文档介绍：兰州理工大学
硕士学位论文
基于小波变换的图像去噪研究
姓名:郭天圣
申请学位级别:硕士
专业:电工理论与新技术
指导教师:缑新科
20100510
摘要和丢失部分细节信息,能否有效地去除噪声对后续处理如图像分割、边缘检测等近年来,随着小波理论的不断完善,小波分析已经渗透到各学科领域。同样,小波在图像去噪中也得到了广泛的应用,人们提出许多小波图像去噪算法。本文然后,本文重点介绍了小波阈值萎缩法去噪。在这部分内容里,首先研究和则、阈值的选择和小波分解层数的选择,并通过实验证明这些讨论结果对去除噪声波方法。该方法首先利用基于脉冲检测的中值滤波方法将脉冲噪声检测出来并进行滤波,然后采用小波阈值滤波方法去除高斯噪声,并通过实验证明这种方法对去最后,在本文末对论文所做工作做了总结,并对图像去噪方法的进一步研究关键词:小波变换;小波阈值萎缩去噪法;图像去噪;高斯噪声;脉冲噪声;混数字图像在获取和传输的过程中常常会受到噪声的污染,噪声导致图像降质至关重要。然而实际应用中,图像中的噪声常常不是单一类型的,而是由高斯噪声和脉冲噪声构成的复合型噪声。由于现有的去噪算法大多针对单一的高斯噪声或脉冲噪声,这些算法在处理复合型噪声时无法取得令人满意的去噪效果。对小波在图像去噪方面的应用进行了研究,并对去噪方法进行了一些改进。首先,本文介绍了小波变换基本理论,然后介绍了图像常见的噪声类型,并指出这些噪声在现阶段去噪的常用的方法。分析了小波阈值萎缩去噪在去除高斯噪声时几个问题,包括陆恍〔ɑ难≡裨的有效性。其次,本文还研究和分析了中值滤波方法和小波阈值萎缩法相结合的混合滤除混合噪声的有效性。方向做了展望。合噪声;硕十学位论文
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插图索引图小波域去噪流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图多分辨分析的树结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图自适应分解流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图阈值函数曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图综合阈值函数特性曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图小波阈值萎缩去噪法流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图采用不同小波函数去噪主观质量比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。图采用不同阈值函数去噪主观质量比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图不同去噪方法输出图像直观比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图脉冲检测条件一流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图脉冲检测流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图基于脉冲检测的中值滤波流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图混合噪声背景下去噪流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..不同中值滤波方法直观效果比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图‘不同滤波方法对混合噪声滤波效果直观比较⋯⋯⋯⋯:⋯⋯幕于小波变换的图像奎噪研究
附表索引表三种去噪方法比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表不同陆恍〔ɑ抡娼峁涑鐾枷竦男旁氡萐比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯表采用不同阈值函数图形去噪后信噪比冉稀表不同去噪方法输出结果信噪比冉稀表枷裨诓煌瞬ㄋ惴ㄏ碌男旁氡萐比较表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.硕十学位论文
匆币作者签名:。年岁月,◇日学位论文版权使用授权书日期波籪本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权兰州理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并通过网络向社会公众提供信息服务。日期:弘文譬只∞日名名签签者师作导Ⅸ
第绪论课题背景研究现状如声音、文字所无法比拟的。同时,图像在医学、测绘、工业生产、军事公安、视频多媒体等领域有着广泛的不可替代的应用。近三十年来,图像信号处理成为送、传输、接收、输出等环节都可能存在不同程度的噪声,从而降低了图像质量。比如,摄像时,由于光学系统的失真、或者相对运动都会使图像模糊;而在医学定的模糊性,较难识别病变组织与正常组织,不利于早期诊断。因此,如何对这些降质图