基于 Matlab 的图像去噪算法仿真
在信息化的社会里，图像在信息传播中所起的作用越来越大。所以，消除在
图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像受污染度最小，成了数字图像处
理领域里的重要部分。
本文主要研究分析邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法及模糊小波变换法
的图像去噪算法。首先介绍图像处理应用时的常用函数及其用法；其次详细阐述
了四种去噪算法原理及特点；最后运用 Matlab 软件对一张含噪图片（含高斯噪
声或椒盐噪声）进行仿真去噪，通过分析仿真结果得出：
一．均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声抑制是比较好的；
二．中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效；
三．维纳滤波对高斯噪声有明显的抑制作用；
四．对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期
望的信号。
本论文主要是从两方面展开，首先是图像去噪算法：简要说明了图像噪声
的概念及分类，详细阐述了邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法及模糊小波变
换法的去噪原理及特点。
其次是基于 Matlab 的图像去噪算法仿真：根据邻域平均法、中值滤波法、
维纳滤波法及模糊小波变换法原理分析，运用 Matlab 仿真软件编写代码，对一
张含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，并对结果分析讨论，比较
几种方法的优缺点。
本论文仿真时选取一张彩色图片“2010-03-09-2.bmp”，并在图片中加入两种
噪声：高斯噪声和椒盐噪声。所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布
的一类噪声。椒盐噪声是由图像传感器、传输信道、解码处理等产生的黑白相间
的亮暗点噪声，属于非平稳噪声。本章利用 Matlab 软件对含噪图像的去噪算法
进行仿真，将应用邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法和模糊小波变换法对含
有高斯噪声和椒盐噪声图像的去噪效果进行比较，从而得到相应结论。
1.1 邻域平均法的仿真
本节选用邻域平均法对含有高斯噪声和椒盐噪声的图片进行去噪，并用
Matlab 软件仿真。
（1）给图像加入均值为 0，方差为 0.02 的高斯噪声，选择 3×3 模板去噪
Matlab 部分代码：
j=imnoise(x,'gaussian',0,0.02);
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