低照度圖像降噪技術(shù)研究.pdf

1、圖像降噪是圖像預(yù)處理中一項(xiàng)應(yīng)用比較廣泛的技術(shù)，其目的是為了提高圖像的信噪比，突出圖像的期望特征。低照度圖像的特點(diǎn)就是對(duì)比度差，信噪比低。所以低照度圖像的處理都是圍繞著增強(qiáng)對(duì)比度和提高信噪比而展開的。圖像降噪方法有時(shí)域和頻域兩種方法，但是歸根到底是利用噪聲和信號(hào)在頻域上的不同特性來實(shí)現(xiàn)的。如何保證降低圖像噪聲的同時(shí)最大限度地保留圖像的細(xì)節(jié)兩者的平衡是圖像降噪中的一個(gè)兩難問題。建立在傅里葉變換基礎(chǔ)上的濾波方法，在提高信噪比和提高空間分辨力兩

2、項(xiàng)上存在矛盾。低通濾波雖然能通過平滑抑制噪聲，但同時(shí)也會(huì)把圖像的邊緣變得模糊。高通濾波雖然可以使邊緣更加陡峭，但同時(shí)也會(huì)增強(qiáng)背景噪聲。在小波變換這種強(qiáng)有力的信號(hào)分析工具出現(xiàn)以后，利用小波變換可以從更多細(xì)節(jié)上區(qū)分信號(hào)和噪聲。例如在圖像中邊緣對(duì)視覺起主要作用，可以利用圖像邊緣信息區(qū)分信號(hào)和噪聲等。 文中對(duì)低照度圖像降噪技術(shù)進(jìn)行了研究；分析了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)降噪方法、頻域降噪方法、空域?yàn)V波降噪法和基于小波變換的圖像降噪法等幾種降噪方法的算法

3、。頻域?yàn)V波方法包括低通濾波和同態(tài)濾波；空域?yàn)V波包含中值濾波和均值濾波等；數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法包括腐蝕和膨脹；小波變換法包括小波線性濾波、小波閾值降噪和小波模型降噪；偏微分方程法也可以用來做低照度圖像的降噪處理。重點(diǎn)就小波降噪進(jìn)行分析，并以MATLAB仿真軟件為平臺(tái)，對(duì)系統(tǒng)自帶的無噪聲圖片添加模擬低照度的噪聲并使用空域?yàn)V波算法進(jìn)行降噪仿真處理，然后調(diào)出小波工具箱，針對(duì)自己拍攝的低照度下的圖像進(jìn)行降噪仿真。仿真時(shí)應(yīng)用不同的小波對(duì)圖像降噪進(jìn)行仿真處理