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    摘要自然界一切景物都向外辐射红外线，由红外系统被动接受并形成红外图像。由于受到环境背景影响以及空气中传输衰减，红外图像呈现低分辨率和低对比度的特点，同时噪声大，图像边缘模糊。为了改善红外图像的质量，去除图像中的噪点，使红外图像更适用于后续的目标提取和跟踪，本文提出了五种基础的红外图像去噪算法的原理和MATLAB仿真效果。分别是均值滤波、中值滤波、低通滤波、文纳滤波、小波阈值去噪五种算法，用MATLAB仿真时，低通滤波采用的是巴特沃斯滤波器，小波阈值去噪采用的是软阈值函数去噪。与前面四种算法相比，小波阈值去噪算法具有更好的视觉效果，更好的信噪比，更具有实用性。21784
    关键词      均值滤波  中值滤波  低通滤波   文纳滤波  小波阈值去噪
    毕业论文设计说明书（论文）外文摘要
    Title    Infrared Image Denoising Algorithms                 
    Abstract
    Because of the imaging mechanism of infrared thermal imaging,affected by the environment and other factors,the imaging is not ideal.Compared with visible light,the infrared imaging lack of good contrast and resolution,
    contain much noise,the edge of the image is blur.In order to improve the image quality,to remove the noise in it, the infrared image is more suitable for the back of the target recognition and tracking,this paper proposes five basic principle of denoising algorithm, and the simulation with MATLAB.The measures respectively are average filtering,median filtering,lowpass filtering,Wiener filtering,wavelet threshold denoising.When simulation,adopting butterworth filtering, and the wavelet soft threshold denoising.Compared with the four methods before,wavelet threshold denoising have a better effect, a better signal-to-noise ratio,and better practicability.
    Keywords   average filtering  median filtering lowpass filtering   Wiener filtering   wavelet threshold denoising
    目    次
    1  引言（或绪论）    1
    1．1  选题背景    1
    1. 2 红外成像技术概述    2
    1.2.1  红外成像技术原理    2
    1.2.2  红外成像技术的特点    2
    1．3红外图像的噪声    3
    1.3.1  红外成像的噪声来源    3
    1.3.2  图像中常见的噪声    4
    2  红外图像去噪算法研究    6
    2．1红外图像噪声的概念    6
    2. 2 红外图像应用和理论发展    6
    2.2.1  红外图像的应用    6
    2.2.2  红外图像的研究历程    7
    2．3 红外图像去噪的基本方法    8
    2.3.1  均值滤波    9
    2.3.2  中值滤波    10
    2.3.3  低通滤波    10
    2.3.4  Wiener（文纳）滤波    12
    3  小波变换图像去噪    14
    3．1  小波变换简介    14
    3.1.1 小波变换的来源    14
    3.1.2 小波变换    15
    3．2  小波去噪问题描述    17
    3．3  小波去噪原理    17
    4  MATLAB仿真及分析    20
    4．1 实验结果    20
    4.1.1  均值滤波    20
    4.1.2  中值滤波    22
    4.1.3  低通滤波    23
    4.1.4  文纳滤波    24
    4.1.5 小波软阈值去噪算法    26
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