数字图像去噪算法的研究

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1、二o—年六月十FI目录1绪论11.1研究背景及其意义11.2噪声模型及噪声分类1121图像噪声的来源11.2.2噪声的类型21.3本文的主要工作32图像去噪理论与技术42.1空间域滤波42.1.1均值滤波去噪42.1.2维纳滤波去噪72.1.3中值滤波去噪82.2变换域滤波112.3去噪性能的评价122.3.1主观评价122.3.2客观评价123小波理论及其在图像处理中的应用143.1小波函数143.2连续小波变换143.3离散小波变换153.4多分辨率分析163.5尺度函数0("173.6MALLAT算法184小波阈值去噪算法

2、224.1小波阈值去噪的基本原理224.2常用小波基234.3常用阈值选取方法234.4常用的阈值函数244.5仿真实验与结论274.5.1软门限和硬门限阈值处理比较274.5.2小波阈值去噪仿真284.5.3实验图像对比295工作总结及展望305.1论文总结305.2工作展望30参考文献31致谢32附录33Contents1Foreword1LIResearchbackgroundandsignificance11.2Noisemodelandnoiseclassification11.2.1Imagenoisesource1

3、1.2.2Noisetype2L3Themainworkofthispaper32Imagedenoisingtheoryandtechnology42.1Spacedomainfiltering42.1.1Averagefilteringdenoising42.1.2Wienerfilteringdenoising72.1.3Medianfilteringdenoising82.2Transformdomainfiltering112.3Evaluationofimagedenoisingproperties12231Subj

4、ectiveevaluation12232Objectiveevaluation123Wavelettheoryanditsapplicationinimageprocessing143.1Waveletfunction143.2Continuouswavelettransform143.3Discretewavelettransform153.4Multi-resolutionanalysis163.5Scalingfunction173.6Mallatalgorithm184Waveletthresholddenoising

5、algorithm224.1Waveletthresholddenoisingbasicprinciple224.2Waveletbaseusedcommonly234.3Thethresholdvaluemethodusedcommonly234.4Commonthresholdfunction244.5Simulationresultsandconclusions27451Thecontrastofsoftthresholdandhardthresholdprocessing274.5.2Waveletthresholdde

6、noisingsimulation284.5.3Thecontrastofexperimentalsimulation295Papersummaryandprospect305.1Thesissummary305.2Workprospect30References31Acknowledgments32Appendix33数字图像去噪算法的研究【摘要】图像是人们获取信息的重要來源，但在图像的获収、传输和存储过程中经常会引入各种各样的噪声，使图像质量变差。因此，去除图像中的噪声，改善图像的质量，就成为数字图像处理的重要内容。图像去噪

7、指的是利用各种滤波模型，通过传统滤波、小波、偏微分方程等多种方法从已知的含有噪声的图像中去掉噪声部分。图像去噪从整个图像分析的流程上來讲属于图像的预处理阶段，从数字图像处理的技术角度来说属于图像恢复的技术范畴，它的存在有着非常重要的意义。论文介绍了空间域中儿种经典的图像去除噪声的滤波方法，然后対经典的小波阈值去噪算法进行仿真。并在此基础上，提出了-•种改进阈值的小波去噪方法。【关键词】图像去噪、中值滤波、均值滤波、小波变换、阈值去噪ResearchonDigitalImageDenoisingAlgorithm[Abstract

8、]Opticalimagesareveryimportantforpeopletoobtaininformation,butintheprocessofobtaining,transmissionandstorage,agreatdealofnoiseisinv