熊海晨， 么 娆， 孙乐萌

（上海工程技术大学 航空运输学院， 上海 201620）

0 引 言

在工业生产过程中，由于工艺流程或不良环境对零部件造成损伤和腐蚀等情况的存在，就可能导致产品生产规格不合格，严重时还会造成生产线停产以及安全事故。 为此提供零件损失评估和修复依据，获得清晰的显微图像数据就显得格外重要，同时，也可为后续如图像拼接、损伤识别、工艺流程提供数据支持［1］。

在过去的几年中，许多算法已经被开发出来消除各类图像噪声。 本文提及6 种降低显微图像噪声的方法： 数学形态学（MM）、中值滤波（MF）、离散余弦变换（DCT）、离散小波变换（DWT）、非局部均值（NLM）、三维块匹配（BM3D）。 班晓娟等人［2］利用噪声信号的特点，结合多种单一结构元素提出一种多尺度形态学降噪滤波方法，该方法虽然在图像高频区域信号处理方面有不俗的表现，但是对于图像的平滑区域散斑噪声抑制能力非常有限。 王建新等人［3］基于中值滤波的不足，提出一种应用于海面光学图像均值滤波算法。 该算法抛弃了灰度值2 个极端的像素点，可以有效地减少椒盐噪声，但是在边缘细节的保留能力上还有所欠缺，当图像细节信息较多时，依旧会出现边缘模糊等情况。 鲍炜［4］利用coif-5 小波做5 层小波分解并引入相关统计参量进行估计提出一种自适应阈值的离散小波降噪算法，实验表明该算法优于硬阈值和线性阈值的降噪方法，可以获得更高的信噪比和更小的均方根误差，但是噪声较多在图像的边缘细节保留能力上略显不足。……