如何添加和删除图像中的噪音

Question

我想将高斯噪音添加到256x256灰度图像，然后将其删除。我尝试着使用下面的代码，但是我得到的只是一个只有噪声的图像。 是否有可能完全消除图像中的噪音？如果不能达到什么程度可以降低高斯噪声？

P =0; %mean 
Q =0.01; %variance 
R = imnoise(L,'gaussian',P,Q); %L-image 
subplot(2,1,1); 
imshow(R); 
title('Gaussian Noise'); 

U = conv2(double(R), ones(3)/9, 'same'); 
U1=uint8(U); 
subplot(2,1,2); 
imshow(U1); 
title('Median Filtered Image'); 

我打算实施泊松噪声的添加和去除以及椒盐噪声。请建议我是否有过滤器来消除这些噪音。 请帮忙。提前致谢。

Answer 1

从您的意见和问题的背景来看，您希望完全消除已损坏图像中的噪音。如果您首先知道噪声输入过程的脉冲响应/点扩散函数（PSF），您只能完全移除。知道PSF并通过它去除噪音通常被称为deconvolution。因为随机噪声过程的PSF在实践中很少知道，而且噪声是一个随机过程，所以实际上不可能完全消除所有噪声。确实存在噪声模型，但知道噪声模型的确切参数会破坏图像，因此很难确定（如果不是，则不可能）。

您当然可以将其中的大部分删除，并且不会将原始图像返回，但您可以通过标准噪音过滤技术减轻噪音。要去除高斯噪声，您可以简单地使用任何标准的低通滤波方法，如average filtering或高斯滤波。您也可以使用Wiener filtering这是一个自适应过滤器。它分析图像的像素邻域并计算每个邻域的方差。如果方差小，则执行更平滑，反之亦然。看看at this link for a good example。现在

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，在你的代码已经发布，你已经选择使用conv2。我将指出的一件小事是您的过滤代码不会执行中值过滤。您正在实施一个平均过滤器。如果您想使用中值滤波，请改为使用medfilt2。

在任何情况下，尽管conv2对任何2D信号都很好，但我建议您使用imfilter来代替。它专门设计用于过滤图像（实际上是线性过滤...），并且如果您的计算机/处理器支持其使用，它还会利用英特尔的IPP库。我试着用我的机器上的标准cameraman.tif图像在我的机器上运行您的代码（使用conv2），并且我得到的输出不像评论中提到的那样是空白的。我的猜测是，由于投射到uint8，您会得到空白图像。 L最有可能转换为double精度图像，其范围在[0,1]之间，当您只投射到uint8时，您将只会看到强度为0或1的图像，这就是为什么您什么都看不到。尝试使用im2uint8转换图像，以便您可以将强度对比归一化为[0,255]，而不是使用imshow进行适当的显示。

但是，如果您使用imfilter，则不需要转换类型，因为imfilter将尊重输入图像的类型，并将使用相同类型的输出图像。因此，让你的代码看起来是这样的：

L = imread('cameraman.tif'); %// Load in image from MATLAB system path 
P =0; %mean 
Q =0.01; %variance 
R = imnoise(L,'gaussian',P,Q); %L-image 
subplot(2,1,1); 
imshow(R); 
title('Gaussian Noise'); 

U = imfilter(R, ones(3)/9, 'replicate'); %// Change - Use imfilter 
subplot(2,1,2); 
imshow(U); 
title('Average Filtered Image'); %// Changed title to be correct 

这就是我得到：

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现在，解答有关不同类型的噪声你想问题为了过滤，泊松噪声也可以通过低通滤波器（平均，高斯等）进行滤波。用中值滤波最好过滤盐和胡椒噪音。这里是a great example on how median filtering works for salt and pepper noise。

至于什么“程度”可以消除噪音，这完全取决于试验和错误。您只需使用不同的滤镜尺寸和参数来过滤图像，直到获得您认为具有良好品质的图像或在所有试验中使用PSNR最高的图像。显然，图像越嘈杂，您需要制作过滤器的积极性就越高，但您可能无法首先识别原始图像的样子。

这主要是一个试验和错误的过程，所以你必须玩弄参数，看看你得到什么。

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我希望这已经充分回答了您的问题。祝你好运！

Answer 2

根据您的评论，将未经修改的原始图像数据从imread（）保存到单独的数组变量中似乎是可以接受的，当需要完全去除噪点的图像时使用该数组变量。