文档介绍：南京理工大学
硕士学位论文
基于小波变换的图像去噪算法研究及其FPGA实现
姓名:史佳晨
申请学位级别:硕士
专业:电路与系统
指导教师:钱建平
20100620
系统杨瞄咖眵毛央,并对各个系统模块和整体进行了仿真验证,结果表明本文设计的基于随着多媒体技术的发民数字图像处理已经妫众多应用系统的杨已和基础。它的发展主要摘要处理中’标嫉耐枷裨ご淼氖萘亢艽笠G蟠硭俣瓤欤怂憬峁喽员冉霞虻ァO喽杂谄比于其他几种经典算法,本玟提出的两种改进算驻语三滤除噪声的同时能厦角制王保护图傍细节,关键词:图像处理系统,,图像去噪算法,小波变换依赖于两个性质不同、自成体系但又紧密相关的研究领域:图像处理算法及其相应的电路实现。图像处理系统的硬件实现—般有三种方式:专用的图像处理器件集成芯片餺以及相关电路组成。它们可以实时高速完成各种图像处理算法。图像本文设计了—种基于的小波域图像去噪系统。首先,阐述了基于小波变换的图像去噪算法原理,重点讨论了小波邻域阂值ピ胨惴ǎ⒏隽烁盟惴ㄏ嘤Φ腗文提出了基于最小二乘支持向量机浚琈掷嗟牧谟蜚兄等ピ胨惴ê鸵运固刮奁ü兰并在较高噪声情况下能获得更高的峰值信噪比。在此基础疚慕岢龅母慕〔谟蜚兄等维离散小波变换模块、二维离散小波逆变换模块、娲⑵骺刂颇?椤⑷ピ爰扑隳?楹的小波邻域阈值去噪系统能满足实际的图像处理要求,具有一定的理论和实际应用价值。、数字信号处理器和现场可编程门阵列他两种方式,基于的图像处理方式的系统更适合于图像的预处理。仿真;然后,为了改进令陆￡阈值去噪算法中对每个分解子带都采用相同邻域和阈值的缺点,本螮W荚蛲苯岷闲〔ㄏ凳叨燃涔叵档牧谟蜚兄等ピ胨惴ā>璏笛楸砻鳎噪算法进行了相应的简化,以满足低噪声处理要求目易于在上实现;最后,给出了基于的小波邻域阈值去噪系统的总体结构和内部各功能模块的具体实现方案,包括二硕士论文基于小波变换的图像去噪算法研究及其实现
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遴研究生签名:遂丝≯卜年厂月啪枷/移年厂月叫日学位论文使用授权声明声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果,尽我所知,在本学位论文中,除了加以标注和致谢的部分外,不包含其他人已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均已在论文中作了明确的说明。研究生签名:南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档,可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容,可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文,按保密的有关规定和程序处理。
相关技术研究现状。图像去噪是数字图像处理领域的—个经典的问题。图像去噪的—般方法是从噪声的某种随着数字技术的发展,数字图像在人类生产和生活中开始扮演越来越重要的角色,例如数字电视、医疗仪器、天文观测等。图像在获取和传输的过程中容易受到各种因素的影响而引入不同类型的噪声,其中最主要的有两类:电子噪声和光电子噪声。电子噪声是阻性电子器件中由于电子或空穴随机运动而造成的。光电子噪声是由光电转换过程中光的统计性质引起的,例基于通用计算机的图像去噪系统虽然功能强大,但因串行计算、高功耗以及体积大等缺点制约了它在实时性和便携性要求较高的场合应用。随着现场可编程门阵列技术的发展,可为图像去噪算法设计相应的专用硬件结构来实现,不仅满足了实时性,同时满足了低功耗和便携性的要求,正成为实现图像处理系统的—个热门研究领域。先验知识来重建或复原被噪声污染的图像。图像滤波—般可分为空间域滤波、频域滤波和小波值滤波暑卵。线性滤波器主要有均值滤波、线性加权滤波、倒数梯度加权滤波。中值滤波器用于消除脉冲噪声,而均值滤波器主要适合于去除高斯噪声。空间域内的滤波器实质际恰ぶ频喊降噪方法就是基于傅立叶变换的降噪方法【。如上瘢庵衷肷谌豕獾那榭鱿掠绕溲现亍R虼嗽诙酝枷褡鹘2降拇如模式识别,图像压缩埃枰6酝枷窠薪翟氪怼图像去噪算法研究现状域滤波。占溆蛲枷窠翟最常用的空间域去噪滤波器有线性滤波器和非线性滤波器两科网。非线性滤波器主要是中基于像素点邻域内的操作,通过创建—个以待处理像素为中心的漠板,然后在整幅图像匕平移该模板,来完成对整个图像的滤波操作。因此中值滤波就是求窗口内所有像素点的平均值,然后将其赋给中心像素点来作为滤波器的输出。显然这种方法在滤除噪声的同时幞糊了图像,破坏了图像的细节。涤蛲枷窠翟硕士论文基于小波变换的图像去噪算法研究及其实现
龈髦致瞬ㄋ阕㈣篒一世鲔勒硼得了成功,但是也存在很多的不足和缺陷,因此,—