低照度圖像降噪技術研究.pdf

1、圖像降噪是圖像預處理中一項應用比較廣泛的技術，其目的是為了提高圖像的信噪比，突出圖像的期望特征。低照度圖像的特點就是對比度差，信噪比低。所以低照度圖像的處理都是圍繞著增強對比度和提高信噪比而展開的。圖像降噪方法有時域和頻域兩種方法，但是歸根到底是利用噪聲和信號在頻域上的不同特性來實現(xiàn)的。如何保證降低圖像噪聲的同時最大限度地保留圖像的細節(jié)兩者的平衡是圖像降噪中的一個兩難問題。建立在傅里葉變換基礎上的濾波方法，在提高信噪比和提高空間分辨力兩

2、項上存在矛盾。低通濾波雖然能通過平滑抑制噪聲，但同時也會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，但同時也會增強背景噪聲。在小波變換這種強有力的信號分析工具出現(xiàn)以后，利用小波變換可以從更多細節(jié)上區(qū)分信號和噪聲。例如在圖像中邊緣對視覺起主要作用，可以利用圖像邊緣信息區(qū)分信號和噪聲等。 文中對低照度圖像降噪技術進行了研究；分析了數(shù)學形態(tài)學降噪方法、頻域降噪方法、空域濾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、。頻域濾波方法包括低通濾波和同態(tài)濾波；空域濾波包含中值濾波和均值濾波等；數(shù)學形態(tài)學法包括腐蝕和膨脹；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。重點就小波降噪進行分析，并以MATLAB仿真軟件為平臺，對系統(tǒng)自帶的無噪聲圖片添加模擬低照度的噪聲并使用空域濾波算法進行降噪仿真處理，然后調出小波工具箱，針對自己拍攝的低照度下的圖像進行降噪仿真。仿真時應用不同的小波對圖像降噪進行仿真處理