数字图像的噪声通常是一些不可预测的随机信号,主要来源于图像的获取和传输过程中,噪声产生原因包括外部因素和器件内部因素。外部因素产生的噪声是指图像采集系统因外界电磁波干扰、温度变化及电源不稳等外部干扰因素而使图像引入的噪声,另外还包括图像在传输过程中由于图像信息传输信道受到干扰而产生的噪声。
内部噪声通常包括以下四种情况:
(1)由光、电的基本性质和光电转换所引起的噪声。由于光和电具有粒子性,会随时间和空间的变化产生不同形式的粒子运动,造成量子噪声、热噪声和散粒噪声等;图像传感器的光电转换过程中因图像的光学特性带来泊松噪声。
(2)系统内部设备电路所引起的噪声。如电源引入的交流噪声、电阻引起的热噪声、真空器件引起的散粒噪声和闪烁噪声、晶体管产生的颗粒噪声和1/f噪声、场效应管的沟道热噪声、偏转系统和箱位电路所引起的随机噪声。
(3) CCD传感元器件自身质量引起的噪声。如感光材料因表面颗粒性和衣面缺陷所产生的噪声。
(4)系统的机械运动产生的噪声。如各种接头因抖动引起电流变化所产生的噪声。
目前图像增强技术根据处理方式的不同,可分为两大类:频域滤波法和空间域滤波法。频域滤波法是以图像的傅里叶变换为基础进行相应的频域处理,通常图像噪声在频域中呈现为高频率分量,图像的有效信息呈现为低频率分量,频域滤波法就是去除相应的噪声高频分量达到图像增强的效果。该方法在进行滤波时需要对处理图像进行频域和时域的转换,计算量较大,速度较慢,且容易消除图像细节等高频率分量,影响图像增强效果。空间域滤波法是针对图像平面自身,直接对图像像素进行处理。相对于频域滤波,计算量小、处理速度更快、实时性较好。目前运用比较广泛的经典滤波算法有多图像平均法、线性平滑滤波法、统计排序滤波法等。
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