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1.3本文主要工作
本文通过对国内外去噪算法的相关资料进行研读分析，学习了解图像处理的基本知识，寻找解决问题的最佳方法。对均值、中值及维纳滤波这三种算法进行原理剖析，对其去噪过程进行研究分析和讨论。
之后对滤波算法使用MATLAB软件进行仿真，通过观察仿真效果图，对比并总结每种方法的优缺点。对中值滤波算法进行研究时，首先明确传统函数去噪的基本原理，分析各自的优缺点，然后在传统去噪算法的基础上进行改进，提出新的噪声点检测方法，避免噪声的漏检，增强图像的质量。
本论文主要内容安排如下：
第1章 绪论部分，对当前图像去噪的发展背景以及研究意义进行叙述 第2章 Matlab简介：介绍软件Matlab的基本概况及常用函数的用法。 第3章 图像去噪理论与技术：对图像噪声进行概述并从各方面对噪声分类，了解噪声产生的原因和特性。对均值、中值及维纳滤波法的去噪原理及特点进行了详细阐述。
第4章 进行去噪算法仿真：对几种去噪算法分别用Matlab软件编写仿真代码，对一张彩色图片进行灰度变化后加噪处理，包含添加高斯和椒盐噪声，然后进行去噪处理，并对去噪效果进行分析比较。
第5章 改进的滤波算法：对传统的中值滤波进行优化，提出新的噪声检测方法，并进行仿真对比，对结果进行分析。
第6章 工作总结及展望。
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第2章 Matlab简介
2.1 Matlab概况
MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，主要包括MATLAB和Simulink两大部分[20]。在1983年由mathworks公司正式推出的高科技计算环境，其版本目前已更新到7.1版，随着其版本的更新，软件功能不断增加。在当今数学类科技应用软件中处于先进水平。
随着MATLAB的快速发展，许多工作平台逐渐的被来发出来，使其成为具有多种学科的强大软件。在国内外许多的高校中，Matlab已成为各种高级课程的教学工具，并为广大学者提供高品质的开发设计环境[22]。Matlab因其在各地域和领域都能使用，广泛的应用于研究解决各种问题，可以从中找到最佳解决问题的办法。Matlab在中国几年内也盛行了，已得到重视，因为在Matlab中无论哪个工程学科领域都可以找到合适的功能，已成为工作必备的软件工具。
2.2 Matlab发展过程
在上世纪七十年代末，美国一大学教授为学生设计了一组通俗易懂的接口，本着为减轻学生编程负担的目的，收到了很好的反馈评价。这种萌芽状态的Matlab是用FORTRAN语言编写的。
MATLAB之后在校内外铺天盖地流传开来，在一位学者推动作用下，把MATLAB正式推向市场，于1984年成立了MathWorks公司，从此以后，此软件慢慢被人熟知。此时，Matlab的内核采用C语言编写，已经具有出众的计算能力，另外增加了数据视图功能[6]。
在MATLAB出现后的仅几年里，以其开放性和可靠性的优点，迅速占领市场，其优势是其他软件无法比拟的，在软件市场中逐渐淘汰了传统的软件包，并在后十几年间就成为国际公认的标准计算软件[7]。在1993年MathWorks公司推出Matlab4.0版本，推出了SIMULINK，开发了内外交互的组件等。对以前欠缺的能力有了极大的增强，此时MATLAB软件的功能已经非常强悍[8]。
现如今，Matlab已被认为科学计算标准软件，Matlab的应用随处可见。
2.3 Matlab的语言特点
一种语言之所以能够迅速的发展普及，是由于它有着不同于其他语言的特点，最突出的特点就是简洁灵活，其代码符合人的惯性思维。
MATLAB语言简洁紧凑，语法限制不严，在程序开发时可以自由灵活发挥。他拥有完整的运算符，库函数在同类软件中也最为丰富，为日常的数据处理带来极大的便利[9]。其开发界面简洁明朗易于接受，编程效率高，没有冗杂的程序，被称为草稿
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式语言。由于MATLAB的程序为解释执行，与其他高级程序相比，程序的执行速度较慢，这也是MATLAB的主要缺点。
综上所述，Matlab具有强大的优势，是其他语言难以比拟的，在同类市场中占有的比重是也其他软件无法撼动，相信在以后的不断使用中会发现它的巨大潜力。
2.4 MATLAB常用方法及其函数
MATLAB常用的基本函数为：
（1）读写图像：A = imread(filename,fmt) 将‘文件名.格式’的图像赋给A。用来读取bmp、tif、jpg、等格式图像。图像写出函数Inwrite（）；图像显示函数Imshow（）；warp ()显示图像为纹理表面函数。图像旋转：X= imrotate(Y,angle,method) 将图像Y以某种方式旋转多少度。图像截取命令： Image Cropping。
（2）直方图显示与调整：Imhist（I）显示I的直方图，Imadjust（I）调整I的直方图。
（3）图像分割：其命令是：edge 。主要格式有：BW = edge(I,'methodl') 。method 为检测方法: sobel、 prewi t、 roberts、 log、zerocross、 canny 等[10]。
2.5本章小结
本章主要对Matlab软件进行了简单介绍，对它的发展历史和功能特点进行概括。并对其常见函数的用法进行了解，为后面使用MATLAB语言实现模拟仿真打下基础。
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第3章 图像去噪理论与技术
3.1图像噪声概述
图像噪声是最常遇到的，是图像在摄取或传输过程中随机信号所造成的干扰，是指妨碍人的直接视觉感知，阻碍系统对图像的分析的各种因素。噪声在理论上是不可预测的，人们无法通过视觉对其进行准确定位，因此它属于随机误差，可以换个角度从概率统计方法来认识。为了对噪声的特征进行描述，一些噪声的描述方法不断被提出，但事实上这些方法是很复杂的，而实际应用往往也不必要，所以通常可以从某些参数方面反映出噪声的特征[11]。
3.1.1图像噪声的来源
图像噪声的产生是随机的，其产生的原因可总结为内部和外部两部分： 外部噪声，指外界环境对图像产生的一些影响因素，像电气设备的运行，天空打雷放电等产生的噪声。这些是由于系统外部的电流变化而引起内部系统相应因素的瞬变。
内部噪声，又可分为四种，如粒子运动产生的散粒噪声此类由光电的引起的噪声，器材材料本身引起的噪声，电器的机械运动产生的噪声，以及设备电路和系统所引起的噪声[12]。
3.1.2噪声的类型
图像噪声各种各样，为方便理解噪声产生的原因，对图像噪声进行分类，此举有助于对噪声的位置给予定位，可以对降噪算法原理的理解起到帮助。
图像噪声可以从各个角度进行类型区分，根据统计理论观点进行区分，统计特性不随时间变化而变化的噪声称其为平稳噪声，反之称其为非平稳噪声。也可以按噪声的频谱归类为白噪声，与频率平方成正比关系的称为三角噪声等[13]。
另外通过对比噪声对信号的影响程度，以及按照噪声与图像的数学关系，将噪声分为乘性噪声和加性噪声，加性噪声又可以分为多种，包括一些典型噪声如椒盐噪声、高斯噪声等。
（1）加性噪声是指像一般的功率放大设备或摄像扫描过程产生的噪声，是图像在传输过程中引进的一些噪声。
设f?x,y?为信号，干扰信号后的输出为g?x,y?，则加性噪声表示为：
g?x,y??f?x,y??n?x,y? （3-1）
加性噪声一般是在图像生成的过程中产生的，即由信号发生源产生。在图像的处理过程中它与图像发生重叠，形成的含噪声图像会在输出端表现出来，形成的波形是噪声
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和信号的叠加[14]。
（2）高斯噪声。顾名思义，符合高斯分布的概率密度函数的噪声，此类噪声即为高斯噪声，高斯噪声是一种随机噪声。其概率密度函数为 ：
p(z)?
?(z??)2?exp???22?2π??? （3-2） 1 其密度函数曲线如图3-1：
图3-1 高斯噪声的密度函数曲线
从曲线图中可以看出，噪声为平稳的状态下，平均值与时间无关，时变平均值和两瞬时的协方差两部分共同确定了高斯噪声。大量独立的脉冲可以产生高斯噪声，在任何有限时间间隔内，每一个脉冲值与脉冲值总和相比都可忽略不计。
（3）椒盐噪声。通常是由传感器、图像传输信道和解码处理等产生的，产生的噪声能够明显的辨别出来，是一种随机的白点或者黑点[15]。其概率密度函数如下式
?Paz?a?p(z)??Pbz?b?0其他? （3-3)
式中图像像素灰度值用z来表示，灰度值的相对大小决定其显示效果。若a显示为一个亮点则a值大于b,此时较小值b显示为一个暗点。在Pa和Pb任意一个为零的情况下，产生单一极性的脉冲，就是只有正脉冲或只有负脉冲[16]。此时脉冲噪声称为单极脉冲。
（4）乘性噪声虽能对信号构成干扰,但也能对图像起到调制作用，其输出是两部分的叠加，表达式为：
g?x,y??f?x,y??f?x,y?n?x,y? （3-4）
从上式可以看出，第二个噪声项受f?x,y?影响，第二项随f?x,y?的增大而增大，说明了噪声受信号的限制。在第二项很小的情况下，即图像灰度变化和噪声很小，可
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