图像降噪和图像滤波的区别是什么 图像降噪是图像处理中的专业术语。在现实生活中，看到的数字图像，在数字化和传输过程中由于常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，把这些图像称为含噪图像或者叫噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像降噪，有时候又称为图像去噪。图像滤波就是在尽量保留图像细节特征的条件下，对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。图像滤波是图像降噪的方法，图像降噪有很多方法，主要有：1、均值滤波器此法适用于去除通过扫描得到的图象中的颗粒噪声。领域平均法能够有力地抑制噪声，同时也由于平均而引起了模糊现象，模糊程度与邻域半径成正比。几何均值滤波器所达到的平滑度可以与算术均值滤波器相比，但在滤波过程中会丢失更少的图象细节。谐波均值滤波器对“盐”噪声效果更好，但是不适用于“胡椒”噪声。它善于处理像高斯噪声那样的其他噪声。逆谐波均值滤波器更适合于处理脉冲噪声，但它有个缺点，就是必须要知道噪声是暗噪声还是亮噪声，以便于选择合适的滤波器阶数符号，如果阶数的符号选择错了可能会引起灾难性的后果。2、自适应维纳滤波器它能根据图象的局部方差来。
用逆滤波和维纳滤波进行图像复原 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：wu769372054用逆滤波和维2113纳滤波进行图像5261复原在图像的获取、传输以及记录保4102存过程中1653，由于各种因素，如成像设备与目标物体的相对运动，大气的湍流效应，光学系统的相差，成像系统的非线性畸变，环境的随机噪声等原因都会使图像产生一定程度的退化，图像退化的典型表现是图像出现模糊、失真，出现附加噪声等。由于图像的退化，使得最终获取的图像不再是原始图像，图像效果明显变差。为此，要较好地显示原始图像，必须对退化后的图像进行处理，恢复出真实的原始图像，这一过程就称为图像复原。图像复原技术是图像处理领域一类非常重要的处理技术，主要目的就是消除或减轻在图像获取及传输过程中造成的图像质量下降即退化现象，恢复图像的本来面目。图像复原的过程是首先利用退化现象的某种先验知识，建立退化现象的数学模型，然后再根据退化模型进行反向的推演运算，以恢复原来的景物图像。一、实验目的1了解图像复原模型2了解逆滤波复原和维纳滤波复原3掌握维纳滤波复原、逆滤波的Matlab实现二、实验原理1、逆滤波复原如果退化图像为，原始图像为，在不考虑噪声的情况下，其退化模型可用下式表示(12-25)由。
设平稳随机信号为s（t)，其导数为（t)。请证明 式中，rs（α)=E[s（t)s（t+α)]，是信号s（t)的自相关函数；，是 下面利用平稳随机信号的特性及其导数之间的关系来证明这些关系式成立。nbsp；nbsp；预备知识： ；nbsp；设rs(τ)的各阶导数，…存在；又设随机函数s(t)是平稳的，该随机。
