图像中的噪声会妨碍人们对图像的理解,而图像去噪的目的就是去除图像中的噪声,提高人们对图像的认识程度,以便对图像作进一步地处理。本论文的主要工作就是对图像的去噪方法进行了一定的介绍,并对其中的一些去噪算法作了进一步地研究,给出了几种新的图像去噪算法,在实验中这几种新的算法也取得了比较理想的去噪效果。 文章第一章对图像的噪声和图像的质量评价方法进行了简单的介绍。第二章对图像的空间域去噪方法进行了介绍,包括邻域平均法、空间域低通滤波法、多幅图像平均法和中值滤波法。第三章对图像的变换域去噪方法进行了介绍,主要包括基于离散付利叶变换的频率域低通算法,以及小波变换和基于小波变换的图像去噪算法。文中第四章提出了两种新的图像去噪算法;一种是新的基于噪声点检测的脉冲噪声滤波算法,它是一种改进的中值滤波算法;另一种是基于二维离散傅利叶变换的非线性图像去噪算法。第五章单独对Ridgelet变换进行了介绍,包括该变换的原理、实现方法和应用。最后在该算法的基础上提出了一种基于FRIT变换的平移不变去噪算法。实验证明该算法能有效的去除图像的高斯噪声,同时能很好地保留图像的细节信息。 全文针对图像空间域和变换域,对一些常用的图像去噪方法进行了概括和介绍,并对其中的一些算法作了进一步的研究,提出了一些新的去噪算法,在实验中取得比较理想的结果。但需要说明的是,实验当中,图像噪声都是理想化的,往往认为是加性的高斯噪声或者是脉冲噪声。而实际当中,噪声的情况要更为复杂,要达到比较理想的去噪效果往往需要利用多种去噪方法。