图像去噪

而中值滤波 则是永邻域灰度代替该点灰度，所以 ，中值滤波器 对噪声的抑制作用 要比均值滤波器差。 但对于 来自 脉冲 信号的 干扰 作用 来 说 ，中值滤波 却很管用。 不过， 这两中去噪手段在 平滑图像的同时 也 会使 原来图像的轮廓变得有些模糊 ， 而且 窗口宽度越宽，噪音平滑效果越好， 相应的图像就越模糊 ，也是均值滤波和中值滤波的缺点所在。 4 传统方法 去噪及 MATLAB 仿真

(112) 基于 DSP 的图像去噪实现 6 3. 伽马 (爱尔兰 )噪声 伽马噪声的 PDF 如 下式： 错误 !未找到引用源。 (113) 其中， a0， b 为正整数且 “ !” 表示阶乘。 其密度的均值和方差由下式给出： 错误 ! 未 找 到 引 用 源。 (114) 4. 指数分布 噪声 指数噪声的 PDF 可由下式给出： 错误 !未找到引用源。 (115) 其中 a0。 概

升 2 采样 (在相邻列或行间插入一零列或零行 )，然后再按行、按列与一维的低通或高通滤波器进行卷积，这样递推下去便可重构原图像。 二维图像的这种行、列可分离性简化了图像的小波变换。 fAj1 fDj 11 fDj 12 fDj 13 12 21 H G X fAj 12 12 12 G H   21 H G  与滤波器 X 卷积 H 低通滤波器 G 高通滤波器 12