摘要:小波变换是在傅里叶变换的基础上发展起来的一种时频分析方法,它具有选基灵活、 多分辨率、低熵性、去相关等特性。其中,利用小波变换对含噪图像信号进行处理,在保 留高频信息的同时还能有效地滤除噪声,得到对原始图像信号的最佳恢复,最大限度的提 高图像信噪比,从而保留原始图像的特征信息。本文以 Matlab 为平台并对图像去噪的一 些基本方法进行分析和改进,从而得出一种综合性能较优的基于小波的图像降噪的方案。75459

毕业论文关键词:图像降噪,中值滤波,维纳滤波,小波变换,改进的阈值函数

Abstract:Wavelet transform is developed on the basis of the Fourier transform of a time-freque- ncy analysis method,it has to choose flexible, multi-resolution,low entropy,to related features。 A

-mong them,the use of the wavelet transform of the noise image signal processing, while keepin- g the high frequency information at the same time also can effectively filter out noise,get the bes

-t recovery of the original image signal,maximum improve image signal-to-noise ratio,so as to  k

-eep the characteristic information of the original image。 Based on Matlab platform and some ba

-sic methods of image denoising is analyzed and improved,and thus concluded that a kind of co- mprehensive performance better image noise reduction based on wavelet package。

Key words: Image noise,median filtering,wiener filtering,wavelet transform,the improved thres- hold function

目录

1 绪论 4

2 图像降噪的方法 4

2。1 中值滤波 5

2。2 维纳滤波 5

2。3 小波滤波阈值去噪法 6

2。3。1 小波滤波的过程 6

2。3。2 小波阈值的选取 7

2。3。3 Mallat 分解重构算法 9

2。3。4 评价指标 10

3 改进阈值的方法 11

4 基于 MATLAB 的实验仿真 12

总结 15

参考文献 16

致谢 17

附录 A:实验程序 18

1 绪论

一般来说,在图像获取、传输的等环节中必定会出现各种噪声的干扰,这些干扰信 号若是掺杂到原始图像的信号中就会使原始图像质量下降从而变成含噪图像。而图象质量 的好坏取决于图像被噪声干扰了多少,所以图像降噪具有以下的意义:论文网

(a)噪声不仅影响人们对图像质量的欣赏,而且也容易让人对图像信息的理解产生偏 差。若是让这些误差综合在一起,比较严重时还会使图像产生变形,使得采集的图像信息 丢失本质的存储特征。因此对图像采取降噪处理是正确识别图像信息的必要环节。

(b)对图像进行降噪处理,不仅能够提高人们对视觉信息辨别的准确性,而且还是图 像进行进一步处理的可靠保证。若是一幅图像没有进行相应的图像降噪就直接对其进行特 征提取、配准、图像融合等处理,那么得到的结果肯定是不理想的。

传统的图像去噪方法是使用滤波器将信号中的噪声频率成分去除掉,此方法在一定程 度上能抑制噪声,对平稳信号的噪声去除比较有效,但对于脉冲信号、非平稳过程信号、 白噪声等信号则有一定的局限性。图像降噪属于图像的预处理阶段,本论文主要针对该阶 段进行研究

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