MATLAB中噪声图像的去噪算法研究

# 1. 引言

1.1 研究背景
噪声图像是在图像采集、传输或处理过程中由于各种因素引起的图像质量下降的现象，对于图像处理领域来说，去噪是一个重要的研究课题。随着数字图像处理技术的不断发展，各种去噪算法不断涌现，为提高图像质量和增强图像信息提供了有效手段。

1.2 目的和意义
本文旨在深入研究MATLAB中噪声图像的去噪算法，探讨常见的去噪方法在实际应用中的效果和适用场景，为图像处理领域的研究提供一定参考。

1.3 文章结构
本文将围绕噪声图像的基础知识、MATLAB中的图像处理基础、常见的去噪算法、MATLAB实现噪声图像的去噪算法以及实验与结果分析等方面展开讨论，希望能够为读者提供一份系统而全面的研究文献。

# 2. 噪声图像的基础知识

噪声图像是指在图像获取、传输或处理过程中受到干扰而产生不希望的随机性变化的图像。噪声会降低图像的质量和清晰度，影响图像处理和分析的准确性。因此，了解噪声图像的基础知识对于进行图像去噪算法研究具有重要意义。

### 2.1 噪声图像引起的问题
在数字图像中，噪声主要通过增加图像灰度的随机波动，破坏图像原有的信息结构，使图像出现模糊、色彩失真、边缘模糊等问题。

### 2.2 常见的噪声类型
常见的噪声类型包括高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声、故障像元等。不同类型的噪声影响图像的方式各有不同，因此需要针对不同类型的噪声选择合适的去噪算法。

### 2.3 噪声模型
噪声可以用数学模型来描述，常见的噪声模型有加性噪声模型和乘性噪声模型。加性噪声指的是原始图像加上随机噪声得到的观测图像，乘性噪声则是原始图像与随机噪声相乘得到的观测图像。理解噪声模型有助于选择合适的去噪算法以恢复原始图像的信息。

通过对噪声图像的基础知识了解，可以更好地选择和设计适用于不同场景的去噪算法，提高图像处理的准确性和效率。

# 3. MATLAB