文 献 综 述
摘 要：
图像是我们生活中不可或缺的一种表现形式，也是我们交流的一种重要形式。现今生活中，图像的应用越来越普及，而图像中的噪声会影响人们对于图像内容的认知与理解，如何更优质的对图像进行去噪，提高人们对图像的认知度，则是我们需要研究的问题。如今数字图像噪声去除理论体系已十分完善，且其实践应用很广泛，在医学、军事、艺术、农业等都有广泛且成熟的应用。
双边滤波是一种既可有效降低图像加性噪声又可保持图像边缘细节的滤波技术,它能同时利用邻域内像素点的空间邻近度信息和亮度像似度信息。
关键词： 图像滤波 图像去噪 双边滤波
引 言
由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。另外，在图像处理的某些环节当输入的像对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪声。这些噪声在图像上常表现为引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。对于数字图像信号，噪声表为或大或小的极值，这些极值通过加减作用于图像像素的真实灰度值上，对图像造成亮、暗点干扰，极大降低了图像质量，影响图像复原、分割、特征提取、图像识别等后继工作的进行。要构造一种有效抑制噪声的滤波器必须考虑两个基本问题：能有效地去除目标和背景中的噪声;同时，能很好地保护图像目标的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。
噪声按概率密度函数分为以下几种，这在数字图像去噪处理中是应用比较广的。
a)高斯噪声：在空间域和频域中，由于高斯噪声在数学上的易处理性，这种噪声(也称为正态噪声)模型经常被用在实践中。
b)瑞利噪声：距原点的位移和其密度图形的基本形状向右变形。瑞利密度对于近似偏移的直方图十分适用。
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