图像处理之去噪详解

Question

如题所述

Answer 1

图像去噪是图像处理领域中的关键问题，目的在于消除图像中的噪声，恢复其原始清晰度。具体而言，噪声指的是图像中无法解释的数据干扰，这类干扰可能源于成像过程的物理限制或数据传输中的误码。

去噪的目标是降低自然图像中的噪声，同时尽量减少原始特征的损失，提高信噪比（SNR）。信噪比定义为信号功率与噪声功率的比值，通常以分贝表示，它衡量了信号的清晰度。

在实际应用中，通过公式表示去噪过程中的关键变量：观察到的噪声图像为y，未知的干净图像为x，标准偏差为 σn 的加性高斯白噪声为n。这些变量在去噪过程中相互作用，以消除图像中的噪声。

主流去噪方法包括空间域方法、变分去噪方法、变换域方法及基于CNN的去噪方法。

空间域方法使用空间滤波器在合理的范围内消除噪声，但这种方法可能导致图像模糊，从而损失边缘细节。

变分去噪方法基于图像先验信息，通过最小化一个能量函数E来计算去噪图像。首先从有噪声的图像y中得到函数E，然后通过映射过程将低值映射到无噪声图像。最终通过最小化E确定去噪图像。

变换域方法将给定的噪声图像变换到另一个域，根据图像及其噪声的不同特征对变换后的图像进行去噪处理。变换域滤波方法通过选择不同的基变换函数进行细分，以适应不同类型的噪声。

基于CNN的去噪方法具有较高的计算成本，因为它们使用滑动窗口并可能需要无噪声数据样本或来自同一场景的至少两个图像帧。这类方法耗时且结果依赖于截止频率和滤波器功能行为。

相关文献提供了丰富的信息，包括Fan等人（2019）和Chandel与Gupta（2013）的研究成果，这两篇文献为深入理解图像去噪技术提供了理论基础和实践指导。