1樓：和才漢魂
1、影象去噪也是影象復原
2、物件：狹義的影象復原主要針對受到的確定性（determinisitic）劣化、去噪針對的是非確定性的統計雜訊：
例如古畫受到歲月侵蝕屬前者，古畫生了蟲子出現霉點屬後者；
拍**時手抖了屬於前者，顯影藥水髒了使得出來的**顯示出很多的顆粒噪點，屬後者。
3、模型和處理方法不同
狹義的影象復原需要找出劣化系統的函式（點擴充套件函式），然後做整體處理，如去卷積，非常複雜，而去噪一般只需要了解雜訊的統計分布，點處理也能解決問題。
4、評價函式不同
狹義的影象復原的評價函式是相似度，去噪主要是訊雜比。
2樓：匿名使用者
我是搞數字影象復原的。再具體點是搞影象去霧的，其實影象復原範圍很廣，可以指數字的，也可以指哪些破舊要復原的**。影象受到汙染、損害或者本身因為拍攝過程中發生抖動等使影象模糊不清等等，這些都需要復原。
其中雜訊就屬於影象受汙染的一種。
影象處理當中影象去噪和影象增強的區別
3樓：珎媽比狗騷勞
不同的應用領域嘛！ 影象增強是增強，可以使影象的邊緣資訊更明朗。 比如我用拉普拉斯運算元增強，影象的紋理細節減弱，邊緣資訊增強。
得到結果就是乙個邊界圖。 影象分割是分割，可以分割不同的區域。 比如我用分水嶺演算法可以使不同區域填充，從而使影象不同的地方能分離出來。
非要說聯絡？那就是影象分割之前一般先進行影象增強，以使效果明顯。
影象處理當中影象去噪和影象增強的區別？
4樓：匿名使用者
影象去噪是降低影象中沒有用或干擾有用資訊的操作。比如降低隨著影象捕捉進來的ccd噪音，傳輸時帶入的電子干擾噪音。所以做好降噪操作就必須了解噪音**，噪音特徵。
影象增強是突出影象中有用資訊的操作。比如電檢視像的細節，比如醫用影象中目標輪廓和質地。影象增強往往不是一定有好壞之分，因為不同人群對目標影象應該呈現的樣子喜好不一樣。
功力深的影象增強會對目標人群進行區分，了解他們的視覺背景敏感喜好，光照敏感，色彩敏感，和清晰度/對比度敏感區間。
5樓：匿名使用者
去噪也是增強，影象裡的隨即白點黑點很可能是雜訊，通過一定演算法去掉這些壞點，即改變它亮度值，這就是去噪。
增強更easy，邊緣增強，ndvi等等，突出你想看見的資訊就是增強。
我不知道他們有什麼好區別的。
6樓：流浪漢
你用一張原圖 做兩張** 看看就明白 了 說不明白啊
求高手指教 影象去噪好難學啊，有沒有什麼好的方法。影象處理的很多函式都理解不了
我斷斷續續花了一年才入門。說一下我的感覺 影象處理是乙個應用，很多方法都可以來做，你自己也能夠想到很多初級的方法來處理。但是效果肯定不好。現在已經有很多理論來進行影象處理，比如 小波 傅利葉 稀疏理論，總變分，隨機過程，偏微分方程，統計,每個理論對影象處理的效果不一樣。我覺得你可以先專看乙個理論，然...
計算機圖形影象處理與圖形學有什麼區別
圖形和影象本身就有區別 位圖影象 由畫素點組合而成 色彩豐富 過渡自然 儲存時計算機需記錄每個畫素點的位置和顏色，所以影象畫素點越多 解析度高 影象越清晰，檔案就越大，一般能直接通過照相 掃瞄 攝像得到圖形都是點陣圖影象。缺點 體積一般較大 放大圖形不能增加圖形的點數，可以看到不光滑邊緣和明顯顆粒，...
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