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图像处理18: 传统图像降噪算法综述

图像预处理算法的效果对后续的图像处理任务如分割、识别、边缘提取等至关重要。降噪处理是提高图像质量的核心任务之一，目标是去除无用信息，同时保留图像的主要特征。

图像降噪算法分类

传统降噪算法主要可分为空域去噪与变换域去噪两大类。

空域像素特征去噪算法

基于空域的方法直接在图像空间中处理噪声，常见滤波方法包括算术均值滤波、高斯滤波、中值滤波以及双边滤波等。

• 算术均值滤波：通过邻域像素的平均值代替中心像素，适用于脉冲噪声。
• 高斯滤波：使用高斯核加权平均，权重随距离衰减，平滑程度可调。
• 中值滤波：取窗口内像素的中位数，适用于椒盐噪声，但在细节保留方面存在局限。
• 双边滤波：结合空间邻近度和像素相似度，既能平滑噪声又保留边缘。

变换域去噪算法

通过数学变换将图像从空间域转换到变换域，实现对噪声的分离与抑制。小波变换和傅里叶变换是常见的变换方法。

• 小波萎缩法：将图像分解为不同尺度，去除低频噪声，保留高频信息。
• 傅里叶变换：将图像转换到频域，去除高频噪声后进行反变换。

滤波器抑制噪声比较

不同滤波器在噪声抑制方面有各自特点：

• 均值滤波：噪声点扩散，面积增大，效果有限。
• 高斯滤波：平滑度可调，边缘模糊显著。
• 中值滤波：适合椒盐噪声，但会失去细节。
• 双边滤波：保留边缘，适合美容磨皮但无法彻底去除高频噪声。
• 引导滤波：结合引导图信息，效果与双边滤波相近，运算复杂度较高。
• BM3D算法：结合空域与变换域方法，去噪效果优异，但计算复杂度较高。

总结

传统降噪算法主要通过空域或变换域处理噪声，各方法有其适用场景。空域方法简单但保留细节有限，而变换域方法更有效但计算复杂。未来深度学习方法在数据驱动的背景下表现更优，可能成为传统方法的替代。