2.2 MATLAB 软件的介绍 6

2.3 LabVIEW 与 MATLAB 的混编方法 7

3 几种数字图像噪声及去噪方法和去噪性能评价 9

3.1 常见的图像噪声 9

3.2 常见的图像去噪方法性能指标 12

3.3 常见的图像去噪方法 13

4 基于稀疏表示的图像去噪 21

4.1 稀疏表示 KSVD 算法的介绍 21

4.2 稀疏表示的图象去噪 22

4.3 几种去噪方法的比较 23

5 MATLAB 与 LabVIEW 混编的图像去噪系统的验证 25

6 总结 29

参考文献 30

附录 33

图清单

图序号 图名称 页码

图 1-1 一般图象去噪方法分类 1

图 1-2 小波理论的发展史 4

图 2-1 MATLAB 节点的位置 8

图 2-2 两种软件混编的常见方法 8

图 3-1 高斯噪声产生的算法 10

图 3-2 高斯噪声产生的算法的运行结果 10

图 3-3 对原始图像添加高斯噪声、椒盐噪声、乘法噪声显现 出的不同结果 12

图 3-4 对含噪图像中的椒盐噪声作中值滤波的 MATLAB 算 法的运行结果图 14

图 3-5 对图像进行算术平滑滤波与对图像进行几何平滑滤波 的 MATLAB 算法 16

图 3-6 对图像进行算术平滑滤波与对图像进行几何平滑滤波

的 MATLAB 算法的运行结果 17

图 3-7 噪声按稀疏表示分类 18

图 3-8 对图像进行理想低通滤波的 MATLAB 的算法 19

图 3-9 对图像进行理想低通滤波的 MATLAB 算法的 运行结果 19

图 3-10 对图像进行巴特沃斯低通滤波的 MATLAB 的算法 20

图 3-11 对图像进行巴特沃斯低通滤波的 MATLAB 的算法的 运行结果 20

图 4-1 （a）、（b）、（c）、（d）、（e）、（f）三种编码字典以及

barbara.png 为例对原始图 像添加噪声后利用不同种类的字典稀疏表示处理输出

（d）、（e）、（f）中的第三幅图像

23

图 5-1 产生含有高斯噪声的波形方法一 25