2。2  图像质量的评价标准

对图像的好坏进行评价，主要是看图像的质量。图像的质量代表着一张图像的好坏，对于图像的质量的好坏我们有图像质量的评价标准，并且它是提高图像质量的重要手段之一，它在图像去噪领域的重要性是无与伦比的。而图像质量的好坏由以下三个方面考察：

①与人类视觉具有较好的符合程度；

②评价指标具有通用性，能够应用到各种图像处理技术之中；

③评价的结果具有单调性、准确性和一致性。

图像质量的评价是图像处理过程中的重要过程之一。图像的质量关系到图像后续应用的各个方面。因此能够准确地知道图像的质量是非常重要的。

如果对图像质量的评价标准进行分类时，我们可以把它分为两类：即从主观和客观出发。

图像质量的评价包括两个方面，即

（1）图像的逼真度，即被评价的图像和原标准图像的质量差距；

（2）图像的可懂度，即图像能向人或机器提供的信息的能力。

如果从主观出发对图像进行评价，主要是通过我们自身的需求出发，我们根据我们的要求对图像进行评价，这时的评价不会借助任何主观的评价测量标准。我们只是用我们的肉眼，根据我们的感官对图像进行主观的非理性评价。

而如果我们从客观的角度对图像进行评价，这时就要使用公用的、标准的、统一的图像评价标准，即对于图像的质量的客观的评价标准，我们最主要的是通过以下三种标准对图像的行评价

（1）均方误差   (2—1)

其中为去噪后的第i像素，代表原始图像的第i个像素，N为总像素。

（2）信噪比       (2—2)

其中信噪比为SNR，其单位为dB。

（3）峰值信噪比

在本文中主要是通过峰值信噪比来评价图像的质量。

但是对于图像质量进行评价，主观标准和客观标准，这两种标准各有优缺点。对于使用主观标准进行图像质量的评价，这时的评价结果具有主观随意性，我们进行主观评价时会带入自己的情绪，而且每个人的家庭和社会背景不同，学历不同的原因会使大家的评价标准互不相同。因此会使评价出来的图像标准缺乏客观性和科学性。如果使用客观图像评价标准对图像进行评价，这时的评价标准是相同的，但是我们对图像实行的各种操作的目的是我们人为的对图像进行观察，是为了满足人类的要求，但是客观标准过于死板不能根据人类要求进行灵活的转变。因此，我们应该使用主观和客观相结合的办法。

2。3  传统图像去噪方法的研究

    传统图像去噪法已经有几十年的历史了，在小波分析方法出现之前，我们对图像去噪主要是使用经典去噪方法，而关于传统的图像去噪方法，可以分为空间域方法和频率域方法。传统的图像去噪主要分为以下几种方法：

（1）均值滤波

    均值滤波是一种典型的线性滤波，这种方法主要是采用邻域平均法。均值去噪法运算简单，但是对高斯噪声却有良好的抑制能力，能够较好地滤除图像中的高斯噪声。

（2）邻域平均法

邻域平均法比较适用于含有零均值的高斯噪声图像，它是基于邻域进行操作。由下式可以得出处理后的图像：

（3）维纳滤波法

维纳滤波是在1942年被提出来的一种方法，是一种对退化图像进行恢复处理的一种比较常用的去噪方法，也是最早的也是最广为人知的一种图像去噪方法。它的设计思想主要是使输入信号乘响应后的输出，与期望输出的均方误差为最小。 小波分析用于图像去噪的研究+Matlab程序(4):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_99540.html