图像去噪处理-毕业论文

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1、图像去噪处理-毕业论文摘要图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。数字图像噪声去除涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域，是一门综合性很强的边缘科学，如今其理论体系已十分完善，且其实践应用很广泛，在医学、军事、艺术、农业等都有广泛且成熟的应用。MATLAB是一种高效的工程计算语言，在数值计算、数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。MATLAB是一种向量语言，它非常适合于进行图像处理。本文概述了小波阈值去噪的基本原理。对常用的几种阈值去噪方

2、法进行了分析比较和仿真实现。最后结合理论分析和实验结果，讨论了一个完整去噪算法中影响去噪性能的各种因素。为实际的图像处理中，小波阈值去噪法的选择和改进提供了数据参考和依据。关键字：小波变换图像去噪阈值MATLABAbstractImageisonekindofimportantinformationsource,mayhelpPeoplethroughtheimageryprocessingtounderstandtheinformationtheconnotation.Thedigitalima

3、gede-noiseinvolvesdomainsandsoonopticalsystem,microelectronictechnology,computerscience，mathematicalanalysis,it’saverycomprehensiveinterdisciplinaryscience,nowitspracticeapplicationisverywidespread:Inthemedicine,themilitary,art,theagricultureandallhav

4、everyextensiveandripeusingsoon.MATLABisonekindofhighlyeffectiveengineeringcalculationlanguage，inaspectsandsoonvaluecomputation,dataprocessing,imageryprocessing,neuralnetwork,waveletanalysisallhasthewidespreadapplication.Thisarticlehasstatedthetheoryof

5、waveletthresholddenoising，thendonecomparingexperimentsusingseveralgoodthresholddenoisingmethods．Finallyaccordingtothetheoryanalysisandsimulationresults，thepaperdiscussesseveralkindsoffactorswhichaffectthedenoisingcapabilityinacompletedenoisingalgorith

6、m．Thatprovidesthedatereferenceofthresholddenoisingmethodsinactualimageprocess．Keywords:Wavelettransformation;Imagedenoising;Waveletthreshold;MATLAB目录前言1第一章图像与噪声31.1噪声图像模型及噪声特性30>.含噪模型3.噪声特性41.2图像质量的评价5.主观评价5.客观评价5第二章图像去噪方法72.1传统去噪方法7.空域滤波7.频域低通滤波法92.2

7、小波去噪13.小波去噪的发展历程13.噪的研究现状14.小波去噪方法17第三章小波变换理论基础183.2小波理论的基本概念20.连续小波变换20.离散小波变换23第四章小波阈值去噪及MATLAB仿真264.1小波阈值去噪概述26.阈值去噪法简述26.小波阈值去噪方法274.2基于MATLAB的小波去噪函数简介284.3小波去噪对比试验30.实验信号的产生30.各参数下的去噪效果对比324.4利用小波去噪函数去除给定图像中的噪声36总结与展望39致谢语41参考文献:43前言图像在生成和传输过程中常常

8、因受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质，这对后续图像的处理如分割、压缩和图像理解等将产生不利影响。噪声种类很多，如：电噪声、机械噪声、信道噪声和其他噪声。在图像处理中，图像去噪是一个永恒的主题，为了抑制噪声，改善图像质量，便于更高层次的处理，必须对图像进行去噪预处理。计算机图像处理主要采取两大类方法：一是在空间域中的处理，即在图像空间中对图像进行各种处理；另一类是把空间域中的图像经过正交变换到频域，在频域里进行各种处理然后反变换到空间域，形成处理后的图像。人们也根据实际图像的特点、