基于小波变换和群体智能优化算法的图像去噪研究

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1、万方数据5．1混合群体智能优化算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．445．2混合优化算法性能分析⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯465．2．1伪随机数发生器⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．465．2．2混合优化算法的图像去噪效果分析⋯⋯⋯⋯475．3本章小结⋯⋯⋯一⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．48第6章总结与展望⋯⋯．⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯．．．⋯⋯．50参考文献⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯．⋯⋯．．．52攻读硕士期间发表的学术论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯58致谢．⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．59湖南师范大学学位论文原创性声明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．60湖南师范大学学位论文版权使用授权书⋯⋯⋯⋯⋯⋯

2、⋯．60万方数据基于小波变换和群体智能优化算法的图像去噪研究第1章绪论1．1选题研究的背景及意义作为见证了社会巨大变革的人们来说，都能深刻的认识到一个事实：科学技术的发展从多方面彻底地改变了人类的社会生活，尤其是计算机应用技术在生活中越来越普及之后。从日常生活中的可视电话、数字电视到工业生产、医疗、军事、航天、娱乐等众多领域的发展都离不开图像。图像信息占据人们需要获取信息中的50％以上。例如应用广泛的超声检测技术，该技术在应用时，容易出现一些结构噪声，这种噪声会非常严重的影响超声回波信号的获取以及处理，造成超声回波信号分析的偏差【l】；飞机遥感和卫星遥

3、感技术的应用、地震勘探、军事侦查、指纹识别、视频监控、人脸识别等众多领域都离不开图像的各种处理，尤其是应用领域最为广泛的数字图像处理，已经吸引了众多学者对其展开深入研究。图像可被理解为客观世界的状态或能量凭借某种方式在二维平面上的投影转化成的一种可视化形式，并向我们传递着事物状态和物理世界的能量信息12j。图像是社会生活中信息传递的重要媒介和载体，是获取信息的一种非常重要的方式，它具有直观深刻、信息量大、采集和获取方式方便、传输速度快等一系列的优点。当利用计算机对实际生产和科学实验研究中可视化信息进行处理、加工，从而使其满足人们的应用需求或者视觉心理上

4、的行为，就称为数字图像处理。由于数字图像处理技术的发展已经与生产、生活密不可分，并已成为计算机应用技术和数学理论交叉领域的研究热点。然而，数字图像在采集、编码、发送、传输、接收和输出显示的过程中不可避免的会受到成像设备以及外界环境等各种因素的干扰，从而严重的降低了图像的质量，甚至掩盖了图像的各种特征，给后续的图像分析带来阻碍。所以，在进一步对图像进行提取特征、边缘信号检测、图像分割、图像恢复以及图像增强等各种操作处理前，必须首先利用某种合适的方法降低图像噪声的影响，尽最大可能的剔除噪声信号，保护好原始信号，助于以最佳的效果恢复出原始图像。小波分析是起源

5、于20世纪初期，并迅速发展起来的一种具有广泛应用价值的数学工具。它在1984年，首次被法国地质物理学家Morlet在分析地震波的局万方数据硕士学位论文部性质时作为对信号进行分解的工具。小波变换的基本思想是：首先定义一个具有某种特征的基本小波函数，然后对其进行时间上平移和尺度上伸缩处理，从而得到一个函数族，最后利用该函数族去逼近待分析信号或函数，获得的一种能自动适应各种频变成分的有效信号分析手段‘3卅。小波变换具有关于时间和频率的局域变换性质，处于时频平面不一样的位置处，会具有不一样的分辨率，是具有多分辨分析特性的数学方法。由于小波变换通过平移和伸缩可以

6、聚焦信号的任意细节，即能得到全局信号，又能得到信号的细节，同时能够保留数据瞬时特性，所以，享有“数学显微镜”之称。正是由于小波变换的先天优势，基于小波变换的去噪优化算法明显优于其他传统的去噪方法，目前己广泛应用于应用科学、社会科、自然科学等诸多学科领域【5J。近年来，一系列的生物启发式计算方法被相继提出，包括模拟人脑组织结构与信息的人工神经网络，模拟人类对模糊不确定信息处理的模糊系统，模拟生物种群进化和自然选择的遗传算法，模拟社会型群体生物行为的群智能算法等。目前这些智能优化算法在科学研究、工程应用、经济建模等领域都得到了广泛应用并获得了较好的优化效果

7、【6】。目前，依托于不同的数学理论基础支撑，图像去噪方法的研究，在前人工作的基础上，已经提出了很多改进算法，但是这些改进算法应用于不同原始图像输入信号的情况下，处理效果会表现不同，所以研究这些方法的内部机制，寻找相应的联系，并且充分考虑它们之间的优劣势，取长补短，从而研究出一种具有更好去噪效果的算法是一个非常有意义的工作。1．2国内外研究现状1．2．1图像去噪研究现状图像去噪作为数字图像处理技术的重要研究领域之一，作为图像处理重要的预处理过程，几乎已经渗透于所有的图像处理。图像去噪研究最早从上世纪70、80年代兴起，并得到了快速蓬勃的发展。去噪技术是作

8、为图像预处理过程的一种必要手段，致力于在剔除几乎所有噪声的同时，尽最大可能的保留图像细节特征信