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精选优质文档-倾情为你奉上灰度图像去噪方法综述 姓名：王涛学号：Pb摘要：噪声反映在图像中会使得原本均匀和连续变化的灰度值突然变大或者变小，形成一些虚假的边缘或轮廓。正是由于噪声的种类很多，其性质也有很多的区别，就需要有针对性的采用不同的方法进行消除。常用的方法既有在空间域里进行的，也有在频域里进行的。都可以用滤波的概念来解释，包括线性滤波，非线性滤波及混合滤波等。关键词：图像去噪，噪声模型，线性滤波，非线性滤波，频域滤波。图像在生成和传送的过程中，往往会因为各种原因而受到各种噪声的干扰和影响，从而会降低原始图像的质量，不仅会在视觉上产生很不好的感受，而且为后续的图像处理和分析造成障碍。为进行图像处理和分析就需要先将这些所包含的各种不希望有的噪声消除掉。1. 噪声模型1然而对于噪声
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