图像处理中腐蚀算法是为了消除噪声的吗 图像降噪是图像处理中的专业术语。在现实生活中，我们看到的数字图像，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。
图像噪声的噪声概念 目前大多数数字图像系统中，输入图像都是采用先冻结再扫描方式将多维图像变成一维电信号，再对其进行处理、存储、传输等加工变换。最后往往还要再组成多维图像信号，而图像噪声也将同样受到这样的分解和合成。在这些过程中电气系统和外界影响将使得图像噪声的精确分析变得十分复杂。另一方面图像只是传输视觉信息的媒介，对图像信息的认识理解是由人的视觉系统所决定的。不同的图像噪声，人的感觉程度是不同的，这就是所谓人的噪声视觉特性课题。图像噪声在数字图像处理技术中的重要性越来越明显，如高放大倍数航片的判读，X射线图像系统中的噪声去除等已经成为不可缺少的技术步骤。下面就是对图像噪声基本知识的介绍：
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。
