数字图像处理如何去除周期性噪声 将该含噪声图像转化至频域，周期性噪声信号通过傅立叶变换转化成为频域的脉冲，容易去除。
图像噪声的噪声特点 1.噪声的扫描变换现在图像系统的输入光电变换都是先把二维图像信号扫描变换成一维电信号再进行处理加工。最后再将一维电信号变成二维图像信号。噪声也存在着同样的变换方式。2.噪声与图像的相关性使用光导摄象管的摄像机，可以认为，信号幅度和噪声幅度无关。而使用超正析摄像机的信号和噪声相关，黑暗部分噪声大，明亮部分噪声小，在数字图像处理技术中量化噪声是肯定存在的，它和图像相位有关，如图像内容接近平坦时，量化噪声呈现伪轮廓，但在此时图像信号中的随机噪声就会因为颤噪效应反而使量化噪声变得不那么明显。3.噪声的迭加性在串联图像传输系统中，各部分窜入噪声若是同类噪声可以进行功率相加，依次信噪比要下降。若不是同类噪声应区别对待，而且要考虑视觉检出特性的影响。但是因为视觉检出特性中的许多问题还没有研究清楚，所以也只能进行一些主观的评价试验。如空间频率特性不同的噪声迭加要考虑到视觉空间频谱的带通特性。而时间特性不同的噪声迭加就要考虑视觉滞留和其闪烁的特性等等。亮度和色度噪声的迭加一定要清楚视觉的彩色特性。而以上的这些都因为视觉特性的未获解决而无法进行分析。
数字图像处理的主要方法 数字图像e799bee5baa6e78988e69d8331333431356134处理的工具可分为三大类：第一类包括各种正交变换和图像滤波等方法，其共同点是将图像变换到其它域（如频域）中进行处理（如滤波）后，再变换到原来的空间（域）中。第二类方法是直接在空间域中处理图像，它包括各种统计方法、微分方法及其它数学方法。第三类是数学形态学运算，它不同于常用的频域和空域的方法，是建立在积分几何和随机集合论的基础上的运算。由于被处理图像的数据量非常大且许多运算在本质上是并行的，所以图像并行处理结构和图像并行处理算法也是图像处理中的主要研究方向。扩展资料1、数字图像处理包括内容：图像数字化；图像变换；图像增强；图像恢复；图像压缩编码；图像分割；图像分析与描述；图像的识别分类。2、数字图像处理系统包括部分：输入（采集）；存储；输出（显示）；通信；图像处理与分析。3、应用图像是人类获取和交换信息的主要来源，因 此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。主要应用于航天和航空、生物医学工程、通信 工程、工业和工程、军事公安、文化艺术、机器人视觉、视频和。
