常用的去噪算法有哪些
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发布时间：2023-12-30 20:05
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时间：2024-03-17 18:36
常用的去噪算法有中值滤波、高斯滤波、均值滤波小波去噪、非局部均值去噪、总变差去噪算法。
1、中值滤波
中值滤波是一种非线性数字图像处理算法，用于减轻或消除数字图像中的噪声。它通过在图像中移动的滑动窗口内对像素值进行排序，并将中间值（中位数）作为当前像素的新值来实现。
这种滤波方法广泛用于去除椒盐噪声，其中图像中的个别像素值被强烈干扰。中值滤波的优势在于能够有效地保留图像的边缘特征，同时去除噪声的影响，而且不引入过多的模糊效果。
2、高斯滤波
高斯滤波是一种线性平滑滤波器，用于图像处理和信号处理中的去噪和模糊。它基于高斯分布函数，通过对图像中的像素进行加权平均来模糊图像。
高斯滤波的标准差决定了滤波器的宽度，标准差越大，滤波器的分布越宽，平滑效果越明显。高斯滤波通常用于去除高斯噪声，对于一些连续的噪声模型有很好的效果。
3、均值滤波小波去噪
均值滤波小波去噪利用小波变换将信号或图像分解为不同频率的子带，然后通过对这些子带进行阈值处理来去除噪声。
小波去噪对图像进行小波分解，得到不同频率的子带。对每个子带进行阈值处理，去除噪声成分。通过逆小波变换将处理后的子带重构成去噪后的图像。
4、非局部均值去噪
非局部均值去噪是一种图像去噪算法，它基于相似性的概念，通过在图像中寻找相似块来降低噪声。 非局部均值去噪主要利用图像中相似块（整个图像中具有相似纹理或结构的区域）的信息，与像素点附近的局部信息。
5、总变差去噪
总变差去噪是一种用于图像去噪的算法，通过计算图像中相邻像素之间的差异的绝对值之和，最小化图像的总变差来平滑图像，从而去除噪声。
