1 简介
图像是生活中重要的信息来源,处理图像有助于理解信息的基本信息.但图像本身可能存在一些被干扰的信息或者噪声.研究了基于高斯滤波、均值滤波、中值滤波和双边滤波算法的数字图像处理技术用于对图像的噪声进行消除.通过对图像进行理论模拟和实际图像处理,对两种算法进行比较和模拟得出相应结论.为今后的噪声消除方法的选择和实际工作的改进提供数据参考和依据.
图像是人类认识世界的第一视角，我们可以通过图像获得比较真实的信息和直观的结果。但实际上，在产生和传输过程中的信号不可避免地会与一些噪声混合．因此，在接收图像信号时，消除或降低噪声成为获得高清图像的重要方法．在对图像进行去噪之前，我们需要对噪声图像进行建模，获得噪声的原始信息．由于噪声生成是不可避免的，因此，只能选择通过相应的方法进行消除，这也是图像噪声消除问题的研究意义．
随着计算机应用技术高速发展，人类接触的信息不再是单纯的语音信号．图像信号越多，数字信息就越多，也就会存在更多的干扰和噪声．随着社会发展，人们对于接收外部信息源的图像质量的要求不断增加，这对去除噪声的技术也提出了更高的要求．随着人们的研究不断深入，很多关于图像处理技术在不断提高，图像去噪技术也越来越完善．当今的图像去噪已经是一个相对视觉化的研究主题，其范围非常广泛，对军事和医学领域有很大帮助．因此，进一步从计算机层面对图像的去噪进行研究具有重要的现实意义。
总体来说，高斯滤波器是一种线性的平滑类型的滤波器，其对于处理系统性的高斯噪声效果非常好，主要是对图像对应的数字信号进行加权平均的处理．比如，任何一个噪声的位置结果，采用周边的加权平均，就能让噪声点消失在周围的加权平均结果中，在具体实
【图像去噪】基于高斯滤波 均值滤波 中值滤波 双边滤波四种滤波实现椒盐噪声图像去噪附matlab代码
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