随着时代的快速发展，数字产品已遍及千家万户，它的普及数量也是与日俱增，产品种类也越来越多，其中图像和视频已经成了人类活动中不可或缺的信息传输载体和通道，这些经过传输接收到的信息大多是我们所需要的，所以依靠这种方法来接收和获取信息成为了一种主要的手段。然而我们在获取图像的过程中，图像常常会受到各种各样噪声的干扰，阻碍信息的获取，这成了我们对图像识别的一大难题，所以我们需要对图像进行处理，使它更清楚、更明了。在这个前提下，我们需要注意的是，我们处理图像噪声的时候应该尽量保持图像的原有特征，不能用一种不合适的方法去除图像噪声，而使图像改变了本来的面目，处理时只需要去除图像信号中的无用信息即可。所以我们需要选择一个两全其美的方法，技能保留图像细节，又能不受滤波窗口的限制。论文网

在目前的研究方法中，经常用到的降噪处理方法有中值滤波处理、维纳滤波处理、均值滤波处理、小波滤波处理等。但是，针对混合噪声图像，仅用某一种方法是无法达到最佳的图像去噪效果的，因此本文尝试在原有方法的基础上，将中值滤波和小波滤波相方法相结合，并对它们做出相应的改进，从而对含有高斯噪声和脉冲噪声这两种混合噪声的图像经去噪后效果得到改善。

从以上的介绍中可以清楚地得知，图像处理的最终目的是使图像的画质变好。如何才能证明原始图像在噪声污染的情况在有所改善，效果如何呢，这里有两个衡量图像处理效果的参数，通常以它作为评价标准，如果峰值信噪比在原有基础上有所变大，均方误差值在原有基础上有所减小，说明图像受噪声的污染有所减弱或者直接去除了了图像噪声。但是在已有的去噪算法中，单一算法无法达到最好的效果，我们可以考虑将两种各有优点的方法结合起来，在它们之间找到一个交集，用此方法处理使得图像得到一个最优的效果。

2 图像噪声

2。1 引起图像噪声的原因

图像中的噪声可以理解为无用的、甚至有害的部分。一般情况下，所受影响的因素都有外因和内因，图像噪声的来源也不例外，下面来介绍噪声的来源。

引起噪声的原因有很多，其中外部因素主要有：外部环境变化或者电磁波的传播所引起的噪声。比如电器辐射，天然元素的放射等。

内部噪声又可以分为以下几种：（1）光电自身特性引起的噪声；（2）离子的随机分布所引起的噪声；（3）电压不稳使电压变化所引起的噪声；（4）照相机底片的表面颗粒所引起的噪声；（5）系统内部的自身配备所引起的噪声；（6）实验中连接电路时所产生的噪声；（7）实验中电流通过时产生交流噪声等[1]。

2。2 图像噪声的特点

图像中的噪声来源广泛，噪声产生的原因决定了噪声的分布特性和图像信号的关系，所以我们在进行图像的降噪处理时，可以先找出噪声产生的原因，以方便后续工作的处理。

噪声使得图像变的模糊不清，影响图像的质量，甚至使图像失去原有的特征，从而给人们的分析制造了很多难题。然而我们在研究过程中也发现图像噪声的一些特点，具体如下所示：

（1）噪声具有随机性。噪声在图像中分布时，它的形状、大小以及位置都不确定，所以有时候预处理工作会有一定难度。

（2）图像和噪声之间有时不可分离，所以有一定的相关性。正是由于这个原因，摄像机运用的就是这个特性。

（3）噪声具有叠加性[2]。图像在传输时，有时候图像是串联的，但是如果各部分传入的噪声是同类噪声，就可以将它们的功率进行相加。