图像处理常见方法

一、图像去噪方法

1.噪声类型

常见的有加性噪声和乘性噪声，加性噪声包括高斯噪声，椒盐噪声等。图像中的噪声往往和信号交织在一起，特别是乘性噪声，如果平滑不当，很容易是图像本身的细节，如边缘轮廓、线条等变的模糊不清。如何既平滑掉噪声又尽量保持图像细节，是图像去噪的主要任务。

2.去噪技术

分为两类，空间域方法，采用各种图像平滑模板对图像进行卷积处理；频率域方法，通过对图像进行变换后，选用适当的频率带通滤波器进行滤波处理，经反变换后获得去噪的图像。

（1）均值滤波：用几个灰度像素的平均值代替每个像素的灰度

（2）中值滤波：用邻域内的各点的中值代替

（3）维纳滤波：使滤波后图像与原始图像均方误差最小

（4）小波滤波：小波变换，在不同分辨率下，设定阈值门限，调整小波系数，达到去噪目的。

二、图像增强方法

按照特定需求，突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去掉某些不需要的信息

1.空域增强：直方图均衡、对比度增强、灰度变换、

2.频域增强：对图像做傅里叶变换，对频谱进行操作，然后逆傅里叶变换得结果。低通滤波、高通滤波、指数滤波、Butterworth滤波。

三、边缘检测方法

1.基于灰度直方图的边缘检测

2.基于梯度的边缘检测：Robert算子、Sobel算子、prewit算子、Laplace算子、canny算子