图片如何降噪视觉应用题目

Ⅰ 图片降噪是什么意思

图片降噪就是使用软件采用一定的方法，对图片噪点进行一定的抑制，或消除，以提高图片的质量。

图片降噪是针对数码相片而言的。数码相机感光元件是CCD（或CMOS）它们和集成电路一样属于固体电路元件。由于分子的热运动，将造成输出信号中带有一个轻微的而且大小不变的，背景的噪音信号。

当主信号足够大时，轻微的背景的噪音信号（称做信噪比大），就显现不出来。这时在相片上也看不出来。如果光线弱，得到的主信号也就弱（称做信噪比小），这样背景的噪音信号就显现出来了，在相片上就可以看到一些不规则的点点，称为噪点，由于噪点的出现使相片画质降低。

(1)图片如何降噪视觉应用题目扩展阅读：

噪点处理的注意事项：

降噪是对照片的细节会有一定程度的损伤，所有降噪处理都是在降低细节和减少噪点之间取得一个平衡。有时候并不一定非要把画面的噪点抹得干干净净，适当地保留少许噪点，让画面的锐度少一点损失是最好的。

锐化与噪点就好比一枚硬币的正反两面，过度的锐化会让噪点变得明显，而大幅度的降噪则会导致细节模糊。因此处理的关键就在于如何把握锐度与噪点之间的平衡。

Ⅱ 如何使用 ps c c为图片降噪

使用Magenomic
Noiseware
降噪插件
5可以给图片降低噪点。
1、首先安装Magenomic
Noiseware
降噪插件
5。
2、打开图片在PS滤镜里面调用这个滤镜。
3、有预设可以选择，然后还可以进行调节。
这样就可以给图片降噪了。

Ⅲ 如何使用DPP进行批量图片的降噪

1、在DPP里打开一个CR2文件.
2、只进行降噪处理,然后在主窗口中对该图片点击右键.
3、复制配方,然后按SHIFT或CTRL选择你要进行相同降噪处理的多张图片.
4、然后点击右键,粘帖配方到文件.
5、就OK了.

Ⅳ photoshop中的降噪是什么意思，怎么弄呀

降噪的意思是减低噪点。
噪点是由于拍照的时候，由于相机感光度过高，从而导致的照片上面出现的一些影响画质斑点，用PS处理降噪的作用在于增强画质。
降噪处理在计算方法上，其实就是抽出相邻区域内那些“表现突出”的色块，将其与周围的色调平均化。“色块”的大小和“平均化”的程度都可以设置。基本上就是一个模糊过程。
降噪处理方法：
第一钟方法：
1、打开图片，选择滤镜－模糊－高斯模糊，调半径知道模糊效果满意为止。
2、在编辑菜单下，选择【消退高斯模糊】，弹出对话框，把【模式】改为【颜色】。
第二种方法：
1、打开图片，选择 图像－模式－Lab颜色。
（切换到Lab颜色，是一种非破坏性模式改变，不会对RGB图片有任何损坏，您可以随意互相切换）。
2、在Lab模式下，由一个明度通道（就是保存图片细节）和两个颜色通道a和b组成。
3、点击a通道，滤镜－模糊－高斯模糊，增加半径（模糊量）直道噪点消失（作者用6.2的象素半径)。
4、点击b通道，按Control+F，在b通道上应用和a通道同样的模糊程序。（对话框不会出项，直接借用刚才a通道的滤镜设置）。
5、回到图像菜单，返回RGB模式，噪点应该不再明显。某些情况下，噪点可能完全消失。

Ⅳ 如何使用matlab对图片进行小波降噪处理

X=imread('lena.bmp');%装载原始图像
subplot(131);%新建窗口
imshow(X);%显示图像
title('原始图像');%设置图像标题

%生成含噪图像
init=2055615866;%初始值
randn('seed',init);%随机值
XX=double(X)+15*randn(size(X));%添加随机噪声

subplot(132);%新建窗口
imshow(uint8(XX));%显示图像
title('含噪图像');%设置图像标题

%用小波函数coif2对图像XX进行2层分解
[c,l]=wavedec2(XX,2,'coif2');%分解
n=[1,2];%设置尺度向量
p=[80,80];%设置阈值向量,对高频小波系数进行阈值处理
nc=wthcoef2('d',c,l,n,p,'s');
X1=waverec2(nc,l,'coif2');%图像的二维小波重构

subplot(133);%新建窗口
imshow(uint8(X1));%显示图像
title('消噪后的图像');%设置图像标题

Ⅵ 数字图像降噪算法研究及应用

图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。

图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。

传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。
目录
[隐藏]

* 1 解决方案
* 2 常用的信号处理技术
o 2.1 从一维信号处理扩展来的技术和概念
o 2.2 专用于二维（或更高维）的技术和概念
* 3 典型问题
* 4 应用
* 5 相关相近领域
* 6 参见

[编辑] 解决方案

几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如 全息摄影。但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。

从通常意义上讲，数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法，它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字图像处理，例如，基于流水线的计算机体系结构在这方面取得了巨大的商业成功。今天，硬件解决方案被广泛的用于视频处理系统，但商业化的图像处理任务基本上仍以软件形式实现，运行在通用个人电脑上。

[编辑] 常用的信号处理技术

大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸，它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。同时图像处理也具有自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。

图像处理中常用到快速傅立叶变换，因为它可以减小数据处理量和处理时间。

[编辑] 从一维信号处理扩展来的技术和概念

* 分辨率(Image resolution|Resolution)
* 动态范围(Dynamic range)
* 带宽(Bandwidth)
* 滤波器设计(Filter (signal processing)|Filtering)
* 微分算子(Differential operators)
* 边缘检测(Edge detection)
* Domain molation
* 降噪(Noise rection)

[编辑] 专用于二维（或更高维）的技术和概念

* 连通性(Connectedness|Connectivity)
* 旋转不变性(Rotational invariance)

[编辑] 典型问题

* 几何变换（geometric transformations）：包括放大、缩小、旋转等。
* 颜色处理（color）：颜色空间的转化、亮度以及对比度的调节、颜色修正等。
* 图像合成（image composite）：多个图像的加、减、组合、拼接。
* 降噪（image denoising）：研究各种针对二维图像的去噪滤波器或者信号处理技术。
* 边缘检测（edge detection）：进行边缘或者其他局部特征提取。
* 分割（image segmentation）：依据不同标准，把二维图像分割成不同区域。
* 图像制作（image editing）：和计算机图形学有一定交叉。
* 图像配准（image registration）：比较或集成不同条件下获取的图像。
* 图像增强（image enhancement）：
* 图像数字水印（image watermarking）：研究图像域的数据隐藏、加密、或认证。
* 图像压缩（image compression）：研究图像压缩。

[编辑] 应用

* 摄影及印刷 (Photography and printing)
* 卫星图像处理 (Satellite image processing)
* 医学图像处理 (Medical image processing)
* 面孔识别, 特征识别 (Face detection, feature detection, face identification)
* 显微图像处理 (Microscope image processing)
* 汽车障碍识别 (Car barrier detection)

[编辑] 相关相近领域

* 分类（Classification）
* 特征提取（Feature extraction）
* 模式识别（Pattern recognition）
* 投影（Projection）
* 多尺度信号分析（Multi-scale signal analysis）
* 离散余弦变换（The Discrete Cosine Transform）

Ⅶ 如何对PS中照片进行降噪处理

首先确保你使用的是Photoshop CS3及以上的版本。
1、将几张素材图片载入到PS中，保证在同一个文档的不同图层。
2、如果觉得这几张图片之间少有错位，可以同时选中这几个图层，使用“编辑–>自动对齐图层”将它们对齐，反之则不必进行这一步。
3、同时选中这几个图层，使用“图层–>智能对象–>创建智能对象”，它们会合并为一个智能对象，显示为一个图层，但是在智能对象内部它们还是分层的。
4、“图层–>智能对象–>堆叠模式–>中间值”，完成。

Ⅷ 怎样去除照片上的噪点

相机噪点产生的原因是什么呢？
主要是指CCD（CMOS）将光线作为接收信号接收并输出的过程中所产生的图像中的粗糙部分，也指图像中不该出现的外来像素，通常由电子干扰产生。看起来就像图像被弄脏了，布满一些细小的糙点。
就如下面的图片一样：

一般产生噪点主要是因为长时间的曝光、相机曝光度太高、在后期将阴影提升等原因产生了噪点。我们可以通过Lightroom以及Camera Raw中的细节功能来进行早点消除：

减少杂色里面分为了“明亮度”和“颜色”两个功能。

就对应了照片噪点中的“亮度噪点”和“色彩噪点”，照片中的噪点就是由这两部分组成。

下面就以第一张图片为例为大家分享一下如何去除噪点：

明亮度噪点

我们在对画面进行降噪的时候，一定要放大图片进行观察，这样便于精确观察降噪的程度，以免降噪过度导致画面变得不清晰。

在减少杂色中将明亮度提升至50，可以看见画面中大量的白色噪点已经消除了，这代表我们第一步对于明亮度噪点的降噪工作已经完成。
颜色噪点
再看画面中的天空部分还有许多橙色混在里面，这些颜色通过明亮度降噪没有被去除，那么接下来就要借助颜色降噪功能：

让后我将颜色降噪提升到32，这时候画面的天空中之前明显的橙色一点点的颜色已经不见了，那么此时我们对于降噪这一步已经完成了。

但这里要注意的是，降噪的数值一定不要过高，过高了反而会造成画面模糊，我们在降噪时一定要放大观察，在降噪数值在一个临界点，即能保证噪点消除，又能保证画面边缘清晰度。

来看看将明亮度和颜色都提升到100是什么效果：

整个照片完全都糊了，特别难看。
锐化
在降噪的过程中或多或少会对画质产生影响，会让画质变得有一点点模糊，这时候我们就继续利用锐化工具来对画面的边缘进行一点锐化处理：

在这里要善于利用蒙板功能，按住ALT键拖动蒙板按钮可以看到蒙板的变化范围：

在蒙板中白色部分就是受锐化影响的地方，黑色部分则是不受锐化影响的。

要这张照片为例，我想锐化的是路灯的边缘，而不影响到天空，所以在蒙板中只看到白色的路灯轮廓，那么这时候我对锐化的调整就只会对路灯生效。
小结
善于利用Lightroom和Camera Raw中的细节功能对照片进行降噪；

降噪要放大观察，观察噪点的消除程度，避免降噪过度画面变糊；

降噪后观察画面边缘是否需要加强，如需加强则利用锐化功能结合蒙板对画面进行边缘锐化。

Ⅸ PS降噪处理是什么意思 如何应用

PS降噪处理就是把图片上的噪点去除或降低的意思，可以用ps自身的 滤镜-杂色-去斑 也可以用到外部的插件，如：neat image、noiseware、noiseninja

Ⅹ ps软件上如何将照片降噪

Photoshop本身没有直接的降噪功能，一般在后期修图中，降噪都是通过插件来实现的，如果不想装插件，也可以通过修改通道来进行简单的降噪，当然后者肯定不够插件便捷，效果也不够插件好。不使用插件的photoshop降噪方法：
第一步，将图片在ps中打开，双击背景图图层解锁；
第二步，在上方菜单栏中选择【滤镜-camera raw滤镜】，打开acr滤镜窗口；
第三步，在打开的窗口右侧找到第三个【细节】图标，也就是三个三角形叠加在一起的那个图标，单击打开细节界面；
第四步，调整【减少杂色】的滑块，可以看到滑块越往右，数值越大，画面中的噪点越少；
第五步，获得自己满意的效果之后，按确定回到ps界面，这张照片就降噪完成了。