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图像去噪算法综述

去噪图像复原是指分析有噪声的图像，然后设计滤除噪声的方法，从而提高了给定图像的效果。常见的图像噪声滤波方法有均值滤波、中值滤波、维纳滤波。我们实际生活中由于各种不确定的因素干扰图像，出现噪声的原因很多。导致图像噪声去除的时候很复杂。因此，当对图象噪声进行滤波的时候，需要有效地去除包含在图像上尽可能多的噪声并尽最大可能保留原始图像原貌和细节，改进图像质量。

第一节图像去噪方法概述

在实践中，人们需要对有噪声图像进行滤波处理并移除负面效果，并且将被污染的图像噪点遮蔽并改变整个主体感官，和信噪比污染的影响，从而提高了图像质量的结果

人们在实验模拟中，为了控制该图像噪声密度，以及更准确地计算图像滤波前和过滤后峰值信噪比，和无噪声图象退化而得到噪声图像，然后通过含过滤噪声的映像进行恢复。假设需要输入图像(,)f x y 和降解图像过程，得到退化图像(,)g x y ，原始图像可被设置为一个降解功能，并添加附加噪声(,)n x y 。对于发生复原图像 f’( x , y )

原图像

f(x,y) 噪声n(x,y)

退化函数 h ( x , y ) 添加噪

声复原滤波退化复原

图 1.1图像退化-复原过程的模型

线性变化和位置不变性的退化过程，冈萨雷斯在《数字图像处理》这一本书中给出了在空间域中的如下退化模型[2]：

()()()()y x n y x f y x h y x ,,*,,g += (1.1)

式1.1中()y x h , 就是退化函数的空间描述。通过退化函数与原始图像的空间卷积操作以得到空间退化图像，并且在退化完成后再加上一个加性噪声项就完成了退化的这个过程。分析退化模型，制定相反的过程进行处理就是图像的复原过程，从而复原出原图像()y x f ,'。图像退化到复原的这整个过程模型如图 1.1所示：

第二节图像噪声模型

数字图像的噪声一般都是来自于将图像数字化过程和传输的过程。在这两个过程中由于受到环境条件的影响和设备的性能质量原因以及不可控因素的影响，使得图像必不可免的产生噪声。文献[1]中给出了如下几种比较常见的比较重要的几种噪声：

① 均匀分布噪声

均匀分布噪声是指图像中每一个像素点等概率产生的噪声。均匀噪声的概率密度如式 1.2 所示，其期望值和方差如式 1.3 所示

()10

a z

b p z b a ?≤≤?=-??? （1.2） ()22;212

b a a b μσ-+== （1.3） ② 高斯噪声

高斯噪声也被称为正态噪声，它的噪声的概率密度如式1.4所示：

(

)()222z p z μσ--= （1.4）式1.4中，z 代表图像的灰度值，代表z 的期望值，代表z 的标准差。高

斯噪声在实际图像中比较常见，而且在数学上处理也比较容易，使得高斯噪声的模型应用也比较广泛。

③ 椒盐噪声

椒盐噪声是指持续时间小于等于0.5秒，大于1秒间隔时间的噪声。椒盐噪声作为一种平常容易遇到的图像噪声，决定性的对图像质量起着效果。其噪声概率密度如式1.5所示：

()0a z b p z a p z p z b =??==??? （1.5）

式1.5中，假定b>a ，则图像中灰度值b 将以的概率在图像中显示为一个亮点（盐粉微粒）；灰度值a 则将以的概率显示为一个暗点（胡椒微粒）。

④ 瑞利噪声

瑞利噪声是指服从瑞利分布的噪声。它的概率密度函数如式1.6所示：

()()22()0z a b z a e

z a p z b z a

-??-≥=??

伽马噪声又被叫做爱尔兰噪声，它的概率密度函数如式1.7所示：

()()01!00b b z

az a z e z b p z z --?≥?-=??

（1.7）

该式中，a>0，b 为正整数。

⑥ 指数分布噪声

指数分布噪声的概率密度函数如式1.8所示：

()00

0az ae z p z z -?≥=?0。需要注意的是，伽马噪声在b=1时，它的概率密度函数和指数分布概率密度函数是一样的；即指数分布噪声是伽马噪声的一个非常特殊的特例。

matlab图像去噪算法设计(精)

数字图像去噪典型算法及matlab实现希望得到大家的指点和帮助图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等；目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种：均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。实验一：均值滤波对高斯噪声的效果 I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像 J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声 subplot(2,3,1);imshow(I); title('原始图像'); subplot(2,3,2); imshow(J); title('加入高斯噪声之后的图像'); %采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %模板尺寸为3 K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5 K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255; %模板尺寸为7 K4= filter2(fspecial('average',9),J)/255; %模板尺寸为9 subplot(2,3,3);imshow(K1); title('改进后的图像1'); subplot(2,3,4); imshow(K2); title('改进后的图像2');

图像处理文献综述

文献综述 1.1理论背景数字图像中的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显著的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 1.2、图像边缘检测技术研究的目的和意义数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像边缘检测也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速度更快，图像特征识别更准确。早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术，Roberts则于1965年开始了最早期的系统研究，从此有关边缘检测的理论方法不断涌现并推陈出新。边缘检测最开始都是使用一些经验性的方法，如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算，然而由于这些方法普遍存在一些明显的缺陷，导致其检测结果并不

小波变换图像去噪综述

科技论文写作大作业小波变换图像去噪综述院系：班级：学号：姓名：

摘要小波图象去噪已经成为目前图象去噪的主要方法之一.在对目前小波去噪文献进行理解和综合的基础上,首先通过对小波去噪问题的描述,揭示了小波去噪的数学背景和滤波特性;接着分别阐述了目前常用的3类小波去噪方法,并从小波去噪中常用的小波系数模型、各种小波变换的使用、小波去噪和图象压缩之间的联系、不同噪声场合下的小波去噪等几个方面,对小波图象去噪进行了综述;最后,基于对小波去噪问题的理解,提出了对小波去噪方法的一些展望关键词：小波去噪小波萎缩小波变换图象压缩 1.前言在信号数据采集及传输时，不仅能采集或接收到与所研究的问题相关的有效信号，同时也会观测到各种类型的噪声。在实际应用中，为降低噪声的影响，不仅应研究信号采集的方式方法及仪器的选择，更重要的是对已采集或接收的信号寻找最佳的降噪处理方法。对于信号去噪方法的研究可谓是信号处理中一个永恒的话题。传统的去噪方法是将被噪声污染的信号通过一个滤波器，滤除掉噪声频率成分。但对于瞬间信号、宽带噪声信号、非平稳信号等，采用传统方法具有一定的局限性。其次还有傅里叶(Fourier)变换也是信号处理中的重要手段。这是因为信号处理中牵涉到的绝大部分都是语音或其它一维信号，这些信号可以近似的认为是一个高斯过程，同时由于信号的平稳性假设，傅立叶交换是一个很好的信号分析工具。但也有其不足之处，给实际应用带来了困难。小波变换是继Fourier变换后的一重大突破，它是一种窗口面积恒定、窗口形状可变(时间域窗口和频率域窗口均可改变)的时频局域化分析方法，它具有这样的特性；在低频段具有较高的频率分辨率及较低的时间分辨率，在高频段具有较高的时间分辨率及较低的频率分辨率，实现了时频窗口的自适应变化，具有时频分析局域性。小波变换的一个重要应用就是图像信号去噪。将小波变换用于信号去噪，它能在去噪的同时而不损坏信号的突变部分。在过去的十多年，小波方法在信号和图像去噪方面的应用引起学者广泛的关注。本文阐述小波图像去噪方法的原理，概括目前的小波图像去噪的主要方法，最后对小波图像去噪方法的发展和应用进行展望。 2小波图像去噪的原理所谓小波变化，即:

图像去噪方法

图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等；目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种：均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声(一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在)，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差(在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。)最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。

基于matlab的图像预处理技术研究文献综述

毕业设计文献综述题目：基于matlab的图像预处理技术研究专业：电子信息工程 1前言部分众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件如。果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。图像处理它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动

常用图像去噪方法比较及其性能分析

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/7512276650.html, 常用图像去噪方法比较及其性能分析作者：孟靖童王靖元来源：《信息技术时代·下旬刊》2018年第02期摘要：本文介绍了噪声的分类模型，之后又分别介绍了空间域去噪、傅里叶去噪算法以及小波去噪中的部分算法，并分别对相似算法进行了分析比较。同时为了更好的比较出各算法之间的去噪差别针对其中部分去噪算法进行了用matlab的实现，比较了去噪的效果。关键词：数字图像；噪声；滤波一、引言随着当今社会数字化的普及，人们传递图像信息的方式已经从之前单纯的实物传递变为当今的数字图像的传递。然而由于各种原因会导致数字图像真实性减弱。针对这种问题，数字图像处理技术应运而生。数字图像处理技术的产生，不仅满足了人们的视觉，同时经过处理的图像还可以更好的应用于图像加密，图像识别等领域。二、空间域去噪算法（一）均值滤波去噪通过计算某一滤波目标区域内的算数平均值来替代目标区域中心所对应的像素值的方法来达到去除噪声的目的。而加权均值滤波则是在原有均值滤波的基础上，通过对某些更趋进于真实像素的点进行加权的方法来达到更好的去噪效果，使最终区域中心像素更加趋近于真实像素。利用均值滤波可以很好的去除由高斯噪声带来的对于图像的影响，然而对于由于椒盐噪声带来的对于图像的影响，均值滤波去除的效果并不很好。同时，由于均值滤波的算法是通过取目标范围内一小区域中点灰度值的平均值，来决定区域中心点灰度值的，所以不可避免的造成图像经过均值滤波后会导致图像部分原始真实细节被滤掉，造成视觉上细节不清楚的情况。并且所取范围越大，图像中细节部分越不清晰，图像越平滑。（二）中值滤波去噪通过求区域中心点及其周围点灰度值的中值，来代替该中心点的灰度值。因此利用中值去噪的方法可以较好的弥补均值滤波对于图像边缘不清晰处理的缺点。然而由于中值滤波对于所选滤波区域的选择要求较高，因此对于滤波区域大小形状的选择需要根据具体图像来确定。此外，与均值滤波相比，中值滤波对于椒盐噪声的处理比对于高斯噪声的处理更好。（三）维纳滤波去噪

第三章生物医学图像去噪

第三章生物医学图像去噪 1．写出对下列图像分别用3 3的均值、中值、0.2-截断均值滤波之后的结果图像 6 5 10 0 0 4 4 7 3 8 3 5 4 9 6 5 6 1 7 4 2 9 2 2 4 3 8 6 8 3 10 3 4 1 5 7 2．自制一幅测试图像，在一个黑背景下，有不同形状，不同灰度的物体（每个形状的灰度值一致），在图像上面叠加高斯噪声（均值为0，方差为2，用imnoise 函数），产生一幅测试图像，计算该图像与原图像的均方根误差，通过同样的方法，产生五幅、十幅测试图像，将这些图像相加，计算结果图像与原图像的均方根误差，比较误差有何变化？ 3．学习Matlab中的ordfilt2和wiener2函数，写出这两个函数的用法。对上述题目1的噪声图像，用Matlab函数分别进行均值、中值、理想低通、Butterworth 低通、Wiener滤波，计算不同滤波后的图像与原图像的均方根误差，并进行对比分析。 4．编程实现一种自适应邻域滤波方法。 5．选取自己拍摄的照片几张，包括个人生活照，夜景照片和风景照，分别叠加上高斯噪声和椒盐噪声，用matlab编程实现wiener滤波，精细的LLMMSE，适应性邻域LLMMSE进行比较，并计算MSE。 6．选取一张医学成像照片，先低通再高通（推荐使用高斯滤波器），然后再尝试先高通再低通的顺序，观察成像的不同并说明原因。 7．选取一张8比特灰度X光成像照片，对其进行1，10，100轮的高斯高通滤波器（D0=30）。请注意观察在多少轮滤波后图像不再发生变化。 8．不同的医学图像比如说超声和X光片是否产生的噪声种类不同，相应的去噪方法是否也不同？

数字图像处理-图像去噪方法

图像去噪方法一、引言图像信号在产生、传输和记录的过程中，经常会受到各种噪声的干扰，噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像源信息进行理解或分析的各种元素。噪声对图像的输入、采集、处理的各个环节以及最终输出结果都会产生一定影响。图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等。我们平常使用的滤波方法一般有均值滤波、中值滤波和小波滤波，他们分别对某种噪声的滤除有较好的效果。对图像进行去噪已成为图像处理中极其重要的内容。二、常见的噪声 1、高斯噪声：主要有阻性元器件内部产生。 2、椒盐噪声：主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生泊松噪声。 3、量化噪声：此类噪声与输入图像信号无关,是量化过程存在量化误差，再反映到接收端而产生，其大小显示出数字图像和原始图像差异。一般数字图像系统中的常见噪声主要有高斯噪声和椒盐噪声等，减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像频率域完成。在空间域对图像处理主要有均值滤波算法和中值滤波算法．图像频率域去噪方法

是对图像进行某种变换，将图像从空间域转换到频率域，对频率域中的变换系数进行处理，再进行反变换将图像从频率域转换到空间域来达到去除图像噪声的目的。将图像从空间转换到变换域的变换方法很多，常用的有傅立叶变换、小波变换等。三、去噪常用的方法 1、均值滤波均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。其基本原理是用均值替代原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点（x,y）,选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像在 f?sf(x,y),其中,s为模板,M为该点上的灰度g(x,y),即g x,y=1 M 该模板中包含当前像素在内的像素总个数。这种算法简单，处理速度快，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是在边缘和细节处。而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。

数字图像去噪典型算法仿真与分析

数字图像去噪典型算法仿真与分析个人信息********* 摘要：图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。本文首先介绍了常见的图像噪声；然后，在介绍图像去噪的基本方法和原理的基础上，讨论了均值滤波、中值滤波和维纳滤波三种典型的图像去噪方法；最后，对包含有高斯噪声和椒盐等噪声的图像进行去噪，并对其去噪效果进行了仿真和分析比较，得出了三种方法各自的适用性特点。关键词：图像去噪；均值滤波；中值滤波；维纳滤波 Simulation and Analysis of Image De-noising Methods in Digital Image Name:*** (个人信息****) Abstract: Image denoising is one of the most important parts and steps of image processing. Firstly, the paper introduces the common image noise. Then, based on the principle and methods of eliminating image noise, it discusses mean filtering, median filtering, and Wiener filtering which are typical image donoising. Finally, it uses these methods to eliminate image noise which contains Gaussian noise and salt&pepper noise. And through comparing and analyzing the effect of these methods, it concludes the applicability of each method in different application. Key words: image denoising; mean filtering; median filtering; Wiener filtering 0 引言数字图像是现代人们获取信息的主要来源。由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会收到多种噪声的污染。一般来说，现实中的图像都是带噪图像。噪声使图像变得模糊，甚至淹没图

图像处理文献综述

文献综述理论背景数字图像中的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显着的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。、图像边缘检测技术研究的目的和意义数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像边缘检测也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速度更快，图像特征识别更准确。早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术，Roberts则于1965年开始了最早期的系统研究，从此有关边缘检测的理论方法不断涌现并推陈出新。边缘检测最开始都是使用一些经验性的方法，如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算，然而由于这些方法普遍存在一些明显的缺陷，导致其检测结果并不尽如人意。20世纪80年代，Marr和Canny相继提出了一些更为系统的理论和方法，逐渐使人们认识到边缘检测的重要研究意义。随着研究的深入，人们开始注意到边缘具有多分辨性，即在不同的分辨率下需要提取的信息也是不同的。通常情况下，小尺度检测能得到更多的边缘细节，但对噪声更为敏感，而大尺度检测

基于混沌系统的图像加密算法研究[开题报告]

开题报告通信工程基于混沌系统的图像加密算法研究一、课题研究意义及现状意义: 随着计算机技术和网络通信技术不断发展和迅速普及，通信保密问题日益突出。信息安全问题已经成为阻碍经济持续稳定发展和威胁国家安全的一个重要问题，而密码学是用来保证信息安全的一种必要的手段，现代密码学便应运而生，如经典的私钥密码算法DES、IDEA、AES和公钥密码算法RSA、EIGamal等，新颖的量子密码、椭圆曲线密码算法等，在信息安全的保密方面都发挥了重要作用。图像信息生动形象，它已经成为人类表达信息的重要手段之一，网络上的图像数据有很多是要求发送方和接收方要进行保密通信的，信息安全与保密显得越来越重要。目前，国际上正在探讨使用一些非传统的方法进行信息加密与隐藏，其中混沌理论就是被采纳和得到广泛应用的方法之一。混沌加密是近年来兴起的一个研究课题，基于混沌理论的保密通信、信息加密和信息隐藏技术的研究已成为国际非线性科学和信息科学两个领域交叉融合的热门前沿课题之一，也是国际上高科技研究的一个新领域，基于混沌理论的密码学近来成为很热门的科学。对于数字图像来说，具有其特别的一面就是数字图像具有数据量大、数据相关度高等特点，用传统的加密方式对图像加密时存在效率低的缺点；而新型的混沌加密方式为图像加密提供了一种新的有效途径。基于这种原因，本论文主要探讨基于混沌理论的数字图像加密算法。混沌现象是在非线性动力系统中出现的确定性、类似随机的过程，这种过程既非周期又非收敛，并且对初值具有极其敏感的依赖性，混沌系统所具有的这些基本特性恰好能够满足保密通信及密码学的基本要求。图像加密过程就是通过加密系统把原始的图像信息(明文)，按照加密算法变换成与明文完全不同的数字信息(密文)的过程。国内外现状: 1963年，洛伦兹发表论文“决定论非周期流”，讨论了天气预报的困难和大气湍流现象，给出了著名的洛伦兹方程，这是在耗散系统中，一个确定的方程却能导出混沌解的第一个实例，从而揭歼了对混沌现象深入研究的序幕。混沌出现，古典科学便终止了。 1975年，美籍华人李天岩和美国数学家约克(Yorke)一篇震动整个学术界的论文“周期3

信息隐藏技术综述知识分享

信息隐藏技术综述

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引言随着Internet技术和多媒体信息技术的飞速发展，多媒体、计算机网络、个人移动通信技术等进入寻常百姓家，数字化已深入人心。数字多媒体信息在网上传播与传输越来越方便，通过网络传递各种信息越来越普遍。但与此同时也带来了信息安全的隐患问题。信息隐藏是近年来信息安全和多媒体信号处理领域中提出的一种解决媒体信息安全的新方法[1]。它通过把秘密信息隐藏在可公开的媒体信息里，达到证实该媒体信息的数据完整性或传递秘密信息的目的，从而为数字信息的安全问题提供了一种新的解决方法。 1信息隐藏技术发展背景信息隐藏的思想来源于古代的隐写术，历史上广为流传的“剃头刺字”的故事就是信息隐藏技术的应用。大约在公元前440年，Histaieus为了通知他的朋友发动暴动来反抗米堤亚人和波斯人，将一个仆人的头发剃光后在头皮上刺上了信息，等那仆人头发长出来后再将他送到朋友那里，以此实现他们之间的秘密通信。在16、17世纪还出现了许多关于隐秘术的著作，其中利用信息编码的方法实现信息隐藏较为普遍。历史上信息隐藏的例子还有很多。Willkins采用隐形墨水在特定字母上制作非常小的斑点来隐藏信息。二战期间，德国人发明了微缩胶片，他们把胶片制作成句点大小的微粒来隐藏信息，放大后的胶片仍能有很好的清晰度[2]。如今，大量的多媒体信息在网络中方便、快捷的传输，方便了人们的通信和交流，但是这些新技术在给人们带来方便的同时也产生了严重的安全问题。为了解决这些问题，引入了加密技术，但是加密技术是将明文加密成一堆乱码，这样就容易激发拦截者破解机密文件的动机及欲望。为此，人们又引入了信息隐藏技术，即将秘密信息隐藏在不易被人怀疑的普通文件中，使秘密信息不易被别有用心的人发现，从而加强了消息在网络上传输的安全性。 2信息隐藏的概念和模型 2.1信息隐藏概念及其基本原理信息隐藏是把一个有意义的秘密信息如软件序列号、秘文或版权信息通过某种嵌入算法隐藏到载体信息中从而得到隐秘载体的过程[3]。它主要是研究如何将某一机密信息秘密隐藏于另一公开信息中，然后通过公开信息的传输来传递机密信息。通常载体可以是文字、图像、声音和视频等,而嵌入算法也主要利用多媒体信息的时间或空间冗余

图像去噪方法

图像去噪方法图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生)、椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等; 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声(一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在)，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。中值滤波:基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波:使原始图像和其恢复图像之间的均方误差(在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。)最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。

图像去噪去噪算法研究开题报告

图像去噪去噪算法研究论文开题报告（1）选题的目的、意义目的：由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染，影响了图像的视觉效果，甚至妨碍了人们正常识别。另外，在图像处理的某些环节当输入的对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪声。这些噪声在图像上常表现为—引起较强视觉效果的孤立象素点或象素块[1]。一般，噪声信号与要研究的对象不相关它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。要构造一种有效抑制噪声的滤波必须考虑两个基本问题能有效地去除目标和背景中的噪声；同时，也要能很好的保护图像目标的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。意义：噪声的污染直接影响着对图像边缘检测、特征提取、图像分割、模式识别等处理，使人们不得不从各种角度进行探索以提高图像的质量[2] [3]。所以采用适当的方法尽量消除噪声是图像处理中一个非常重要的预处理步骤。现在图像处理技术已深入到科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域。科学家利用人造卫星可以获得地球资源照片、气象情况；医生可以通过X射线或CT对人体各部位的断层图像进行分析。但在许多情况下图像信息会受到各种各样噪声的影响，严重时会影响图像中的有用信息，所以对图像的噪声处理就显得十分重要[4] [5]。图像去噪作为图像处理的一个重要环节，可以帮助人们更加准确地获得我们所需的图像特征，使其应用到各个研究领域，帮助解决医学、物理、航天、文字等具体问题。如何改进图像去噪算法，以有效地降低噪声对原始图像的干扰程度，并且增强视觉效果，提高图像质量，使图像更逼真，仍存在继续研究的重要意义。（2）国内外对本课题涉及问题的研究现状针对图像去噪的经典算法，科学工作者通过努力，提出了一些的改进算法，比如模拟退火法[6]。但是模拟退火法存在的问题是计算过程复杂，计算量大，即使使用计算机代替人工计算也会耗用大量时间。后来在众多研究者的努力下，产生了很多其他不同的方法。而现今已卓有成效的非线性滤波方法有正则化方法、最小能量泛函方法、各向异性扩散法[7] [8]。目前常用的降噪方法有在空间域进行的，也有将图像数据经过傅里叶等变换以后转到频域中进行的[9]。其中频域里的滤波需要涉及复杂的域转换运算，相对而言硬件实现起来会耗费更多的资源和时间。在空间域进行的方法有均值或加权后均值滤波、中值或加权中值滤波、最小均方差值滤波和均值或中值的多次迭代等。实践证明，这些方法虽有一定的降噪效果，但都有其局限性。比如加权均值在细节损失上非常明显；而中值仅对脉冲干扰有效，对高斯噪声却无能为力[10] [11] [12] [13]。实上，图像噪声总是和有效数据交织在一起，若处理不当，就会使边界轮廓、线条等变得模糊不清，反而降低了图像质量。对于去除椒盐噪声，主要使用中值滤波算法。中值滤波是在1970年由Tukey提出的一种一维滤波器。它主要是指用实心邻域范围内的所有值的中值代替所作用的点值，但是必须注意的是邻域内的点的个数是正奇数，这是为了保证取中值的便利性，若是偶数，则中值就会产生两个[14] [15]。中值滤波以一种简单的非线性平滑技术。它是以排序统计理论作为基础，有效抑制噪声的非线性处理数字信号技术。中值滤波对消除椒盐噪声非常有效。在图像处理中，常用中值滤波保护图像边缘信息，它是一种经典的去除图像噪声算法[16]。但是它在去除图像噪声过程中，往往会将图像的细节比如细线、棱角的地方破坏掉。后来

图像去噪算法的研究进展

图像去噪算法的研究进展一．图像去噪问题的简述随着各种数字仪器和数码产品的普及，图像和视频已成为人类活动中最常用的信息载体，它们包含着物体的大量信息，成为人们获取外界原始信息的主要途径。然而在图像的获取、传输和存贮过程中常常会受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质，并且图像预处理算法的好坏又直接关系到后续图像处理的效果，如图像分割、目标识别、边缘提取等，所以为了获取高质量数字图像，很有必要对图像进行降噪处理，尽可能的保持原始信息完整性（即主要特征）的同时，又能够去除信号中无用的信息。所以，降噪处理一直是图像处理和计算机视觉研究的热点。图像去噪的最终目的是改善给定的图像，解决实际图像由于噪声干扰而导致图像质量下降的问题。图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。通过去噪技术可以有效地提高图像质量，增大信噪比，更好的体现原来图像所携带的信息，作为一种重要的预处理手段，人们对图像去噪算法进行了广泛的研究。在现有的去噪算法中，有的去噪算法在低维信号图像处理中取得较好的效果，却不适用于高维信号图像处理；或者去噪效果较好，却丢失部分图像边缘信息，或者致力于研究检测图像边缘信息，保留图像细节。如何在抵制噪音和保留细节上找到一个较好的平衡点，成为近年来研究的重点。 1.1常见的图像噪声（1），加性噪声加性嗓声和图像信号强度是不相关的，如图像在传输过程中引进的“信道噪声”电视摄像机扫描图像的噪声的。这类带有噪声的图像g可看成为理想无噪声图像f与噪声n之和，即：（2），高斯噪声主要由阻性元器件内部产生。（3），“椒盐”噪声此类嗓声如图像切割引起的即黑图像上的白点，白图像上的黑点噪声，在变换域引入的误差，使图像反变换后造成的变换噪声等。二．图像去噪问题的经典算法目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种：（1）均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。如图：（2）中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 },i=1,2,···N,则中值滤波输出为：设模板尺寸为M，M=2r+1，r为模板半径，给定1-D信号序列{f i

图像加密技术

基于密码学的图像加密技术综述摘要：Internet技术的发展，人们对通信隐私和信息安全技术越来越重视．综述了图像加密技术的进展状况，对其中的若干图像加密技术，如图像像素置乱技术、基于秘密分割和秘密共享的图像加密技术、基于现代密码学体制的图像加密技术以及基于混沌动力学体制的图像加密技术的原理、特点可算法实现都做了阐述，并对这些图像加密技术做了分析与比较，指出了它们各自的优缺点和应用局限性．并讨论了今后的发展方向．英文摘要：Development of Internet technology, people communicate privacy and information security technology more and more attention. Overview of the progress of image encryption technology, on which the number of image encryption technology, such as image pixel scrambling technology, based on a secret shared secret image segmentation and encryption technology, cryptography system based on modern technology and image encryption system based on chaotic dynamics the principle of image encryption technology, the characteristics can be described algorithm have done, and Liu made these images encryption technology analysis and comparison, pointing out their advantages and disadvantages and application limitations. And discussed the future direction of development. 关键词：图像加密，像素置乱，秘密分享，密码学，混沌加密英文关键词：Image encryption, scrambling pixels, secret sharing, cryptography, chaotic encryption 引言随着1nlernet技术的飞速发展．为信息的网络传播开辟了道路，很多信息都可以迅速方便地在网发布和传输，但这同时也带来了信息安全的隐患题．具统计，全世界几乎每20秒钟就有一起黑客入侵事件发生．现在，信息安全技术不但关系到个人通信的隐私问题，关系到一个企业的商业机密和企业的生存问题(仅美国每年由于信息安全问题所造成的经济损失就超过1000亿美元)，而且也关系到-个国家的安全问题．因此，信息安全技术正越来越受到全社会的普遍关注．由于图像信息形象、生动，因而被人类广为利用，成为人类表达信息的重要手段之一．现在，图像数据的拥有者可以在Internet上发布和拍卖他所拥有的图像数据，这种方式不但方便快捷，不受地域限制。而且可以为数据拥有者节约大量的费用．但这同时也为不法分子利用网络获取未授权数据提供了渠道．图像发行者为了保护自身的利益，就需要可靠的图像数据加密技术．而月，在某些情况下，对于某些图像数据必须要采用可靠的加密技术，例如，医院病人的病例数据(其中包括病人的照片)根据法律规定就必须在加密之后才能在网上传播，这方面的应用在远程医疗系统中是比较常见的．相关工作图像加密技术既然字母表是循环的，因此Z后面的字母是A。能够通过列出所有可能性定义如下所示的变换：

图像去噪算法综述

matlab图像去噪算法设计(精)

图像处理文献综述

小波变换图像去噪综述

图像去噪方法

基于matlab的图像预处理技术研究文献综述

常用图像去噪方法比较及其性能分析

最新数字图像去噪典型算法仿真与分析

第三章生物医学图像去噪

数字图像处理-图像去噪方法

数字图像去噪典型算法仿真与分析

图像处理文献综述

基于混沌系统的图像加密算法研究[开题报告]

最新图像去噪处理的研究及MATLAB仿真

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图像去噪去噪算法研究 开题报告

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