MATLAB图像去噪算法研究+文献综述(2)
MATLAB软件最初是作为矩阵实验室来提供通往LINPACK和EISPACK矩阵软件包接口的。但后来随着自身的实践和发展，它正逐步的发展为通用科技计算和图视交互系统的程序语言，矩阵是MATLAB数据的基本单元，由于MATLAB自身的指令表达式与数学计算等习惯常用的表达式很接近，所以很多用C或Fortran难以实现的问题它都可以很快的解决。
MATLAB的主要应用有：第一：数学计算，第二：算法研究，第三：数据分析和计算结果可视化，第四：建模与仿真。
1.1 软件MATLAB的功能和特点
功能：首先：功能性强，这方面主要包括数值的计算，字符的计算，计算结果和编程可视化，数学和文字统一处理、离线和在线计算。其次：开放性强，这方面是由于MATLAB软件有很好的可扩充性，简单的语法结构和单一的数据类型可以直接使用而且很容易编写各种程序，编程的效率也很高。最后：界面友好，这方面是由于它是以矩阵为基本单元的可视化语言。
特点：MATLAB经过十几年的实践和发展，它继承了以往版本的优点的同时还不断的推出MATLAB的一系列产品，显示出越来越强大的功能和作用。第一：数值计算功能，这方面是由于简单的语法结构和单一的数据类型，编程效率高。第二：数据分析功能，这方面是由于MATLAB给要进行计算的数据以二文，三文等多文的图像表现，这可以使研究者弄清楚数据之间的关系有着非常重要的作用。第三：符号计算功能，这方面由于MATLAB无须事先对变量赋值，而最终结果是以标准的符号形式表达出来，整个计算过程是以字符进行的。第四：动态仿真功能，这方面由MATLAB提供一个动态模拟系统，研究者可以通过简单的动手操作，就可以建立起直观的系统模型，进行仿真实验。第五：图形文字统一处理功能，这方面由MATLAB把Microsoft Word与MATLAB融为一体，不仅有了Word的文字处理功能同时也有了Word访问MATLAB的可视化计算，为后期的处理，计算，设计提供了一个完美的工作平台。
1.2 软件MATLAB在图像处理中的应用
MATLAB软件的的图像处理工具是由一系列的可以支持图像处理操作的函数组成[4]。它所支持的图像操作包括：图像的几何操作和邻域和区域操作以及图像变换和图像恢复与增强以及线性滤波和滤波器设计最后变换和图像分析和统计及二值图像操作等。
2.图像噪声的产生及分类
现实中的图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。减少图像中噪声的过程称为图像去噪。
一幅图像在实际的应用过程中可能会受到各种各样的噪声干扰，噪声的影响是图像干扰的最主要原因。根据图像信号和噪声影响程度的关系可将噪声分为三种形式。而椒盐噪声，是图像切割引起产生的黑白相间的亮暗点。
2.1 加性噪声
加性噪声，它与图像信号是不相关的，这类噪声可以看成是理想无噪声图像与噪声之组成。
2.2 乘性噪声
乘性噪声，它与图像信号是相关的，会随着图像信号的变化而变化。
2.3 量化噪声
量化噪声，这类噪声与图像信号没有关系，它是在信号的量化过程中产生。
3.滤波器
3.1 自适应文纳滤波器
自适应文纳滤波器的输出是依据于图像中的方差，正是这个特点，使得图像中的方差越高，那么输出的平滑效果也就越好，反之，方差越低，则输出的平滑效果也就越低，人们使用这种方法是为了使得去除含噪后的图像与最初的图像的误差值最小[7]。
自适应图像去噪法对于图像的去噪比均值图像去噪法处理的区别在于，首先，在图像的提取方面，它是依据于图像中的方差，正是这个特点，使得图像中的方差越高，输出的平滑效果也就越好，不会出现图片模糊的现象，其次，使用这种方法它的计算量和花费的时间太大了。