圖像的降噪的原理及應用

李盛群，閆毛毛

西南交通大學信息科學與技術學院，四川 成都 610031

圖像在采集、傳輸、接收過程，均處在復雜的外部環境中，存在各種干擾，一般都會受到噪聲的影響，繼而影響到輸入、輸出環節，從而導致圖像質量下降，不止會導致圖像的分辨率降低，同時圖像原本精細的結構也會遭到破壞，這樣對于圖像的后續處理時極為不利的，因而有效的抑制噪聲，對于圖像的應用有著至關重要的作用。[1]本文主要介紹降噪的原理及PHOTOSHOP中常用的降噪濾鏡。

1 噪聲產生的原因

產生噪聲一般有內、外兩種原因，外因一般是指由自然物體產生的電磁干擾或經電源竄進系統內部而引起的噪聲，例如天體放電現象、電器設備引起的噪聲等；內因則包括：1）光電粒子隨機運動產生的噪聲；2）電器內部的機械運動導致電路抖動，引起電流變化，從而產生噪聲；3）系統內部電路引起的噪聲，例如電流引入的交流噪聲、偏轉系統引起的噪聲等；4）材料器械本身引起的噪聲，盡管隨著材料科學的發展，這些噪聲有望減少，但是完全避免是不可能的。

2 常見噪聲分類

圖像噪聲如果從統計理論分類，可以分為平穩噪聲和非平穩噪聲兩類，前者其統計特性不隨時間變化而變化，后者則相反。按噪聲幅度分可分為4類：1）椒鹽噪聲（脈沖噪聲）2）指數分布噪聲；3）瑞麗噪聲；4）正態噪聲（高斯噪聲）。根據噪聲源可分為兩類：1）光電子噪聲；2）電子噪聲。

3 降噪的基本原理

圖像降噪的目的是調高提高圖像的信噪比，使圖像的應用特征突出。對于一副圖像，圖像信號和噪聲信號的能量在頻域上分布是不同的，其中噪聲能量主要分布在高頻區域，而圖像能量主要分布在低頻區域，基于這一點我們可以分離噪聲。[2]一般情況下，采用平滑濾波器對圖像進行降噪處理。濾波的本義是指信號有各種頻率之分，過濾掉不需要的成分，即圖像中的噪聲，保留下需要的成分，這就是濾波的目的，也是過程。平滑濾波是指低頻增強的空間域濾波技術。它的目的有兩類，第一，對圖像進行模糊；第二，消除圖像噪聲。平滑濾波一般采用平均值法進行，即求鄰近像素點的平均亮度值，鄰域越大，自然平滑效果越好，但是引起圖像模糊的程度也越大，因此采用中值濾波降噪時需要合理選擇鄰域值。

常用的平滑濾波器包括下面幾種：

1）均值濾波器

（1）算數均值濾波器 此種濾波器能夠簡單的平滑圖像，但是同時也使圖像變得模糊；

（2）幾何平均值濾波器 此種濾波器可以達成與算數均值濾波器相似的平滑程度，值得稱許的是能夠降低圖像細節的損失；

（3）逆波均值濾波器 此種濾波器主要用來處理椒鹽噪聲，缺點是無法同時處理兩種噪聲。

2）順序統計濾波器

（1）中值濾波器 此種濾波器對隨機噪聲能夠很好的去噪，且相對于同尺寸的平滑濾波器而言，其引起的模糊小；

（2）最值濾波器 這種濾波器的特點是能夠很好的處理椒鹽噪聲；

（3）中點濾波器 這種濾波器結合了平均值濾波器和順序值濾波器兩者的優點，比較適合用來處理均勻隨機分布噪聲和高斯噪聲。

（4）修正后的α均值濾波器 這種濾波器適合處理復合型噪聲。

4 PHOTOSHOP中降噪濾鏡的應用

這里主要介紹PHOTOSHOP雜色濾鏡組下的減少雜色濾鏡。

該濾鏡可以根據圖像的特點設定不同的參數，滿足不同風格圖像的降噪。該濾鏡的參數設置很重要，如果設置得當則能有效減少圖像噪聲，提高圖像的可利用性，但是如果參數設置不當，則很可能使圖像細節大幅度減少，從而降低圖像質量。下面就減少雜色濾鏡的各個參數各作分析。

1）基本、高級單選框

其中基本單選框對圖像是做整體降噪處理，操作簡單易行，但是實際上雜色在各個通道的分布是不同的，所以整體調整雖簡單易行，但是不易細調。高級單選框中又有兩個選項，其中整體選項和基本單選框出來的效果相同，而一般要進行細調，則應該選擇每通道選項，分別調整其降噪強度和保留細節，一般情況下雜色多集中在藍色通道，所以藍色通道的降噪強度一般比較大。

2）強度

強度是減少雜色濾鏡的總閥，其值越大，刪除的雜色也越多，但是如果值設置的過大，真正的細節可能被刪除，所以在設置該值時應根據圖像盡量設置一個合理的值，在降噪的同時能夠保留細節。

3）保留細節

該值是在減少雜色的同時盡量保留原圖的細節，可以看出保留細節和強度選項是可以相互作用的。

4）減少雜色

該選項是將原來是中性色背景中的污點消除，該值設置越大，污點消除越多。

5）銳化細節

因為在降噪過程中或多或少會導致圖像模糊，該選項是對圖像進行銳化，來減少降噪對圖像的模糊程度。

6）移去JPEG的不自然

該值是消除因為JPEG壓縮所帶來的雜色，但是實際上這種消除雜色有時候會帶來新的雜色，所以必須根據圖片特點自己選擇是否要勾上該選項。

[1]孫東寧，張麗，閆朝文.基于小波變換的圖像降噪技術[J].電腦知識與技術，2010.

[2]李旭超，朱善安.小波域圖像降噪概述[J].中國圖像圖形學報，2006.