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《數(shù)字圖像去噪研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、半井點力*芳科技學院畢業(yè)設計（論文）題目數(shù)字圖像去噪研究系別動力工程系專業(yè)班級學生姓名測控技術(shù)與儀器專業(yè)指導教師二O—五年六月數(shù)字圖像去噪研究摘要在傳輸和獲取圖像的過程中，噪聲會通過各種方法被圖像攜帶，因此，我們必須對圖像去噪來提升質(zhì)量，為后續(xù)的高層次處理提供方便。冇效的去除噪聲和保護圖像邊緣紋理伯息是圖像去噪過程中的一對矛盾，因此找到一種既可有效去噪又可保護細節(jié)信息的方法成了研究人員的追求目標。小波變換能用時域和頻域聯(lián)合表征圖像的特征，對圖像進行局部時頻分析，具有良好的局部特性，因此作為一種圖像處理工具得到了廣泛的應用。本文基于小波變換理論，研究了圖像混入高斯噪聲，椒鹽噪聲和斑點噪聲時
2、的去噪方法，所做的工作有以卜?幾個部分：本文首先介紹了傳統(tǒng)圖像去噪方法，接下來概括了小波函數(shù)的定義，最后對小波閾值去噪算法展開討論。通過對圖像添加不同種類的噪聲，分別用碩閾值函數(shù)，軟閾值函數(shù)，和改進的軟閾值函數(shù)的方法對圖像進行仿真去噪，記錄數(shù)據(jù)并分析結(jié)杲，仿真結(jié)杲說明改進的方法比原方法有更優(yōu)秀的表現(xiàn)。關鍵詞：數(shù)字圖像去噪；小波變換；小波閾值RESEARCHONDIGITALIMAGEDENOISINGAbstractNoisewilldisturbimagesbyusingallkindsofmethodsinimagetransportingandreceiving.Itshouldb
3、edenoisedwhentransportingandprocessinginordertoimprovequalityandfacilitatethesuccessivehigherlevelEffectiveprotectionoftheedgesortexturesisincontradictiontoremovingthenoiseintheprocessofdenoising.Therefore,researchersmakeitagoalthatfindingamethodwhichcanremovenoiseeffectivelywhilewellprotectsthee
4、dgesandtexturesofimage.Wavelettransformcanexpressthefeaturebyusingtimedomainandfrequencydomain.Ithaswellpartialspecificpropertyandcandopartialimageanalysisintimeandfrequencydomain.So,asatoolofimageprocess,wavelettransformgetwideapplication.Thispaperbasedonthewavelettransformstheory,researchremovi
5、ngofGaussnoiseinimage.Itsmainworksareasfollowing:Thispaperfirstintroducesthetraditionalimagedenoisingmethod.Then,thedefinitionofwaveletfunctionissummarized.Finally,thewaveletthresholddenoisingalgorithmisdiscussed-Byaddingdifferentkindsofnoisetotheimage,Theimageissimulatedwiththehardthresholdfunct
6、ion,thesoftthresholdfunctionandthemodifiedsoftthresholdfunction.Recorddataandanalyzeresults,Thesimulationresultsshowthattheimprovedmethodhasbetterperformancethantheoriginalmethod?Keywords：Digitalimagedenoising;Wavelettransform;Waveletthreshold目錄摘要IAbstractII1緒論11.1研究背景及意義11.2數(shù)字圖像去噪國內(nèi)外研究現(xiàn)狀21.2.1傳統(tǒng)
7、圖像去噪算法21.2.2小波圖像去噪算法3123多尺度兒何變換和其他圖像去噪算法41.3本文主耍工作52傳統(tǒng)圖像去噪算法62.1多幅圖像平均法62.2中值濾波法62.2.1中值濾波器的原理72.2.2中值濾波特性72.3鄰域平均法102.4自適應中值濾波112.5空域低通濾波法132.6木章小結(jié)143小波理論153.1小波介紹153.2小波函數(shù)153.3小波變換163.3.1小波變換的概念163.3.2連續(xù)小波變換（CWT）163.
