图像去噪技术综述：中值、均值、高斯、小波、形态学、维也纳等多种方式比较及指标评估

灰噪声和脉冲噪声等。高斯噪声是一种平稳均匀分布的随机噪声，通常由传感器和电子元件的热噪声引起；白噪声是指功率谱密度在所有频率上均匀分布的噪声；灰噪声是介于高斯噪声和白噪声之间的一种随机噪声，其功率谱密度随频率较缓慢变化；脉冲噪声则是指瞬时突然发生的噪声，常出现在数字通信系统中。1.2 去噪技术1）中值滤波中值滤波是一种常见的去噪技术，它通过对图像中每个像素周围的像素值进行排序，并取其中值作为该像素的值，以实现去除孤立噪声的效果。中值滤波适用于椒盐噪声等脉冲噪声的去除。2）均值滤波均值滤波是一种基本的线性平滑滤波技术，它通过对图像中每个像素周围的像素值进行平均，来减少噪声的影响。均值滤波适用于高斯噪声等噪声的去除。3）高斯滤波高斯滤波是一种利用高斯函数对图像进行卷积操作的滤波技术，它能够有效地去除高斯噪声，并保持图像的边缘信息。高斯滤波在图像平滑处理中有广泛的应用。4）小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的去噪技术，它通过对图像的小波系数进行阈值处理，来抑制噪声信号，从而实现图像的去噪效果。小波去噪能够更好地保持图像的细节信息，适用于各种类型的噪声去除。5）形态学滤波形态学滤波是一种基于形态学操作的去噪技术，它通过对图像进行膨胀和腐蚀等形态学运算，来消除噪声点和细小干扰，保留图像的整体结构。形态学滤波适用于椒盐噪声等噪声的去除。6）维纳滤波维纳滤波是一种基于信号与噪声的功率谱特性的最优滤波器，它能够根据信号和噪声的统计特性进行自适应调节，以最大限度地恢复图像的清晰度。维纳滤波在理论上能够达到最佳的去噪效果。本文通过对这几种常见的去噪技术进行了介绍，并利用MATLAB实现了相应的代码，对去噪后的图像分别计算了MAE（Mean Absolute Error）、PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）、MSE（Mean Square Error）和MSSIM（Mean Structural Similarity Index）四项指标进行对比评估，以评价各种去噪技术的优异表现。在实验中，通过对比各项指标的数值结果，可以得出不同去噪技术在不同类型的噪声下的效果表现，为进一步的研究和应用提供了参考。希望本文的介绍对读者在数字图像处理中的学习和实践有所帮助。