本文目录一览：

• 1、图像降噪介绍
• 2、图像处理的噪声和处理方法
• 3、图像去噪技术
• 4、图像去噪方法总结,持续更新中...
• 5、各位有没有数字图像处理方面的本科毕业论文题目

图像降噪介绍

图像降噪，即Image Denoising，是图像处理领域中的一个重要概念。在数字图像的生成与传输过程中，受到成像设备和外部环境的噪声影响，使得图像中包含噪声，从而形成含噪或噪声图像。为改善图像质量，减少或消除这些噪声，实现图像的清晰显示，图像降噪技术应运而生。有时，人们也将这一过程称为图像去噪。

图像降噪是一种数字信号处理技术，用于去除照片、视频或其他类型图像中的噪声。噪声是指在图像的像素中随机出现的不希望的亮度或颜色扰动。这些噪声可以由多种因素引起，例如摄像机传感器的限制、图像传输的压缩以及环境因素。

图片降噪是一种图像处理技术，主要用于改善图片的质量。在日常拍摄照片或扫描图片时，由于设备性能、环境或其他因素，图片中可能会出现噪音或干扰。这些噪音表现为图像中的不规则纹理、色斑或颗粒感。为了提升图片的观感和清晰度，需要进行降噪处理。

手机图像降噪，是图像处理中的专业术语。现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。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。使照片变得平滑，减少对照片细节，画质的损伤。

手机图像降噪是图像处理中的一项重要技术。在数字化和传输过程中，数字图像常常受到成像设备和外部环境噪声的干扰，导致图像质量下降，形成含噪图像或噪声图像。为了减少这些噪声，我们需要进行图像降噪处理，也就是所谓的图像去噪。这一处理过程旨在使照片变得平滑，同时尽可能减少对照片细节和画质的损伤。

图像处理的噪声和处理方法

1、常见的去噪方法有均值滤波和高斯滤波，这两种方法能有效降低各类噪声。均值滤波通过计算像素周围像素的平均值来替换中心像素，而高斯滤波则采用高斯函数作为权重，对像素进行加权平均，效果更柔和。此外，中值滤波利用像素的中值来替换，对椒盐噪声有很好的抑制效果，因为它对突变的边缘保持敏感。

2、图像去噪是图像处理领域中一个关键问题，其目的是去除图像中的噪声，恢复图像的原始质量。本文将介绍几种常用的图像去噪方法：均值滤波器、几何均值滤波器、谐波均值滤波器、逆谐波均值滤波器、自适应维纳滤波器、中值滤波器以及形态学噪声滤除器。

3、主流去噪方法包括空间域方法、变分去噪方法、变换域方法及基于CNN的去噪方法。空间域方法使用空间滤波器在合理的范围内消除噪声，但这种方法可能导致图像模糊，从而损失边缘细节。变分去噪方法基于图像先验信息，通过最小化一个能量函数E来计算去噪图像。

4、图像去噪方法分为经典传统方法、先验模型方法和深度学习方法。空域降噪、频域降噪和混合方法通过分析像素和频率特征，尽可能保留图像细节的同时减少噪声。先验模型方法利用图像内部特性，如低秩、稀疏等，通过优化得到干净图像。

5、变换域滤波方法，如傅里叶变换、快速傅里叶变换、离散余弦变换、小波变换和曲波变换等，广泛应用于图像去噪和减损压缩。离散小波变换（DWT）具有能量压缩特性，能有效去除噪声并保留图像的边缘特征和细节。阈值方法，如硬阈值和软阈值，是基于小波变换的图像去噪方法的重要组成部分。

6、最大值和最小值滤波主要使用np.amax()和np.amin()函数。中点滤波针对高斯噪声处理效果较好。修正阿尔法均值滤波通过在邻域内删除最低和最高灰度值，从而改善图像质量。总结，本文介绍的是一些基础的图像噪声处理方法，对于实际应用中的复杂噪声类型，可能需要采用更高级的算法。

图像去噪技术

1、形态学噪声滤除器结合开启和闭合操作，首先去除背景噪声，然后去除图像上的噪声。适用于对象尺寸较大，无细小细节的图像。小波去噪通过保留大部分包含信号的小波系数，较好地保持图像细节。小波分析包括图像小波分解、高频系数阈值量化和图像信号重构三个步骤。

2、图像去噪技术是数字图像处理器中关键的步骤，旨在消除像素值产生、读取和处理过程中的各种噪声。此技术分为两大类：基于信号处理原理的传统图像降噪方法和基于机器学习的图像降噪方法。本文将对这两类技术进行详细阐述，并对比它们的优劣。

3、图像降噪，即Image Denoising，是图像处理领域中的一个重要概念。在数字图像的生成与传输过程中，受到成像设备和外部环境的噪声影响，使得图像中包含噪声，从而形成含噪或噪声图像。为改善图像质量，减少或消除这些噪声，实现图像的清晰显示，图像降噪技术应运而生。有时，人们也将这一过程称为图像去噪。

4、图像去噪技术主要分为空间域、频域和稀疏编码等类别。空间域方法如均值滤波、NLM，通过局部或非局部相似性寻找去噪点。频域去噪则利用变换域特性设计滤波器，如FT、DCT等。稀疏编码法利用图像的统计特性，如NMM和LRMF，实现高质量去噪。超融合方法如BM3D，通过综合多种技术提升性能，但计算复杂度较高。

5、稀疏表示和字典学习方法，如K-SVD、EPLL、K-LLD、LSSC、PLOW、Trained Filters、SKR filters、CSR、LARKs等，提供了图像去噪的新视角，通过学习有效的字典实现图像的稀疏表示。这些方法在处理图像中的噪声、恢复图像的细节和纹理方面具有独特优势。

图像去噪方法总结,持续更新中...

其中，基于滤波器的方法如中值滤波、维纳滤波等，使用特定的低通滤波器去除噪声。基于模型的方法尝试建立自然图像或噪声分布模型，并利用模型作为先验进行优化。基于学习的方法侧重学习有噪声图像到干净图像的潜在映射，包括传统的基于学习方法和基于深度网络的方法。

何恺明早期的杰作，2010年ICCV论文，引导滤波（Guided Image Filtering）广泛应用于去噪、去雾、抠图、HDR压缩和细节增强等领域，其核心在于保边平滑。这个方法涉及引导图像、输入图像和输出图像，通过线性关系和正则化来实现平滑与边缘保留的平衡。

本文汇总了2021年CVPR底层视觉领域的一些论文，涉及超分辨率、图像恢复、去雨、去雾、去模糊、去噪、图像恢复、图像增强、图像去摩尔纹、图像修复、图像质量评价、插帧、视频/图像压缩以及其他多任务等方向。

各位有没有数字图像处理方面的本科毕业论文题目

基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。

选题范围：涉及单片机、DSP、嵌入式系统设计，以及数字信号处理、数字图像处理、视频编码解码技术、智能测控等领域的毕业设计题目。 选题要求：论文题目需具有专业性，并与电子或通信专业密切相关。题目应具体且不宜过于宽泛，例如“3G通信技术研究”等抽象题目应避免。

选题范围：单片机系统设计与应用、DSP系统设计与应用、嵌入式系统设计与应用、数字信号处理、数字图像处理、视频编解码技术研究、智能测控等。选题要求：论文题目要具有专业性，要与本专业(电子或通信)相关或相近，题目不能太大、太空泛(如3G通信技术研究等)。