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《小波變換在圖像信號(hào)消噪問(wèn)題的應(yīng)用研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、小波變換在圖像信號(hào)消噪問(wèn)題的應(yīng)用研究摘要人眼所能直接間接見(jiàn)到的景物或圖像信息占人類接受信息總量的七八成之多。圖像處理在圖像采集、保存及傳輸過(guò)程中的作用意義重大。就數(shù)字圖像的處理而言，從上世紀(jì)20年代用海底電纜由倫敦到紐約所傳照片使用了數(shù)字壓縮技術(shù)始，其歷史也有近八九十年了。CT的發(fā)明，使得數(shù)字圖像的處理技術(shù)大放異彩。其后，數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展迅速，已成為信息科學(xué)、工程技術(shù)、醫(yī)學(xué)等等眾多學(xué)科之間學(xué)習(xí)和研究的對(duì)象。用小波變換法處理數(shù)字信號(hào)和圖像在理論和技術(shù)上已逐步成熟并占據(jù)越來(lái)越重要的地位?；诖?，本課
2、題在先引入小波變換理論后，研究基于小波變換的一維信號(hào)和二維圖像的消噪。本文首先就小波變換理論進(jìn)行較系統(tǒng)地研究介紹，并與已成熟愈一二百年的傅立葉變換進(jìn)行比較研究，指出了二者之間的區(qū)別與聯(lián)系。重點(diǎn)介紹了一維連續(xù)小波變換的定及義性質(zhì)；幾種典型小波；一維離散小波變換；正交小波變換及小波構(gòu)成；函數(shù)的多尺度逼近；二維正交小波變換：多尺度分析及Mallat算法介紹。作為小波變換的應(yīng)用及嘗試，我們使用Matlab7．1做平臺(tái)，第一項(xiàng)工作是對(duì)唧聲信號(hào)(一維chirpsignal)利用sym8小波對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解，分別利
3、用啟發(fā)式SURE閾值選擇算法、軟SURE閾值選擇算法和固定閾值選擇對(duì)信號(hào)去噪，最后利用信號(hào)小波分解的結(jié)構(gòu)[C，L]對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪處理，效果較好。第二方面的工作是應(yīng)用二維小波平穩(wěn)分析對(duì)一個(gè)Sinsin圖像進(jìn)行消噪處理。該處理以sinsin圖片作為待分析對(duì)象首先輸入，使用二維離散平穩(wěn)小波變換函數(shù)swt2進(jìn)行單層平穩(wěn)小波分解，所采用的基小波為dbl，成功得到第一層的低頻系數(shù)、水平方向的高頻系數(shù)、垂直方向的高頻系數(shù)，還有對(duì)角方向的高頻系數(shù)。然后，通過(guò)平穩(wěn)小波逆變換函數(shù)iswt2重構(gòu)圖像。整體看來(lái)，這個(gè)方法對(duì)
4、于二維圖像去噪處理是成功的。．總之，在闡述了利用小波變換法進(jìn)行一維信號(hào)或二維圖像信號(hào)消噪的基本原理的基礎(chǔ)上，按照所選定的技術(shù)路線，實(shí)現(xiàn)了對(duì)所選定的唧聲信號(hào)的一維去噪處理和二維的圖像信號(hào)消噪處理，取得了預(yù)期中較理想的效果。關(guān)鍵詞：小波變換；小波重構(gòu)；多尺度分析；Mallat算法；圖像消噪人連理：『：大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩十學(xué)位論文TheNoiseReductionofImagebyWaveletTransformAbstractMostoftheinformationreceivedbyhumanisthes
5、ceneorimagegotbyeyes．Imageprocessingplaysanimportantroleintheimageacquisition，imagesavinganddatatransmission．TheinventionofCTincreasesthetechniqueofdigitalimageprocessinggreatly．Fromthenon，thetechniqueofdigitalimageprocessingdevelopedrapidly,andbecamet
6、heobjectofmanysubjectssuchasinformationscience，engineeringtechniqueandmedicals．Thetheoryandtechniqueofprocessingdigitalsignalsandimageswithwavelettransformisplayingamoreandmoreimportantrole．Therefore，westudytheone—dimensionsignalsbasedonwavelettransfor
7、mandreducingnoiseoftwo—dimensionimages．Firstofall，thisarticleintroducesthetheoryofWaveletTransformsystemically．WecompareitwimFTandfindoutthedifferencesandconnections．WefocusonthedefinitionandchrematisticsofWaveletAnalysisinone-dimensionanalogsignals，se
8、veraltypicalwavelets，one—dimensiondispersewaveletanalysis，orthogonalwavelettransformandtheconstructionofwavelet，multi-scaleapproximationoffunctions，two—dimensionorthogonalwavelettransform，multi—scaleanalysisandintroductionofMallatAlgori
