基于小波变换的图像阈值降噪

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1、重庆师范大学硕士学位论文基于小波变换的图像阈值降噪硕士研究生：黄波指导教师：张林华教授学科专业：应用数学所在学院：数学学院重庆师范大学二〇一四年六月万方数据AThesisSubmittedtoChongqingNormalUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterImagethresholdde-noisingbasedonwavelettransformCandidate:HuangboSupervisor:ZhangLin-huaProfessorMajor:AppliedMathema

2、ticsCollege:CollegeofMathematicsChongqingNormalUniversityJune,2014万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得重庆师范大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解重庆师范大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机

3、构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权重庆师范大学可以将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、汇编学位论文。学位论文作者签名：签字日期：年月日万方数据重庆师范大学硕士学位论文摘要基于小波变换的图像降噪摘要图像在获取或传输的过程中不可避免的会受到噪声污染，噪声严重的影响了后续的图像处理工作。为了提高图像的质量以及后续更高层次处理的需要，对图像进行降噪就成为了图像预处理中一项非常重要的工作。图像降噪目的就是从被噪声污染的含躁图像中会付出原始的图像，尽可能的保留图像的重要特征与细节。传统图像降噪在降噪和保留细节难以令人满

4、意：小波变换作为一种新的时频分析方法，具有多尺度、多分辨分析的特点，为信号处理提供一种新的、强有力地手段，在图像降噪领域得到了成功的应用。目前，基于小波降噪的方法已经成为图像降噪和恢复的重要分支，而根据图像小波系数的统计特性，研究基于模型的降噪方法，是目前图像降噪领域中的主要方向。无论在理论上还是在实际应用中都有重要的意义。本文在概括了小波域统计图像降噪的背景和意义及其研究历史和发展趋势。介绍了常用的小波理论和随机的Markov模型，利用小波系数在经过变换后小波系数的分布情况，建立相应的模型降噪。关键词：小波变换，统计，图像，阈值，降噪I万方数据重庆师范大学硕士学位论文摘要Abst

5、ractImagesinacquiringortransmissionwillbeaffectedbynoisepollution,andthenoiseseriouslyaffectedthesubsequentimageprocessingwork.Inordertoimprovethequalityofimagesandtheneedofhigherlevelprocessing,theImagepreprocessinghasbecomeaveryimportantwork.Imagede-noisingpurposeistogivetheoriginalimagefrom

6、thenoisepollutionimage.Traditionalimagenoisereductioninnoisereductionandpreservingdetailsisunsatisfactory:wavelettransformwiththecharacteristicsofmulti-scaleandmulti-resolutionanalysisisanewmethodoftime-frequencyanalysis.Nowthesignalprocessinghasbeensuccessfullyusedinthefieldofimagenoisereduct

7、ion.Atpresent,themethodbasedonwaveletnoisereductionhasbecomeanimportantbranchofimagenoisereductionandrecoveryaccordingtothestatisticsofimagewaveletcoefficients,thenoisereductionmethodbasedonthemodel,isthemaindirectioninthefieldofimageno