赵长乐，何利力

（浙江理工大学 信息学院，杭州 310018）

0 引言

服装图像［1］在采集的过程中，受环境、设备、人为因素的影响不可避免地会引入噪声，导致图像质量降低，从而影响人眼的观感，对服装图像进一步地处理也会受到一定影响。图像去噪［2］希望使用图像自身的信息来去除图像噪声，同时不影响图像本身的细节，以获取与原始图像更加接近的去噪图像。由于服装图像纹理的复杂性和多样性，对其进行去噪时需要更加注重细节的完整性，因此有必要对服装图像进行高质量的去噪处理。

空间域图像去噪算法［3］对图像中每个像素点的灰度值加以处理，以滤波的方式进行；均值滤波使用线性平滑技术，用邻域窗口中全体像素的平均值代替原有的像素值；中值滤波使用非线性平滑技术，将每一像素点的值设置为该点邻域窗口内的所有像素点的中值；高斯滤波则根据邻域间像素距离大小的高斯加权来分配权重，以邻域像素值的加权和代替原有像素值。

变换域图像去噪算法将图像经过某种变换由空间域转换到变换域，在变换域内根据噪声分布特征，设定相应的抑制模型对噪声进行消除，然后通过逆变换复原图像。代表性的方法有小波变换［4］、复小波变换［5］、轮廓波变换［6］等。虽然此类算法能够较好地去除图像噪声，且对图像信息损伤较低，但不能很好地对纹理和噪声进行区分，导致图像出现阶梯效应。

现阶段有很多将空间域去噪和变换域去噪相结合的算法。……