图像去噪，什么是图像去噪

本文目录一览

1，什么是图像去噪
2，photoshop怎样去除照片噪点
3，小波图像去噪的原理是什么啊
4，怎样用python实现图像去噪

1，什么是图像去噪

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。

什么是图像去噪

2，photoshop怎样去除照片噪点

可以在camera raw中的细节，在减少杂色那里进行调整。可以通过调整明亮度和颜色去除杂色。去除那些小斑点。不过如果调得过大的话，片子会很模糊。

楼主您好，很高兴为您答疑解惑，请选择优质回答“好评+采纳”! 采纳答非所问的回答，以及恶意刷分将被加密处罚，请谨慎。如有其他问题，请将问题阐述清楚，采纳后继续追问！1.启动photoshop后打开待处理的照片，将图像显示放大至200%，以便局部观察。 2.选取菜单命令“滤镜→杂色→去斑”命令。执行后你会发现细节表现略好，不过会存在画质丢失的现象。 3.再选取菜单命令“滤镜→杂色→蒙尘与划痕”命令。通过调节“半径”和“阈值”滑块，同样可以达到去噪效果，通常半径值1像素即可；而阈值可以对去噪后画面的色调进行调整，将画质损失减少到最低。设置完成后按下“确定”按钮即可。

photoshop怎样去除照片噪点

3，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。

小波图像去噪的原理是什么啊

4，怎样用python实现图像去噪

#coding:utf-8import sys,osfrom PIL import Image,ImageDraw#二值数组t2val = def twoValue(image,G): for y in xrange(0,image.size[1]): for x in xrange(0,image.size[0]): g = image.getpixel((x,y)) if g > G: t2val[(x,y)] = 1 else: t2val[(x,y)] = 0# 降噪 # 根据一个点A的RGB值，与周围的8个点的RBG值比较，设定一个值N（0 <8），当A的RGB值与周围8个点的RGB相等数小于N时，此点为噪点 # G: Integer 图像二值化阀值 # N: Integer 降噪率 0 <8 # Z: Integer 降噪次数 # 输出 # 0：降噪成功 # 1：降噪失败 def clearNoise(image,N,Z): for i in xrange(0,Z): t2val[(0,0)] = 1 t2val[(image.size[0] - 1,image.size[1] - 1)] = 1 for x in xrange(1,image.size[0] - 1): for y in xrange(1,image.size[1] - 1): nearDots = 0 L = t2val[(x,y)] if L == t2val[(x - 1,y - 1)]: nearDots += 1 if L == t2val[(x - 1,y)]: nearDots += 1 if L == t2val[(x- 1,y + 1)]: nearDots += 1 if L == t2val[(x,y - 1)]: nearDots += 1 if L == t2val[(x,y + 1)]: nearDots += 1 if L == t2val[(x + 1,y - 1)]: nearDots += 1 if L == t2val[(x + 1,y)]: nearDots += 1 if L == t2val[(x + 1,y + 1)]: nearDots += 1 if nearDots < N: t2val[(x,y)] = 1 def saveImage(filename,size): image = Image.new("1",size) draw = ImageDraw.Draw(image) for x in xrange(0,size[0]): for y in xrange(0,size[1]): draw.point((x,y),t2val[(x,y)]) image.save(filename) image = Image.open("d:/1.jpg").convert("L") twoValue(image,100) clearNoise(image,4,1) saveImage("d:/5.jpg",image.size)