图像降噪，在photoshop中图像处理中如何减少照片的噪点呢

来源：整理时间：2023-09-06 00:57:16 编辑：智能门户手机版

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1，在photoshop中图像处理中如何减少照片的噪点呢
2，怎么给照片降噪
3，求高手帮忙图片的降噪处理
4，什么是图像去噪
5，小波图像去噪的原理是什么啊
6，图像降噪和图像滤波的区别是什么

1，在photoshop中图像处理中如何减少照片的噪点呢

应用噪点滤镜，为图像增加或减少噪点。增加噪点可以消除图像在混合时出现的色带，或者用以将图像的某一部分更好地融合于其周围的背景中；减少图像中不必要的杂色以提高图像的质量。这一组滤镜是由4个不同的滤镜组成，如图所示。

在photoshop中图像处理中如何减少照片的噪点呢

2，怎么给照片降噪

打开进行处理的相片—>更多—>使用—>编辑—>工具—>添加效果—>底片—>处理完后—>确定—>工具—>添加效果—>亮度—>处理完后—>确定—>工具—>添加效果—>底片—>处理完后—>确定—>更多—>保存图片。

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怎么给照片降噪

3，求高手帮忙图片的降噪处理

图片的降噪处理一般可以用photoshop工具栏中的仿制图章工具调整：1.单击仿制图章工具；2.调整好画笔粗细；3.按住art键单击图片上想把污点变成的颜色（即取样）；4.松开art键，单击杂点；5.多次取样操作，直到消除噪声。降噪后让你图片看起来没那么花个，表面比较光滑，视觉比较柔和个！

最简单的软件就是光影魔术手。

1.打开图片。2.图像，模式，lab颜色。3.转到通道面板。4.首先将a通道进行高斯模糊，数值在15左右。b通道也同样处理。5.回到lab通道。6.滤镜，杂色，去除杂店（或者有些版本叫做去斑）。7.最后可以用模糊工具调整一下比较生硬的地方。

求高手帮忙图片的降噪处理

4，什么是图像去噪

http://baike.baidu.com/view/944141.htm一、噪声的概念噪声可以理解为“ 妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息理解的因素”。例如一幅黑白图片，其平面亮度分布假定为，那么对其接收起干扰作用的亮度分布即可称为图像噪声。活动的黑白电视图像噪声可以表示为。彩色电视图像噪声可以表示为。但是，噪声在理论上可以定义为“不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差”。因此将图像噪声看成是多维随机过程是合适的，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，即用其概率分布函数和概率密度分布函数。但在很多情况下，这样的描述方法是很复杂的，甚至是不可能的。而实际应用往往也不必要。通常是用其数字特征，即均值方差，相关函数等。因为这些数字特征都可以从某些方面反映出噪声的特征。

5，小波图像去噪的原理是什么啊

图像降噪的主要目的是在能够有效地降低图像噪声的同时尽可能地保证图像细节信息不受损失，。图像去噪有根据图像的特点、噪声统计特性和频率分布规律有多种方法，但它们的基本原理都是利用图像的噪声和信号在频域的分布不同，即图像信号主要集中在低频部分而噪声信号主要分布在高频部分，采取不同的去噪方法。传统的去噪方法，在去除噪声的同时也会损害到信号信息，模糊了图像。小波变换主要是利用其特有的多分辨率性、去相关性和选基灵活性特点，使得它在图像去噪方面大有可为，清晰了图像。经过小波变换后，在不同的分辨率下呈现出不同规律，设定阈值门限，调整小波系数，就可以达到小波去噪的目的。小波变换去噪的基本思路可以概括为：利用小波变换把含噪信号分解到多尺度中，小波变换多采用二进型，然后在每一尺度下把属于噪声的小波系数去除，保留并增强属于信号的小波系数，最后重构出小波消噪后的信号。其中关键是用什么准则来去除属于噪声的小波系数，增强属于信号的部分。

6，图像降噪和图像滤波的区别是什么

图像降噪和图像滤波的区别在于前者是去除无序信号，后者是除去不需要的信号。

图像降噪是图像处理中的专业术语。在现实生活中，我们看到的数字图像，在数字化和传输过程中由于常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，把这些图像称为含噪图像或者叫噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像降噪,有时候又称为图像去噪。图像滤波就是在尽量保留图像细节特征的条件下，对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。图像滤波是图像降噪的方法，图像降噪有很多方法，主要有：1、均值滤波器此法适用于去除通过扫描得到的图象中的颗粒噪声。领域平均法能够有力地抑制噪声,同时也由于平均而引起了模糊现象,模糊程度与邻域半径成正比。几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器相比,但在滤波过程中会丢失更少的图象细节。谐波均值滤波器对“盐”噪声效果更好,但是不适用于“胡椒”噪声。它善于处理像高斯噪声那样的其他噪声。逆谐波均值滤波器更适合于处理脉冲噪声,但它有个缺点,就是必须要知道噪声是暗噪声还是亮噪声,以便于选择合适的滤波器阶数符号,如果阶数的符号选择错了可能会引起灾难性的后果。2、自适应维纳滤波器它能根据图象的局部方差来调整滤波器的输出,局部方差越大,滤波器的平滑作用越强。它的最终目标是使恢复图像f^(x,y)与原始图像f(x,y)的均方误差e2=e[(f(x,y)-f^(x,y)2]最小。该方法的滤波效果比均值滤波器效果要好,对保留图像的边缘和其他高频部分很有用,不过计算量较大。维纳滤波器对具有白噪声的图象滤波效果最佳。3、中值滤波器它是一种常用的非线性平滑滤波器,其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换。其主要功能是让周围象素灰度值的差比较大的像素改取与周围的像素值接近的值，从而可以消除孤立的噪声点。所以中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效。4、形态学噪声滤除器此方法适用的图像类型是图象中的对象尺寸都比较大,且没有细小的细节。它将开启和闭合结合起来来滤除噪声，先对有噪声图象进行开启操作,可选择结构要素矩阵比噪声的尺寸大,因而开启的结果是将背景上的噪声去除。最后是对前一步得到的图象进行闭合操作,将图象上的噪声去掉。5、小波去噪这种方法保留了大部分包含信号的小波系数,因此可以较好地保持图象细节。小波分析进行图像去噪主要有3个步骤:(1)对图象信号进行小波分解。(2)对经过层次分解后的高频系数进行阈值量化。(3)利用二维小波重构图象信号。