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再者，本文的重点，在上述标准算法的基础上研究利用余弦积分的新算法；
接着，通过对比实验，测试两中算法的效果和效率； 最后，分析结果，总结工作成果，提出意见和建议，供日后后续研究参考。
2 图像去噪基础
这一章节将会介绍关于图像去噪的基础知识，包括噪声产生的原因以及分类， 图像去噪的意义，目前在此领域的现状等等。
2.1 图像处理与图像去噪
图像，对于我们来说并不陌生，人的五感之一——视觉，直接接收到的就是 图像信息，这是最直观最容易被接受并理解的信息形式。而图像处理正如它的字 面意思，对图像信息的各种处理和加工过程就称之为图像处理。
图像处理一般是指数字图像处理，也就是对利用数码相机，扫描仪等设备采 样和数字化所得到的矩阵——像素矩阵的处理过程。处理的对象，数字图像也分 许多种，灰度图像和 RGB 彩色图像是比较常见的两种。本文中，主要以灰度图像 为研究对象。
图像处理技术也包括许多种，主要分为三大类别：1.图像压缩；2.图像增强 和复原；3.匹配、描述和识别[1]。本文研究的图像去噪属于图像增强与复原这一 范畴。
图像去噪也就是去除原始图像中由于不同原因产生的不同类别噪声，使得图 像变得更加清晰，能提供更多有效信息的处理过程。
2.2 图像噪声
2.2.1 噪声描述
噪声是最常见的图像退化、图像质量下降的因素之一。图像噪声相对与图像 的其他部分，可以定义为图像中的无用信息或者错误信息，是不需要的部分。噪 声本身与信号无关，带有随机性。所以我们把含有噪声的图像看成是在一个无噪 声的图像上叠加一个随即噪声，这一模型就是加性噪声模型。文献综述
2.2.2 噪声类型
噪声形成的主要原因包括设备、环境、获取方法等许多因素。正因为噪声产 生的原因有许多种噪声的种类也有很多种。
按照产生的原因可以分为： 1.热噪声：由于导电载流子热运动而产生的噪声。
2.闪烁噪声：由电流运动产生的噪声。
3.发射噪声：电流的非均匀流动，随机产生的噪声。 按照噪声源可以分为： 1.电子噪声：阻性器件中电子热运动产生的噪声。
2.光电子噪声：由光的本身性质和光电转换过程产生的噪声。
3.感光片颗粒噪声[2]：曝光过程中，有些颗粒未被曝光所产生的噪声。
2.3 图像去噪的意义
图像信息的重要性正如人的视觉对于人的重要性一样，图像承载着大部分的 信息，肩负着信息传递的重要使命。正因为如此，图像质量对于人类社会来说非 常重要。噪声的存在会影响人们对图像的观察，干扰人们对图像的分析，甚至是 图像失去原本所应有的价值，或是让人们得出错误的结论。来!自~751论-文|网www.751com.cn
同时，一张高质量的清晰图像对人类的视觉来说也是很有必要的，模糊不清 的图像不仅让人不舒服，还会让人的器官不适应。所以，为了保证图像的可靠性， 图像去噪很有必要。
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