【摘 要】
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随着时代不断的发展与进步、科学技术和互联网发展的日益成熟,图像处理技术受到了广泛且高度的重视,在很多领域得到了充分的应用.人们也对图像质量的要求越来越高.而现实中,由于受到成像设备与外部环境噪音干扰等影响,数字图像在产生和传输过程中可能存在各种各样的噪声,所以我们需要对其进行降噪处理,降噪效果的好坏会直接影响到后续的图像处理工作,诸如图像分割、边缘检测、压缩、目标识别等的质量[9].本文通过3算法
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随着时代不断的发展与进步、科学技术和互联网发展的日益成熟,图像处理技术受到了广泛且高度的重视,在很多领域得到了充分的应用.人们也对图像质量的要求越来越高.而现实中,由于受到成像设备与外部环境噪音干扰等影响,数字图像在产生和传输过程中可能存在各种各样的噪声,所以我们需要对其进行降噪处理,降噪效果的好坏会直接影响到后续的图像处理工作,诸如图像分割、边缘检测、压缩、目标识别等的质量[9].本文通过3算法对图像进行了降噪处理,进一步通过计算每个像素点的方差与全局方差相比较从而反馈出该算法没有处理好的像素点,在此基础上进行调节改进最终取得了不错的效果.本文通过四个章节进行论述,第一部分介绍了图像降噪研究的背景意义以及图像降噪质量评价标准;接着介绍常见的图像噪声、噪声模型以及国内外比较经典的图像降噪算法;再次介绍了本文在3降噪的基础上进行反馈调节;最后为实验结果,并对本文的一个客观评价及总结.
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