紅外去噪演算法

❶ 特殊去噪方法

在一個彈性分界面上形成的反射波、轉換波均屬於體波。在三維空間內，體波隨著時間的變化向整個彈性空間的介質體積內傳播。相對於體波而言，在彈性分界面附近，還存在著另一類波動，即面波。從能量來說，面波只分布在彈性分界面附近。其中，分布在地面附近自由表面的面波稱為瑞雷面波(Rayleigh)。在地震勘探勘探中，把它作為一種干擾看待，需要壓制或者剔除掉。但在工程勘探中，利用面波的頻散現象，可以反演表層速度結構，通常可以作為一種工程勘察手段。另外，在表面介質和覆蓋層之間，還存在一種SH型面波，稱為樂夫面波(Love)。在深部兩個均勻介質之間還存在類似瑞雷面波的斯通利面波(Stoneley)，在測井的飽和度計算中它可以得到很好的應用。

(1)極化濾波(polarization filtering)

在反射波的有效頻帶內，面波與有效波成分重合。半空間自然條件的復雜性、地表固體介質的縱橫向非均勻性等因素，導致面波波場變得復雜，這樣常規處理中使用帶通濾波去面波將丟失有效波的低頻成分。F-K濾波、τ-p變換等方法壓制面波，通常會產生一定的混波效應，有效波的保真度將受到一定程度的影響。

極化濾波又稱為向量濾波(vector filtering)、自適應濾波(adaptive filtering)等。採用極化濾波的方法壓制面波十分重要。縱波與瑞雷波在傳播過程中，質點的極化方式不同，能夠利用這種不同的極化特徵，採用極化分解技術的濾波方法去壓制面波干擾，提高地層反射波與轉換波的信噪比。Chiou-Fen、R.B.Herrmann(1990)較早提出採用極化濾波和相位匹配濾波壓制面波的方法^{［99，100］}，張建軍(1999)提出了利用極化濾波提取有效瑞雷面波的方法^［101］。近年的SEG年會，也有大量的文獻介紹極化濾波的演算法與效果。但是，由於資料或演算法優化問題，在應用中有成功的，也有不成功的。

理論上，面波具有以下特徵:

1)在傳播方向的垂直面(xOz平面)內，介質質點沿橢圓軌道逆時針運動，是面上的橢圓極化波;

2)介質質點振動的振幅隨深度Z迅速衰減，且衰減系數與波長成反比，具有明顯的頻散現象;

3)X方向的振動和Z方向的振動存在π/2的相位差;

4)在三維空間，面波的波前面是一個圓柱體。振幅隨槡r(r為傳播波前面擴散半徑)衰減，比體波的球面擴散要慢。

實際上，在地震記錄上，面波表現的特徵是:

1)傳播的視速度低、能量強、視頻率低、頻散現象明顯等;

2)受其他信號與面波信號的疊加影響，實際地震記錄的Z分量與R分量極化圖呈不規則橢圓形狀。

全數字3D3C採集記錄了X、Y、Z三分量完整的波場，包含了縱波、轉換波、面波等完整的波場矢量信息。由於Rayleigh面波在空間的質點運動軌跡是橢圓，彈性體波在空間的質點運動軌跡是直線，隨機雜訊在空間的質點運動軌跡沒有一定的形狀，沒有確定的方向性。根據這些特徵，對三分量檢波器所記錄的面波水平與垂直分量的極化圖進行橢圓擬合後，就可以從三分量的水平與垂直分量記錄中有效地消除面波的影響以提高資料數據信噪比。通常，極化濾波在坐標旋轉後的Z分量和R分量上進行。

以下介紹極化濾波實現方法及應用效果。

1)橢圓參數求解。

橢圓一般圓錐曲線方程表示為

圖4.3.8 典型的P波泄漏轉換波記錄

圖4.3.9 P波泄漏壓制前(左)後(後)記錄

(3)P波泄漏衰減(Pwave leakage attenuation)

在非規則地表或低降速帶較薄的情況下，如轉換波記錄的X和Y分量上往往存在頻率較高、速度也比較高的具有雙曲線特徵的P波干擾，即P波泄漏干擾。如圖4.3.8可見，在一些轉換波記錄上，P波泄漏干擾十分嚴重，如不採用合理的方法進行壓制，就嚴重影響轉換波處理效果。

P波泄漏的衰減方法可以採用類似於去多次波的方法實現，只是在去除P波泄漏時首先利用估計的轉換波速度進行NMO動校正。由於轉換波速度比縱波速度低，當轉換波基本校直時，縱波將出現嚴重的校正過量，可利用高精度τ－p域去噪方法衰減泄漏的P波。當然，也可以使用縱波的速度對轉換波記錄進行動校正，並利用二維去噪技術濾除水平同相軸。

還可以根據P波在Z分量上和R分量上具有相似性的特徵，進行P波泄漏壓制。利用自適應濾波方法去除轉換波中與Z分量相同的部分信號，從而達到壓制P波泄漏干擾的目的。

圖4.3.9為P波泄漏壓制前後的轉換波記錄，可見主要目的層(2500～3000ms)及以上的P波泄漏得到較好的壓制。轉換波記錄的信噪比得到了進一步提高。

❷ 去噪演算法中的3σ准則是什麼

誤差超過3σ的情況僅占總數的0.3%，所以捨去。因操作出錯導致的偏差（這就不是誤差了）通常遠高於3σ。

❸ 圖像處理中常用的降噪濾波器有哪些 它們分別適用於哪些場合

不同的濾波器用於不同的雜訊，很難說某一個降噪濾波器能符所有的雜訊。
首先，說一下雜訊的類型吧，雜訊的分類和該雜訊的分布符合什麼模型有關，常見的雜訊有高斯白雜訊、椒鹽雜訊、泊松分布雜訊、指數分布雜訊等。
其次，採用的濾波器有空域濾波器，比如均值濾波器、中值濾波器、低通濾波器、高斯濾波等；頻域濾波器，比如小波變換、傅里葉變換、餘弦變換等；形態學濾波器，主要是通過膨脹和腐蝕等形態學操作進行去噪。
第三，對應場合。一般平時見的比較多是是高斯白雜訊，像用均值濾波、中值濾波、高斯濾波可以去噪。還有在低照度下，比如晚上拍照時的圖像，一般屬於泊松分布的雜訊，可以採用一些3d去噪演算法，比如效果不錯的BM3D演算法。像椒鹽雜訊，一般用中值濾波基本可以去噪。
大概了解就這么多了，如果你還想深入了解的話，可以找一些圖像專業方面的書籍，或者找一些去噪方面的綜述性的論文看看。

❹ 信號去噪方法有那些

哪種信號啊？信號分老多種啦!
我對雷達較有研究給你我的論文看一下吧

常常借鑒地震資料處理的反褶積方法，將雷達記錄轉變為反射系數序列。然而由於地下介質的復雜性和各種雜訊的影響，常常反褶積對雜波與信號的分離並無改善；所以很多情況下應用效果並不理想。鑒於利用常規的探地雷達數據處理方法進行目標體資料分析，易受雜波干擾、波形混疊等等因素影響而導致應用解釋效果欠佳，因此對於探地雷達的數據處理方法仍有待於進一步深入研究。

在圖像和信號處理論域廣泛應用的小波變換，以及基於HHT變換的EMD分解等時頻分析方法，近年來在探地雷達數據處理中得到了重視。小波變換具有線性變換、多解析度分析、局部細化、可靈活選擇小波基等等優點，對瞬態非平穩信號或寬頻信號分析具有獨特之處，使得它非常適合於探地雷達脈沖信號的處理。而希爾伯特(換是提取信號瞬時參數的有效途徑，但它對信號的提取有條件要求；基於HHT變換的經驗模態分解，依據數據本身的信息進行分解，得到的固有模態函數信號是有限個且均滿足Hilbert變換對信號的提取條件，較之基於傳統的傅立葉變換的時頻分析方法，具有真正有意義的瞬時參數分析。

由於應用探地雷達的瞬時參數分析可以形成三個參數相互獨立的解釋剖面，從而比較全面的了解地下介質變化情況。但是瞬時參數易受雜訊影響，尤其是瞬時相位對雜訊干擾比較敏感。而城市環境中探地雷達探測信號干擾較多，同時由於工作條件的復雜多樣，有時直達波強度常常可與探測目標回波強度相比擬。由於直達波的消除不易，使得對目標的特徵識別、解釋以及空間定位比較困難。在進行處理時，雜波的移除是非常重要的部分。為此首先進行常規處理，主要是消除直達波強烈影響。簡單的做法是從實測的探地雷達記錄中直接消減直達波記錄；或者通過選擇合理的濾波參數，採用移動平均濾波器或中值濾波器消減直達波；

在此基礎上，採用小波變換方法對探地雷達數據進行降噪分析處理。從效果上講，以Donoho的閥值去噪方法最為突出。這里利用Mallat提出的多解析度分析的概念和正交小波快速演算法（Mallat演算法），假定雜訊信號廣泛分布在各個尺度且幅值相對較小，通過正交變換，將信號能量集中在某些頻帶的少數幅值相對較大系數上。為了數據處理方便，藉助Matlab提供的方便而強大的計算及可視化工具，利用Matlab的小波工具箱函數，只須應用簡單的信號處理知識和編程技能，就可以通過Matlab編程進行小波閥值估計，給予其它頻帶上的小波系數較小的權重或者置零，從而達到有效抑制雜訊的目的。總的來說，應用小波變換處理可以有效地消除各種雜訊干擾，從而更清楚有效地顯示目標層位。

通過上述數據處理過程，避免了在雜訊干擾情況下直接進行經驗模態分解較難獲得良好的分解效果的問題。由於希爾伯特－黃（HHT）變換具有一定的雜訊分解能力，不同尺度的雜訊被分離到不同的固有模態函數，使得雜訊對信號的影響減小，從而信號特徵的提取的有效性和信號分解的精度都有了提高。通過對經驗模態分解得到的IMF信號進行變換，獲得瞬時頻率、瞬時相位、瞬時振幅等瞬時參數，其中瞬時頻率可以較好的探測地下介質的形狀和性質的變化；瞬時相位可有效的探測地下介質的連續性並且與信號振幅無關，可以更好的分析深層信號特徵；瞬時振幅反映了信號能量的變化，可以推測地下介質性質的變化。

綜上所述，根據探地雷達信號的特點，通過試驗和研究，首先去除直達波等干擾，並利用小波變換具有良好的時頻分析特性進行信號去噪，再利用希爾伯特－黃（HHT）變換得到瞬時頻率、瞬時相位、瞬時振幅等瞬時參數，形成多個參數剖面，可以多角度多方面的分析探地雷達剖面並易於給出合理的地質解釋。因此，在探地雷達信號去噪基礎上，基於EMD分解的瞬時參數分析在探地雷達數據處理中具有很好的應用前景。

❺ 大疆拼圖軟體可以去噪嗎

可以。
圖像去噪是指減少數字圖像中雜訊的過程。現實中的數字圖像在數字化和傳輸過程中常受到成像設備與外部環境雜訊干擾等影響，稱為含噪圖像或雜訊圖像。
目前常用的圖像去噪演算法大體上可非為兩類，即空域像素特徵去噪演算法：直接地在圖像空間中進行的處理；變換域去噪演算法：間接地在圖像變換域中進行處理。

❻ 用小波分析法除去音頻信號的雜訊

小波變換及其應用是八十年代後期發展起來的應用數學分支，被稱為「Fourier分析方法的突破性進展[1]」。 1986年Meyer Y構造了一個真正的小波基，十多年間小波分析及其應用得到了迅速發展，原則上傳統的傅里葉分析可用小波分析方法取代[2],它能對幾乎所有的常見函數空間給出通過小波展開系數的簡單刻劃，也能用小波展開系數描述函數的局部光滑性質，特別是在信號分析中，由於它的局部分析性能優越，因而在數據壓縮與邊緣檢測等方面它比現有的手段更為有效[3-8]。 小波變換在圖像壓縮中的應用因它的高壓縮比和好的恢復圖像質量而引起了廣泛的注意，且出現了各種基於小波變換的圖像壓縮方案。
小波變換自1992年Bos M等[9]首先應用於流動注射信號的處理，至今雖才8年時間，但由於小波變換其優良的分析特性而迅速滲透至分析化學信號處理的各個領域。本文介紹了小波變換的基本原理及其在分析化學中的應用情況。
1 基本原理
設f(t)為色譜信號，其小波變換在L2(R)中可表示為：

其中a, b∈R,a≠0,參數a稱為尺度因子b為時移因子，而(Wf)(b, a)稱為小波變換系數，y(t)為基本小波。在實際分析化學信號檢測中其時間是有限長度，f(t)通常以離散數據來表達，所以要採用Mallat離散演算法進行數值計算，可用下式表示：
fj+1=θj + f j
其中:N為分解起始尺度;M為分解次數；fj和qj可由下式求得：

此處:Φj, m為尺度函數;Ψj, m 為小波函數;系數Cmj ,dmj可由下式表達：

hk-2m , gk-2m取決於小波母函數的選取。
用圖表示小波分解過程如下：

圖中fN 、fN-1....fN-m和θN-1、θN-2....θN-m分別稱為在尺度N上的低頻分量和高頻分量。上述分解過程的逆過程即是信號的重構過程。
2 分析化學中的應用
根據小波變換基本原理及其優良的多分辯分析特性，本文將小波變換在分析化學信號處理中的應用劃歸為以下三個方面：
2.1 信號的濾波
小波濾波方法目前在分析化學中應用主要是小波平滑和小波去噪兩種方法。小波平滑是將某一信號先經小波分解，將在時間域上的單一信號分解為一系列不同尺度上的小波系數(也稱不同頻率上的信號), 然後選定某一截斷尺度，使高於此尺度的小波系數全部為零，再重構信號，這樣就完成了一個低通小波濾波器的設計；而小波去噪，則是在小波分解基礎上選定一閾值，對所有尺度空間的小波系數進行比較，使小於此閾值的小波系數為零，然後重構信號[10]。
邵利民[11]等首次將小波變換應用於高效液相色譜信號的濾波，他們應用了Haar小波母函數，由三次小波分解後所得的低頻部分重構色譜信號，結果成功地去除了雜訊，明顯地提高了色譜信號的信噪比，而色譜峰位保持一致，此法提高了色譜的最低檢測量和色譜峰的計算精度。董雁適[12]等提出了基於色譜信號的小波自適應濾波演算法，使濾波與雜訊的頻帶分布，強度及信噪在頻帶上的交迭程度基本無關，具有較強的魯棒性。
在光譜信號濾噪中的應用，主要為紅外光譜和紫外光譜信號濾噪方面的應用，如Bjorn K A[13]等將小波變換用於紅外光譜信號的去噪，運用6種不同的小波濾噪方法(SURE，VISU，HYBRID，MINMAX，MAD和WP)對加噪後紅外光譜圖進行了去噪,針對加噪與不加噪的譜圖，對Fourier變換、移動平均濾波與小波濾波方法作了性能比較研究，結果認為Fourier變換、移動平均濾波等標准濾波方法在信噪比很低時濾噪性能與小波濾波方法差不多，但對於高信噪比的信號用小波濾噪方法(特別是HYBRID和VISU)則更有效 。閔順耕[14]等對近紅外漫反射光譜進行了小波變換濾波。顧文良[15]等對示波計時電信號進行了濾噪處理。王立世[16]等對電泳信號也做了小波平滑和去噪,都取得了滿意的效果。鄒小勇[17]等利用小波的時頻特性去除了階躍伏安信號中的噪音，並提出了樣條小波多重濾波分析方法，即將過濾後的高頻噪音信號當成原始信號進行濾波處理，使之對有用信號進行補償。鮑倫軍等[18]將樣條小波和傅里葉變換聯用技術應用於高噪音信號的處理。另外，程翼宇[19]等將紫外光譜信號的濾噪和主成分回歸法進行了有機的結合，提出了小波基主成分回歸(PCRW)方法，改善了主成分回歸演算法。
2.1 信號小波壓縮
信號經小波分解之後，噪音信號會在高頻部分出現，而對於有用的信號分量大部分在低頻部分出現，據此可以將高頻部分小波系數中低於某一閾值的系數去除，而對其餘系數重新編碼，只保留編碼後的小波系數，這樣可大大減少數據貯存量，達到信號壓縮的目的。
在近代分析化學中分析儀器的自動化水平在不斷提高，分析儀器所提供的數據量越來越大。尋找一種不丟失有效信息的數據壓縮方法，節省數據的貯存量，或降低與分析化學信息處理有關的一些演算法的處理量，已成為人們關心的問題。Chau F T等[20]用快速小波變換對模擬和實驗所得的紫外可見光譜數據進行了壓縮，討論了不同階數的Daubechies小波基、不同的分解次數及不同的閾值對壓縮結果的影響。Barclay V J和Bonner R F[10]對實驗光譜數據作了壓縮，壓縮率可達1/2~1/10,並指出在數據平滑和濾噪的同時，也能進行數據的壓縮是小波有別與其他濾波方法的一大特點。王洪等[21]用Daubechies二階正交小波基對聚乙烯紅外光譜進行了成功的壓縮，數據可壓縮至原來的1/5以下。邵學廣等[22]對一維核磁共振譜數據作了小波變換壓縮，分別對常用的Haar、Daubechies以及Symmlet小波基作了比較，其結果表明准對稱的Symmlet小波基對數據的復原效果最佳，而且在壓縮到64倍時，均方差仍然較小。章文軍等[23]提出了常用小波變換數據壓縮的三種方法，將緊支集小波和正交三次B-樣條小波壓縮4-苯乙基鄰苯二甲酸酐的紅外光譜數據進行了對比，計算表明正交三次B-樣條小波變換方法效果較好，而在全部保留模糊信號及只保留銳化信號中數值較大的系數時，壓縮比大而重建光譜數據與原始光譜數據間的均方差較小。邵學廣等[24]將小波數據壓縮與窗口因子分析相結合，在很大程度上克服了用窗口因子分析直接處理原始信號時人工尋找最佳窗口的困難，在壓縮比高達8:1的情況下，原始信號中的有用信息幾乎沒有丟失，窗口因子分析的解析時間大為縮短。Bos M等[25]用Daubechies小波對紅外光譜數據進行壓縮，壓縮後的數據作為人工神經網路演算法的輸入接點，從而提高了人工神經網路的訓練速度，預測的效果也比直接用光譜數據訓練的要好。
2.3 小波多尺度分析
在多尺度分析方面的應用主要是對化學電信號進行小波分解，使原來單一的時域信號分解為系列不同頻率尺度下的信號，然後對這些信號進行分析研究。
小波在色譜信號處理方面的應用，主要是對重疊色譜峰的解析。邵學廣[26-27]等對苯、甲苯、乙苯三元體系色譜重疊峰信號小波變換後的某些頻率段進行放大，然後重構色譜信號，使重疊色譜峰得到了分離，定量分析結果得到了良好的線性關系。此後邵學廣[28]等利用了譜峰提取法對植物激素重疊色譜峰作了定量計算，此法表明，利用小波變換從重疊色譜信號中提取的各組分的峰高與濃度之間仍然具有良好的線性關系。
重疊伏安峰的分辨是電分析化學中一個長期存在的難題。當溶液中存在兩種或更多的電活性物質，而這些物質的氧化(或還原)電位又很靠近時，就會不可避免地出現重疊峰的現象，而給進一步的定性、定量分析帶來了很大困難。因此，人們做了較多的工作去解決這一難題。數學方法是目前處理重疊峰的重要手段，如Fourier變換去卷積以及曲線擬合。曲線擬合通常用來獲得「定量」的信息，但這種方法有較多的人為因素，重疊峰包含的峰的個數，相對強度都是靠假設得來，因而可能引入嚴重的誤差；去卷積方法則是一種頻域分析手段，但該方法需先找出一個函數來描述伏安峰，然後再根據這個函數來確定去卷積函數，因此，去卷積函數的確定是比較麻煩的，尤其是對不可逆電極過程，無法找到一個合適的函數表達式，而且該方法還需經正、反Fourier變換，比較繁瑣費時, 而小波分析的出現成了電分析化學家關注的熱點。
陳潔等[29]用DOG小波函數處理差分脈沖實驗數據，通過選擇合適的伸縮因子，成功地延長了用DPV法測定Cu2+的線性范圍。鄭建斌等[30-31]將小波變換用於示波計時電位信號的處理，在有用信息提取、重疊峰分辨等方面進行了系統的研究。王洪等[32]將小波邊緣檢測的思想用於電位滴定終點的確定，找到了一種判斷終點准確的終點判斷方法。鄭小萍等[33]將樣條小波變換技術用於分辨重疊的伏安峰，以選定的分辨因子作用於樣條小波濾波器，構造了一個小波峰分辨器，用它來直接處理重疊的伏安峰，取得了較好的分離效果，被處理重疊峰可達到完全基線分離，且峰位置和峰面積的相對誤差均較小。
對於紅外光譜圖，目前也是通過對紅外譜圖進行小波分解，以提高紅外譜圖的分辯率。陳潔[34]等對輻射合成的丙烯醯胺、丙烯酸鈉共聚物水凝膠的紅外光譜信號經小波處理後，使其特徵吸收帶較好地得到分離，成功地提高了紅外光譜圖的解析度。謝啟桃[35]等對不同晶型聚丙烯紅外光譜圖作了小波變換，也得到了可用以區分聚丙烯a、b兩晶型的紅外光譜圖。
3 展望
小波變換由於其優良的局部分析能力，使其在分析化學信號的濾噪、數據壓縮和譜峰的分離方面得到了很好的應用。本人通過對小波變換在化學中應用的探索，認為對於分析化學中各種電信號的平滑、濾波還有待作更深入的研究，以設計出更為合理有效的小波濾波器，以消除由於平滑而導至的尖銳信號的峰高及峰面積的變化或由於去噪而帶來的尖銳信號附近的不應有的小峰的出現；對於重疊峰的分離及其定量計算，還應該探討如色譜峰基線的確定方法以及待分離頻率段的倍乘系數的確定方法；另外對於色譜峰的保留指數定性問題，由於不同化合物在某一確定的分析條件下有可能會出現保留值相同的情況，這將使在未知樣中加標準的峰高疊加法定性或外部標准物對照定性變得困難，我們是否可能對色譜峰進行小波分解，然後在不同的尺度上對其進行考察，以尋求色譜峰的小波定性方法，這可能是個可以進一步研究的問題。
小波變換將在分析化學領域得到更加廣泛的應用，特別對於分析化學中的多元定量分析法，如多元線性回歸法(MLR)，主成分回歸法(PCR)，偏最小二乘法(PLS)等方法及人工神經網路(ANN)將會同小波變換進行有機的結合，以消除各種雜訊干擾對定量分析的影響；或對相關數據進行壓縮以減少待分析數據的冗餘，提高分析精度和大大減少計算量提高分析速度。小波變換將會成為分析化學中定量和定性分析的一種非常重要的工具。

❼ 脆求數字圖像的去噪方法研究。

針對數字信號處理中的去噪技術問題，利用Mumford-Shah泛函模型的特點進行去噪研究．對應用於圖像處理中的二維Mumford-Shah泛函進行簡化和降維處理，建立適合於數字信號去噪處理的一維Mumford-Shah泛函，利用能量最小化原理的變分方法導出一個新的去噪處理模型，並提出兩種不同的計算演算法：區域合並演算法和點集擴張演算法．在點集擴張演算法中利用了統計學中常用的逐步分析方法，保證了處理結果的整體最優性．實驗結果表明，兩種演算法均能有效地消除信號中的雜訊，同時精確地提取出信號中的特徵點．與Pollak-Willsky演算法相比較，新的去噪處理模型能更好的保持信號中的原始特徵信息．
來自《基於Mumford-Shah泛函的數字信號去噪演算法》，陳旭鋒 管志成，浙江大學計算機圖形與圖像處理研究所，浙江杭州310027

❽ 請問如何在matlab中對信號進行去噪操作。最好用函數的形式，方便其他程序調用

去噪有很多種方法，現在小波去噪最為常用，在matlab中有自帶的函數進行小波去噪，簡單易行。最常用且簡單的是閾值去噪，用函數ddencmp()生成信號的默認閾值，然後利用函數wdencmp()進行去噪。如：
%對含噪信號s進行3層小波分解
[c,l]=wavedec(s,3,'db1'); %s為含噪信號，3為小波分解層數，db1為採用的小波基

%獲取信號默認值
[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',s);
%參數den代表去噪，wv代表小波，s代表含有雜訊的信號

%實現去噪過程
s2=wdencmp('gbl',c,l,'db1',3,thr,sorh,keepapp);
%參數gbl表示採用全局去噪

❾ 如何根據雜訊類型選擇不同的去噪方法;

圖像在採集和傳輸中會不可避免的受到雜訊的污染，影響人們對圖像的理解和分析處理。圖像去噪的目的就是濾除雜訊，減少雜訊的影響，使圖像信息更加真實的呈現。本文簡單介紹了圖像雜訊的分類及常用的圖像的去噪方法，對傳統的中值濾波方法進行了分析，並針對傳統的中值濾波方法存在的不足,提出自適應中值濾波方法，並在MATLAB軟體上進行了編程和模擬。結果表明自適應中值濾波方法對雜訊密度較大的圖像比傳統中值濾波有更好的濾波效果。

本文第一章對數字圖像處理常用方法，圖像雜訊的分類和主要去噪方法等基礎知識做了介紹，並對MATLAB軟體發展主要組成和功能進行了概括，同時對用於圖像處理的MATLAB主要函數進行了介紹。第二章對圖像的中值濾波方法的原理和演算法進行介紹，並分析其不足，提出自適應中值濾波器的設計。第三章對自適應中值濾波器的原理和設計演算法做了分析，並在MATLAB軟體上進行了編程和模擬，對處理結果進行比對、歸納。最後，對本論文做了總結。

❿ 多圖像平均法為什麼能去除雜訊，該方法的難點是什麼

多圖平均法跟多次測量取平均值差不多。多幅圖像加權，雜訊的強度下降。至於難點，應該是加權權值的選取，以及圖像的多少。