摘要：生活中对图片进行加工处理的每一个步骤都会携带着噪声，例如，采集图片信息会受到噪声的干扰，图片信息的输入输出同样也会受到噪声的影响。因此，在进行其它的图像处理前，需要对图像进行去噪处理。去噪技术虽然可以有效地抑制噪声，但会导致图像边缘模糊，影响图像去噪的质量，而对边界保持类图像去噪算法的研究，不仅能够去除噪声，还能改善边缘模糊问题，使其最大程度上保持图片的清晰。众多研究者对其进行不断地探索与研究，并相继提出了许多非常优秀图像去噪算法，如均值滤波，中值滤波，灰度最小方差均值滤波，K近邻平滑滤波，对称近邻均值滤波等。

关键词：均值滤波；中值滤波；K近邻平滑滤波；灰度最小方差均值滤波

目 录

摘 要

ABSTRACT

第一章  绪  论-1

1.1 本课题研究的意义-1

1.2 课题研究现状-1

1.3 课题的主要内容及安排-2

第二章  图像去噪-3

2.1 概述-3

2.2 图像去噪的原理-3

2.3 图像去噪的方法及分类-4

2.4 图像去噪评价标准-5

2.5 本章小结-6

第三章  传统的图像去噪算法-7

3.1 概述-7

3.2 中值滤波法-7

3.2.1 中值滤波法的原理-7

3.2.2 中值滤波法的Matlab实现-8

3.3 均值滤波法-9

3.3.1 均值滤波法的原理-9

3.3.2 均值滤波法的Matlab实现-9

3.4 本章小结-10

第四章  边界保持类图像去噪算法-12

4.1 概述-12

4.2 K近邻均值滤波-12

4.3 K近邻中值滤波-12

4.4 灰度最小方差滤波器-13

4.5 本章小结-13

第五章  实例仿真及结果分析-15

5.1 实例仿真-15

5.2 仿真结果图-16

5.3 结果分析-20

结束语-20

参考文献-21

致  谢-22