪声的理论分析是图像处理中的一个重要部分，它不仅帮助我们理解图像质量受到的影响，还促进了去噪技术的发展。去噪技术的目标是在保留图像细节的同时减少噪声。尽管完全去除噪声是非常困难的，但通过数字图像处理技术，如滤波器、波形变换等，可以显著提高图像质量。

       在图像处理中，噪声的统计特性被用来设计有效的去噪算法。例如，基于小波变换、卡尔曼滤波、维纳滤波等方法进行降噪处理。

       小波域去噪：利用小波变换将图像从空间域转换到小波域，在该域内，噪声的能量通常集中在高频系数上，而图像细节和结构信息则分布在不同尺度和方向的小波系数中。通过阈值处理或其他选择性滤波策略，可以抑制噪声，同时保留图像的边缘和细节。

      卡尔曼滤波：针对具有动态特性的图像序列，可以通过建立状态空间模型，并应用卡尔曼滤波器进行递归估计，从而降低噪声影响。

       维纳滤波：维纳滤波是一种最优线性滤波器，它能够最大化信噪比，同时最小化重建图像与原始无噪声图像之间的均方误差。维纳滤波器的输出 

其中，g 是观测图像，ℎ 是维纳滤波器核，满足最优条件。