第一章、概述
图像平滑〔Smoothing〕的主要目的是减少图像噪声。图像噪声来自于多方面，有来自于系统外部的干扰〔如电磁波或经电源窜进系统内部的外部噪声〕，也有来自于系统内部的干扰〔如摄像机的热噪声，电器机械运动而产生的抖动噪声内部噪声〕。实际获得的图像都因受到干扰而有噪声，噪声产生的原因决定了噪声分布的特性及与图像信号的关系。减少噪声的方法可以在空间域或在频率域处理。在空间域中进展时，根本方法就是求像素的平均值或中值；在频域中那么运用低通滤波技术。 图像中的噪声往往是和信号交织在一起的，尤其是乘性噪声，假设平滑不当，就会使图像本身的细节如边缘轮廓，线条等模糊不清，从而使 图像降质。图像平滑总是要以一定的细节模糊为代价的，因此如何尽量平滑掉图像的噪声，又尽量保持图像的细节，是图像平滑研究的主要问题之一。
1.2图像平滑应用
图像平滑主要是为了消除被污染图像中的噪声,这是遥感图像处理研究的最根本内容之一,被广泛应用于图像显示、传输、分析、动画制作、媒体合成等多个方面。该技术是出于人类视觉系统的生理承受特点而设计的一种改善图像质量的方法。处理对象是在图像生成、传输、处理、显示等过程中受到多种因素扰动形成的加噪图像。在图像处理体系中,图像平滑是图像复原技术针对“一幅图像中唯一存在的退化是噪声〞时的特例。
1.3噪声模型
1.3.1噪声来源
一幅图像可能会受到各种噪声的干扰，而数字图像的本质就是光电信息，因此图像噪声主要可能来源于以下几个方面：光电传感器噪声、大气层电磁暴、闪电等引起的强脉冲干扰、
相片颗粒噪声和信道传输误差引起的噪声等。噪声的存在恶化图像质量，使图像模糊，更严重的甚至是图像的特征完全被吞没，以致于给图像识别和分析带来了困难。
目前比较经典的去噪声的方法都或多或少给图像带来模糊，因此，探求一种既能去除噪声
又不至于使图像模糊的方法，一直是图像增强处理中的难题，至今尚在不断地探究。
所谓噪声，就是阻碍人的视觉器官或系统传感器对所接收的图像信息进展理解或分析的各种因素。一般噪声是不可预测的随机信号，它只能用概率统计的方法去认识。根据噪声产生的原因，我们可将经常影响图像质量的噪声源分为三类：
根据噪声和信号的关系可以将其分为两种形式：
(1)加性噪声：有的噪声与图像信号g(x,y)无关，在这种情况下，含噪图像f(x,y)可表示为：f(x,y)= g(x,y)+n(x,y)信道噪声及扫描图像时产生的噪声都属于加性噪声。
(2)乘性噪声：有的噪声与图像信号有关，这可以分为两种情况：一种是某像素点的噪声只与该像素点的图像信号有关，另一种是某像素点的噪声与该点及其邻域的图像信号有关。如
果噪声和信号成正比，那么含噪图像f(x,y)可以表示为：f(x,y)= g(x,y)+ n(x,y)g(x,y)
图 加乘性噪声图
另外，还可以根据噪声服从的分布对其进展分类，这时可以分为高斯噪声、泊松噪声和颗粒噪声等。泊松分布噪声一般出如今照度非常小及用高倍电子线路放大的情况下，泊松噪声可以认为是椒盐噪声。其他的情况通常为加性高斯噪声。颗粒噪声可以认为是一种白噪声过程，在密度域中是高斯分布加性噪声，而在强度域中为乘性噪声。
高斯噪声
数字图像的噪声主要来源于图像的获取和传输过程。按其产生的原因可分为:光电子噪声、热噪声、KTC噪声、量化噪声和信道传输噪声等。按其是否独立于空间坐标以及和图像是否关联可分为加性噪声和乘性噪声。为了最大限度地减少噪声对图像的影响,人们从改善硬件质量和对受污图像进展处理两个方面做了许多的工作,文中主要考虑对受污图像进展处理的算法研究。为了对受污图像进展处理,人们对噪声进展了研究并建立了相应的数学模型。对噪声表述的数学建模主要考虑噪声的成因和分析受污图像上噪声的统计特性两个因素，这种噪声主要来源于电子电路噪声和低照明度或高温带来的传感器噪声椒盐噪声,也称为正态噪声,是在理论中经常用到的噪声模型。
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