完美版2012年北京信息科技大学基于MATLAB的图像去噪论文开题报告+论文

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利用Matlab进行图像去噪和图像增强

利用Matlab进行图像去噪和图像增强随着数字图像处理技术的不断发展和成熟，图像去噪和图像增强在各个领域都有广泛的应用。

而在数字图像处理的工具中，Matlab凭借其强大的功能和易于使用的特点，成为了许多研究者和工程师首选的软件之一。

本文将介绍如何利用Matlab进行图像去噪和图像增强的方法和技巧。

一、图像去噪图像去噪是指通过一系列算法和技术，将图像中的噪声信号去除或减弱，提高图像的质量和清晰度。

Matlab提供了多种去噪方法，其中最常用的方法之一是利用小波变换进行去噪。

1. 小波变换去噪小波变换是一种多尺度分析方法，能够对信号进行时频分析，通过将信号分解到不同的尺度上，实现对图像的去噪。

在Matlab中，可以使用"dwt"函数进行小波变换，将图像分解为低频和高频子带，然后通过对高频子带进行阈值处理，将噪声信号滤除。

最后通过逆小波变换将去噪后的图像重构出来。

这种方法能够有效抑制高频噪声，保留图像的细节信息。

2. 均值滤波去噪均值滤波是一种基于平均值的线性滤波方法，通过计算像素周围邻域内像素的平均值，替代原始像素的值来去除噪声。

在Matlab中，可以使用"imfilter"函数进行均值滤波，通过设置适当的滤波模板大小和滤波器系数，实现对图像的去噪。

二、图像增强图像增强是指通过一系列算法和技术，改善图像的质量、增强图像的细节和对比度，使图像更容易被观察和理解。

Matlab提供了多种图像增强方法，以下将介绍其中的两种常用方法。

1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过对图像像素值的分布进行调整，增强图像对比度的方法。

在Matlab中，可以使用"histeq"函数进行直方图均衡化处理。

该函数能够将图像的像素值分布拉伸到整个灰度级范围内，提高图像的动态范围和对比度。

2. 锐化增强锐化增强是一种通过增强图像边缘和细节来改善图像质量的方法。

在Matlab中，可以使用"imsharpen"函数进行图像的锐化增强处理。

matlab小波变换信号去噪

matlab小波变换信号去噪Matlab是一款非常强大的数据分析工具，其中小波变换可以应用于信号去噪的领域。

下面将详细介绍基于Matlab小波变换的信号去噪方法。

1、小波变换简介小波变换是时频分析的一种方法，它将信号分解成尺度与时间两个维度，能够保持信号的局部特征，适用于非平稳信号的分析。

小波变换的本质是将信号从时域转换到时频域，得到更加精细的频域信息，可以方便的对信号进行滤波、去噪等处理。

2、小波去噪方法小波去噪是指通过小波分析方法将噪声与信号分离并且去除的过程。

小波去噪的基本步骤是通过小波分解将信号分解成多尺度信号，然后对每一个分解系数进行阈值处理，去除一部分小于阈值的噪声信号，最后将处理后的分解系数合成原始信号。

3、基于Matlab的小波变换信号去噪实现在Matlab中，可以使用wavemenu命令进行小波变换，使用wthresh命令对小波分解系数进行阈值处理，利用waverec命令将阈值处理后的小波分解系数合成原始信号。

下面给出基于Matlab实现小波变换信号去噪的步骤：（1）读取信号，并可视化观测信号波形。

（2）通过wavedec命令将信号进行小波分解得到多个尺度系数，展示出小波分解系数。

（3）通过绘制小波系数分布直方图或者小波系数二维展示图，估计信号的噪声强度。

（4）根据阈值处理法对小波系数进行阈值处理，获得非噪声系数和噪声系数。

（5）通过waverec命令将非噪声系数合成原始信号。

（6）可视化效果，比较去噪前后信号的波形。

针对每个步骤，需要熟悉各个工具箱的使用知识。

在实际应用中，还需要根据特定的数据处理需求进行合理的参数设置。

4、总结小波去噪是一种常见的信号处理方法，在Matlab中也可以方便地实现。

通过实现基于Matlab小波变换的信号去噪，可以更好地应对复杂信号处理的需求，提高数据分析的准确性和精度。

基于MATLAB数字滤波器的设计开题报告书定稿

[7]董刚. 数字滤波器在数字信号处理中的应用设计.电子信息技术，2008，（06）.
[8]李海涛，邓樱. MATLAB程序设计教程［M］．北京：高等教育出版社，2002.
[9]胡广书．数字信号处理［M］．北京：清华大学出版社，2007.
[10]Ingle V K，Proakis J G. Digital Signal Processing Using MATLAB[M].New York: PWS Publishing Company, 1997.
论文题目
基于MATLAB的数字滤波器的设计
1、本选题研究的目的及意义
目前，数字信号处理理论与应用已成为一门及其重要的高新技术学科。数字信号处理技术日益成熟,广泛应用于各个领域。伴随着社会和经济的伟大变革，如今人人享有通信自由。从过去的普通电话到现在随时随地视频聊天，移动电话不再是特殊阶层使用，已成为大众日常生活的普通工具。科技带给我们生活的极大便利，可能很多人会想到计算机发挥了很大作用，但是，数字信号处理技术发挥的作用也是惊人的。如果没有这一技术的快速发展和应用，可能我们还没有那么快就可以足不出户而正常生活着。
[11]Vinay K.Ingle.《Digital Signal Processing Using MATLAB》，清华大学出版社，2003:1025-1031
5、完成措施及写作进度计划
实施方案：
1.到图书馆搜集相关资料和书籍,深刻了解数字滤波器的基本原理.
2.确定研究的方向,即确定以何种方式设计数字滤波器,并集中这个方向去探讨这个课题.
本科毕业论文（设计）
开题报告书
题目：基于MATLAB的数字滤波器的设计
系部：信息工程学院
专业年级：通信工程2011级

开题报告-基于Matlab的指纹识别

毕业设计选题：基于matlab的指纹识别随着科学技术的不断发展，自动化的指纹识别技术如今已经被人们广泛地应用在银行、商业交易、公安部门、海关部门等需要对人的身份进识别的领域，而本文所描述的是对自动化指纹识别系统的研究现状以及自动化指纹识别系统的基本算法和流程，本实验是利用MATLAB2012来进行了指纹识别系统的仿真和实验的。

然而在生物识别技术的快速发展的今天，人们通过研究发现了每一个人的指纹都具有唯一性和不变性。

也正因为这样，指纹识别技术正在逐步的发展成为一种新的身份识别技术，并且凭借它良好的安全性以及可靠性，逐步有取代传统身份认证的方式趋势。

本实验简单的介绍了指纹识别图像的预处理的方法和步骤。

指纹图像预处理之后将会得到一个宽度为统一像素的细化后的二值化图像，最后再根据特定的指纹图像的端点以及交叉点的特征进行对指纹自动匹配。

本论文中采用MATLAB2012编程实现所有算法。

关键词：指纹识别技术指纹图像预处理指纹识别 MATLAB20121.1指纹及其识别如今，生物特征识别领域中的最为成熟的应用技术之一--指纹识别技术。

其实它已经有非常悠久的历史了。

很久以前，指纹识别技术已经很早就应用于刑事侦查和司法鉴定领域了，很多人不知道的是。

随着计算机网络和信息处理技术的快速发展，这门历史悠久的指纹识别技术也开拓了更多更广阔的市场，自动的指纹识别技术和与其相关的产品越来越多的应用在普通人的生活当中。

生物识别技术（Biometric Identification Technology）的定义是：利用人体的不同的生物特征来进行对人的身份进行认证的一种技术[1]。

这是因为人的生物特征是唯一的，可以区分与他人不同的特征。

并且我们还可以通过技术测量或者是自动识别来检验出生理特性以及行为方式，我们所说的这个特征分为生理特征、行为特征。

我们对生物特性来进行提取并放入数据库，再将提取出来的人的唯一特征和它的身份一一对应起来。

基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文

毕业设计（论文）题目基于MATLAB控制系统仿真应用研究毕业设计（论文）任务书I、毕业设计(论文)题目：基于MATLAB的控制系统仿真应用研究II、毕业设计(论文)使用的原始资料(数据)及设计技术要求：原始资料：（1）MATLAB语言。

（2）控制系统基本理论。

设计技术要求：（1）采用MATLAB仿真软件建立控制系统的仿真模型，进行计算机模拟，分析整个系统的构建，比较各种控制算法的性能。

（2）利用MATLAB完善的控制系统工具箱和强大的Simulink动态仿真环境，提供用方框图进行建模的图形接口，分别介绍离散和连续系统的MATLAB和Simulink仿真。

III、毕业设计(论文)工作内容及完成时间：第01～03周：查找课题相关资料，完成开题报告，英文资料翻译。

第04～11周：掌握MATLAB语言，熟悉控制系统基本理论。

第12～15周：完成对控制系统基本模块MATLAB仿真。

第16～18周：撰写毕业论文，答辩。

Ⅳ、主要参考资料：[1] 《MATLAB在控制系统中的应用》，张静编著，电子工业出版社。

[2]《MATLAB在控制系统应用与实例》，樊京，刘叔军编著，清华大学出版社。

[3]《智能控制》，刘金琨编著，电子工业出版社。

[4]《MATLAB控制系统仿真与设计》，赵景波编著，机械工业出版社。

[5]The Mathworks,Inc.MATLAB-Mathemmatics(Cer.7).2005.信息工程系电子信息工程专业类 0882052 班学生（签名）：填写日期：年月日指导教师（签名）：助理指导教师(并指出所负责的部分)：信息工程系（室）主任（签名）：学士学位论文原创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师的指导下独立完成的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含法律意义上已属于他人的任何形式的研究成果，也不包含本人已用于其他学位申请的论文或成果。

对本文的研究成果作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式表明。

基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文

基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文语音信号在实际应用中通常不可避免地受到噪音的干扰，这使得语音信号的处理变得困难。

因此，在语音信号处理领域，去噪技术一直是一个热门的研究方向。

本文将介绍一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。

本文的主要内容分为以下几个部分。

首先，介绍语音信号处理的背景和意义。

在现实生活中，由于外界环境和设备的限制，语音信号往往会受到各种噪音的污染，如背景噪音、电磁干扰等。

因此，开发一种有效的语音信号处理去噪方法具有重要的实际意义。

其次，介绍基于MATLAB的语音信号处理去噪方法。

本文将采用小波降噪方法对语音信号进行去噪处理。

首先，对输入的语音信号进行小波变换，将信号转换到小波域。

然后，通过对小波系数进行阈值处理，将噪声系数置零，从而实现去噪效果。

最后，通过逆小波变换将信号转换回时域，并输出去噪后的语音信号。

接下来，介绍实验设计和结果分析。

本文将使用MATLAB软件进行实验设计，并选取一组含有不同噪声干扰的语音信号进行测试。

通过对不同噪声信号进行处理，比较不同参数设置下的去噪效果，评估提出方法的性能。

最后，总结全文并展望未来的研究方向。

通过本次研究，我们可以看到基于MATLAB的语音信号处理去噪方法在去除噪音方面具有较好的效果，并具有很大的应用潜力。

然而，该方法仍然有改进的空间。

未来的研究可以在算法优化、参数选择和应用场景等方面进行深入研究，进一步提高语音信号处理去噪的效果和性能。

总的来说，本文介绍了一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。

通过对实验结果的分析和对未来研究方向的展望，本文为从事语音信号处理领域的研究人员提供了一定的参考和启示。

基于小波变换的图像去噪方法的研究开题报告

基于小波变换的图像去噪方法的研究开题报告硕士研究生学位论文选题报告基于小波变换的图像去噪方法的研究一、拟选题目在图像处理中，图像通常都存在着各种不易消除的噪声。

寻求一种既能有效地减小噪声、又能很好地保留图像边缘信息的方法，一直是人们努力追求的目标。

传统的去噪方法很难同时兼顾这两个方面。

而小波分析由于在时域频域同时具有良好的局部化性质和多分辨率分析等优点，所以本文拟用小波变换的方法对图像去噪进行分析研究。

二、课题的目的和意义图像降噪是图像预处理的主要任务之一，其作用是为了提高图像的信噪比，突出图像的期望特征。

不同性质的噪声应采用不同的方法进行消噪。

最简单的也[1]比较通用的消噪算法，是用傅立叶变换直接进行低通滤波或带通滤波。

这种方法虽然简单、易于实现，但它对滤去有用信号频带中的噪声无能为力，并且带宽的选择和高分辨率是有矛盾的。

带宽选的过宽，达不到去噪的目的;选的过窄，噪声虽然滤去的多，但同时信号的高频部分也损失了，不但带宽内的信噪比得不到改善，某些突变点的信息也可能被模糊掉了。

[2]将小波变换应用于信号处理中，是因为它的主要优点是在时间域和频率域中同时具有良好的局部化特性，从而非常适合时变信号的分析和处理。

特别在图像去噪领域中，小波理论受到了许多学者的重视，他们应用小波进行去噪，并获得了非常好的效果。

具体来说，小波去噪方法的成功主要得益于小波变换具有以下特点:(1)低熵性由于小波系数的稀疏分布，使得图像变换后的熵降低了;(2)多分辨率由于小波采用了多分辨率的方法，所以可以非常好地刻画信号的非平稳特征，如边缘、尖峰、断点等;(3)去相关性因为小波变换可以对信号进行去相关，且噪声在变换后有白1硕士研究生学位论文选题报告化趋势，所以小波域比时域更利于去噪;(4)选基灵活性由于小波变换可以灵活选择变换基，所以对不同应用场合，对不同的研究对象，可以选用不同的小波母函数，以获得最佳的去噪效果。

因此，就信号消噪问题而言，它比传统的傅立叶频率域滤波和匹配滤波器更具有灵活性。

基于小波变换的图像去噪研究的开题报告

基于小波变换的图像去噪研究的开题报告一、研究背景和意义：在数字图像处理领域中，图像去噪一直是一个非常受关注的研究方向。

图像噪声的来源很广泛，包括图像采集和传输过程中的噪声，以及储存和复制过程中的噪声等。

这些噪声会导致图像质量下降，甚至影响图像分析和处理结果的准确性，因此，如何有效地去除噪声，提高图像质量，是图像处理领域中的重要问题之一。

小波变换作为一种数字信号处理技术，已经被广泛应用于图像去噪中。

小波变换可以将信号分解成不同尺度和频率的子带，从而可以对信号的局部进行描述和处理。

通过选择适当的小波基函数和阈值处理方法，可以对图像进行有效的去噪，同时保留图像中的细节和特征。

本研究旨在探究基于小波变换的图像去噪方法，在实验中比较不同的小波基函数和阈值处理方法在去噪效果上的差异，为图像去噪问题提供更加有效的解决方案。

二、研究内容：1. 研究基于小波变换的图像去噪理论基础，包括小波变换的基本原理、小波基函数的选择和阈值处理方法的分类等。

2. 分析不同小波基函数在图像去噪中的适用性，比较不同基函数在去噪效果中的优缺点。

3. 探究不同阈值处理方法在图像去噪中的作用和应用，对比不同阈值处理方法对图像去噪效果的影响。

4. 综合应用小波变换及相关处理方法，设计并实现基于小波变换的图像去噪系统，并进行实验验证。

三、研究方法和步骤：1. 研究小波变换及相关的基础理论和方法。

2. 分析不同小波基函数的特点和应用范围，比较它们在图像去噪中的优缺点。

3. 研究不同的阈值处理方法，包括硬阈值、软阈值、伽马阈值等，并分析它们在图像去噪中的优缺点。

4. 基于Matlab工具，实现基于小波变换的图像去噪系统，并进行实验验证。

5. 分析实验结果，比较不同方法在去噪效果上的差异，并探究优化方法和方案。

四、研究预期成果：1. 完成基于小波变换的图像去噪研究，并撰写相关论文。

2. 分析不同小波基函数和阈值处理方法在图像去噪中的优缺点，提出更有效的图像去噪方法。

数字信号处理课程设计报告--基于MATLAB的语音去噪处理

数字信号处理课程设计报告--基于MATLAB的语音去噪处理《数字信号处理》课程设计报告基于MATLAB的语音去噪处理专业: 通信工程班级: 通信1101班组次: 第7组姓名及学号: 胡政权(2011013825) 姓名及学号: 潘爽(2011013836)第1页组员承担任务负责程序的编写，并检验程序是否错误，利用课余时间去图书馆或上网查阅课题相关资料，深入理解课题含义及设计要求，注意材料收集胡政权与整理，对课程设计要求进行最后审核。

负责课程设计实验MATLAB仿真对实验结果进行分析，上网查阅材料对实验发表自己看法同时对实验要求进行扩展。

对论文进行抒写，排版潘爽使实验课程设计更加完善。

指导教师评价意见第2页基于MATLAB的语音去噪处理1、设计目的(1)巩固所学的数字信号处理理论知识，理解信号的采集、处理、加噪、去噪过程; (2)综合运用专业及基础知识，解决实际工程技术问题的能力; (3)学习资料的收集与整理，学会撰写课程设计报告。

2、设计任务(1)语音信号的录制。

(2)在MATLAB平台上读入语音信号。

(3)绘制频谱图并回放原始语音信号。

(4)利用MATLAB编程加入一段正弦波噪音，设计滤波器去噪。

(5)利用MATLAB 编程加入一段随机噪音信号，设计FIR和IIR滤波器去噪，并分别绘制频谱图、回放语音信号。

(6)通过仿真后的图像以及对语音信号的回放，对比两种去噪方式的优缺点。

其大概流程框图可如下表示:(图2-1)图2-1 课程设计的流程第3页3、设计原理3.1 去噪原理3.1.1 采样定理在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中，最高频率fmax的2倍时，即:fs.max>=2fmax,则采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5,10倍;采样定理又称奈奎斯特定理。

1924年奈奎斯特(Nyquist)就推导出在理想低通信道的最高大码元传输速率的公式: 理想低通信道的最高大码元传输速率=2W*log2 N (其中W是理想低通信道的带宽,N是电平强度)为什么把采样频率设为8kHz?在数字通信中，根据采样定理, 最小采样频率为语音信号最高频率的2倍频带为F的连续信号 f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1?Δt)，f(t1?2Δt)，...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt?1/2F，便可根据各采样值完全恢复原来的信号f(t)。

基于matlab的语音信号处理

数字信号处理设计报告题目：基于Matlab的语音信号处理系别信息工程学院专业班级通信工程1342学生姓名范泉指导教师吉李满提交日期 2016年6月 10日摘要数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。

因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。

而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。

数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。

数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。

本设计的具体内容是基于MATLAB的语音信号处理，核心算法是离散傅立叶变换(DFT)，是DFT使信号在数字域和频域都实现了离散化，从而可以用通用计算机处理离散信号。

然后添加噪声信号，选用合适的滤波器对噪声信号进行滤除，使数字信号处理从理论走向实用。

MATLAB功能强大，可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

用MATLAB来解算问题要比用其他语言简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。

在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。

可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。

关键词：数字信号处理器;离散傅立叶变换;MATLAB目录第一章绪论 (1)1.1课题研究的目的 (1)1.2课题研究的意义和现状 (1)1.2.1课题研究的意义 (1)1.2.2课题研究的现状 (1)第二章课题研究方案的确定 (3)2.1概要设计 (3)2.1.1主要工作 (3)2.1.2研究步骤 (3)2.2方案选择 (3)2.2.1运行的环境 (3)2.2.2总体方案 (4)第三章课题研究内容 (5)3.1 Matlab简单介绍 (5)3.2语音信号的采样理论依据 (5)3.2.1采样频率 (5)3.2.2采样位数 (5)3.2.3采样定理 (6)3.3语音信号的采集 (6)3.4设计数字滤波器 (6)3.4.1数字滤波器设计的基本思路 (6)3.4.2 IIR数字滤波器概述 (6)3.4.3 FIR数字滤波器概述 (7)3.4.4 FIR数字滤波器和IIR数字滤波器比较 (7)3.4.5低通高通及带通滤波器 (7)3.5程序流程图 (8)第四章软件仿真调试结果分析 (9)4.1语音信号的时频分析 (9)4.2语音信号加噪与频谱分析 (10)4.3滤波器的设计 (12)4.3.1设计FIR滤波器 (12)4.3.2设计IIR滤波器 (12)4.3.3双线性变换法和窗函数法 (12)4.4验证所设计的滤波器 (13)4.5滤波 (15)第五章 GUI界面 (17)5.1 GUI界面概述 (17)5.2创建GUI界面 (17)第六章总结与展望 (20)参考文献 (21)附录I设计FIR和IIR数字滤波器 (1)附录II比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (7)附录III 源程序代码 (16)第一章绪论1.1课题研究的目的1.学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法。

数字信号处理课程设计--基于 MATLAB 的语音去噪处理

数字信号处理课程设计课程名称数字信号处理基于MATLAB 的语音去噪处理题目名称专业班级13级通信工程本一学生姓名学号指导教师二○一五年十二月二十七日引言滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，FIR数字滤波器和IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。

利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。

课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。

通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB 作为编程工具进行计算机实现。

在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。

通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。

关键词数字滤波器 MATLAB 窗函数法巴特沃斯切比雪夫双线性变换目录1 绪论 (4)2 课程设计内容 (5)3 课程设计的具体实现 (5)3.1 语音信号的采集 (4)3.2 语音信号的时频分析 (4)3.3 语音信号加噪与频谱分析 (6)3.4 利用双线性变换法设计低通滤波器 (8)3.5 用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (9)3.6 分析滤波前后语音信号波形及频谱的变化 (10)3.7回放语音信号 (10)3.8小结 (11)结论 ···········································································错误！未定义书签。

使用MATLAB进行图像去噪处理的基本原理

使用MATLAB进行图像去噪处理的基本原理图像去噪处理是数字图像处理的一个重要领域，它的目标是从图像中去除噪声，提高图像的质量和清晰度。

在实际应用中，图像往往会受到各种因素的影响而产生噪声，如传感器噪声、信号传输中的干扰等。

为了准确地还原图像的细节和信息，我们需要使用一些图像处理算法，而MATLAB作为一种强大的数学软件，提供了丰富的图像处理工具箱，可以帮助我们实现图像去噪处理。

在使用MATLAB进行图像去噪处理之前，首先需要了解一些基本的原理和概念。

图像噪声可以分为两种类型：加性噪声和乘性噪声。

加性噪声是指噪声与原始图像的像素值相加，而乘性噪声是指噪声与原始图像的像素值相乘。

常见的加性噪声有高斯噪声、盐噪声和椒盐噪声，而乘性噪声则包括了泊松噪声等。

对于加性噪声的去噪处理，最常用的方法是使用滤波器。

滤波器可以通过对图像进行空间域或频域的操作，抑制噪声的同时保留图像的细节。

在MATLAB中，我们可以使用各种滤波器函数，如均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等。

这些滤波器可以通过对图像的像素进行加权平均、中值选取或高斯加权等方式，来实现对噪声的抑制。

而对于乘性噪声的去噪处理，一种常用的方法是使用非线性滤波器。

非线性滤波器可以通过对图像的像素进行非线性变换，来抑制噪声并保留图像的细节。

在MATLAB中，我们可以使用一些非线性滤波器函数，如中值滤波器、双边滤波器等。

这些滤波器通过对图像的像素进行排序、加权平均等方式，来实现对噪声的抑制。

除了滤波器方法，MATLAB还提供了其他一些图像去噪处理的算法。

例如，基于小波变换的去噪方法可以通过对图像的小波系数进行阈值处理，来实现对噪声的抑制。

MATLAB中的小波变换函数可以将图像分解为不同尺度的频带，然后通过对各个频带的小波系数进行阈值处理，来实现去噪处理。

此外，MATLAB还提供了一些基于统计学原理的去噪方法。

例如，基于最小均方误差的去噪方法可以通过对图像的像素进行统计分析，来估计噪声的概率分布，并通过最小化均方误差的方式，来实现对噪声的抑制。

基于matlab的图像预处理技术研究【开题报告】

毕业设计（论文）开题报告题目：基于matlab的图像预处理技术研究专业：电子信息工程1选题的背景、意义众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件，如果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。

图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。

视觉是人类从大自然中获取信息的最主要手段。

拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。

由此可见，视觉信息对人类非常重要。

同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。

通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。

图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。

图像处理它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。

图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。

图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。

他们对航天探测器徘徊者7号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。

图像去噪毕业设计论文

目录第一章绪论1.1 选题背景及意义 (1)1.2 图像去噪的发展现状 (2)1.3 本课题研究主要内容 (3)第二章图像预处理及C++Builder编程环境2.1 常见图像类型及读存实现 (7)2.1.1 图像的色彩模型 (7)2.1.2 图像类型表示 (8)2.1.3 常见图像文件的读入与保存实现 (9)2.2 图像的预处理 (10)2.3 C++ Builder编程环境 (15)2.3.1 C++ Builder功能特点 (15)2.3.2 本课题涉及到的C++ Builder控件 (17)第三章图像的时域去噪方法研究及实现3.1 图像常见噪声的添加方法 (19)3.1.1 噪声的定义和分类 (19)3.1.2 随机噪声的添加方法与实现 (20)3.1.3 椒盐噪声的添加方法与实现 (20)3.2 时域去噪的常用算法与实现 (21)3.2.1 传统均值滤波 (21)3.2.2 模糊加权均值滤波 (22)3.2.3 传统中值滤波 (23)3.2.4 加权多级中值滤波 (24)3.2.5 多级非线性加权平均中值滤波 (25)3.2.6 均值加速中值滤波 (26)3.2.7 递归极大中值滤波 (28)3.2.8多级中值滤波滤波 (29)3.2.9 改进的多向多级中值滤波 (32)3.3 图像去噪效果的评价标准 (32)3.4 对比实验及结果分析 (34)3.5 结论 (38)第四章总结及展望4.1 工作总结 (39)4.2 技术展望 (39)参考文献 (41)致谢 (42)附录 (42)第一章绪论1.1 选题背景及意义人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息，感知世界，并进而认识世界和改造世界。

据统计，人类约有70%的信息是通过视觉系统获取的。

粗略地说，图像是二维或三维景物呈现在人心目中的影像。

如果接受并加工识别这种视觉信息的是电子计算机，则称之为计算机图像处理和识别。

近年来，由于计算机技术的迅猛发展，计算机的速度越来越快，图像处理系统的价格日益下降，从而使图像处理得以广泛应用于众多的科学与工程领域，如遥感、工业检测、医学、气象、侦察、通信、智能机器人等。

Matlab图像添加噪声和降噪报告简介

Matlab图像添加噪声和降噪报告关键词：加噪；降噪；峰值信噪比一、背景资料1.MATLABMATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。

它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。

它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。

MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连matlab开发工作界面接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

2.图像噪声目前大多数数字图像系统中，输入图像都是采用先冻结再扫描方式将多维图像变成一维电信号，再对其进行处理、存储、传输等加工变换。

最后往往还要在组成多维图像信号，而图像噪声也将同样受到这样的分解和合成。

在这些过程中电气系统和外界影响将使得图像噪声的精确分析变得十分复杂。

另一方面图像只是传输视觉信息的媒介，对图像信息的认识理解是由人的视觉系统所决定的。

不同的图像噪声，人的感觉程度是不同的，这就是所谓人的噪声视觉特性课题。

图像噪声在数字图像处理技术中的重要性越来越明显，如高放大倍数航片的判读，Ｘ射线图像系统中的噪声去除等已经成为不可缺少的技术步骤。

图像噪声主要有高斯噪声，椒盐噪声，泊松噪声等。

（1）高斯噪声所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。

如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。

高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。

基于 matlab 的图像噪声类型识别系统的设计与实现代码大全

题目基于matlab的图像噪声类型识别系统的设计与实现1．1题目的主要研究内容（1）工作的主要内容：在图像噪声处理之前，对图像噪声的类型进行识别与估计是非常必要的，同时也有助于研究图像去噪的自适应算法。

需要指出的是，目前在对图象进行诸如图象恢复、图象压缩等处理中，人们也对图象受噪声干扰的程度进行了简单的估计，但一般都假定噪声的类型是已知的，并没有进行客观的识别，因此提出一种基于小波域的图像噪声类型识别的方法。

研究方法：对图像进行小波变换，得到噪声图像的小波分解高频系数HH，计算该系数的能量集中程度。

根据其能量集中的程度识别图像所受到的是高斯噪声还是椒盐噪声。

计算高频系数HH的中值或方差，分别估计不同类型噪声图像受干扰的程度。

然后根据噪声信息选择合适的去噪方法，首先对图像进行二维小波变换，提取出高频HH系数，画出系数矩阵的直方图，根据图像的状态判断是什么噪声起主要作用，椒盐噪声主要集中在0附近，高斯噪声分布成高斯分布。

工作流程：①对二维图像进行基于小波变换的分解与重构原理进行了分析和理解，运用MatlabR2019a仿真软件对图像进行分解与重构的前后进行对比。

确保在实验中对图像进行小波分解之后得到的低频分量和高频分量。

如图1.1所示。

②阐述了图像噪声的特点及在小波域的描述，利用噪声图像的小波高频子带系数能量分布识别噪声类型。

③对图像中最常出现的两类噪声：高斯噪声和椒盐噪声进行识别，并在此基础上对高斯噪声的方差和椒盐噪声的密度进行估计。

图1.1小波分解（2）系统流程图图1.2系统流程图1．2题目研究的工作基础或实验条件（1）硬件环境：笔记本电脑（PC）（2）软件环境：matlab1．3数据集描述在进行图像噪声类型，首先对二维图像进行基于小波变换的分解与重构原理进行了分析和理解，运用MatlabR2019a仿真软件对图像进行分解与重构的前后进行对比。

确保在实验中对图像进行小波分解之后得到的低频分量和高频分量。

Matlab技术图像去噪与去模糊方法总结

Matlab技术图像去噪与去模糊方法总结引言图像的噪声和模糊经常会影响到图像的质量和可用性。

在现实生活中，由于环境的不可控因素或图像传感器本身的限制，我们常常会面对图像存在噪声和模糊的情况。

因此，如何有效地去除图像中的噪声和模糊成为了图像处理中的重要问题。

本文将总结Matlab技术中常用的图像去噪和去模糊方法，并介绍它们的原理和应用场景。

一、图像去噪方法1. 均值滤波均值滤波是一种常见的图像去噪方法，它基于图像中的像素局部平均值来代替原始像素的值。

均值滤波器将一个像素的值设置为相邻像素的平均值，从而实现去除图像中的噪声。

2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波器，它在处理噪声图像时非常有效。

该方法通过使用像素值的中值来替换像素值，从而去除图像中的噪声。

中值滤波器对于椒盐噪声和脉冲噪声有很好的去除效果。

3. 小波去噪法小波去噪法是一种基于小波变换的图像处理方法。

它将图像分解为不同尺度的子图像，并通过阈值处理去除子图像中的噪声。

小波去噪法可以有效地保留图像细节，并在去除噪声的同时保持图像的清晰度。

二、图像去模糊方法1. 维纳滤波维纳滤波是一种常用的图像去模糊方法，它通过最小化图像的噪声和失真之间的均方误差来恢复原始图像。

维纳滤波器在频域或空域中操作，可以根据图像的特点选择最适合的滤波器。

2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种将图像的像素强度值映射到特定范围的方法。

在去模糊处理中，直方图均衡化可以增强图像的对比度，减少图像的模糊程度。

3. 傅里叶变换傅里叶变换是一种将图像从时域转换到频域的方法。

在图像去模糊中，可以使用傅里叶变换来将图像转换到频域，然后应用滤波器来去除模糊。

三、图像去噪和去模糊方法的应用场景1. 医学影像医学影像中的噪声和模糊会影响到医生对病情的判断。

因此，图像去噪和去模糊在医学影像中具有重要意义。

例如，在CT扫描中，可以使用均值滤波和小波去噪法来去除图像中的噪声；而在MRI影像中，可以使用维纳滤波和傅里叶变换来恢复图像的清晰度和细节。

基于MATLAB的语音信号分析及处理开题报告

基于MATLAB的语音信号分析及处理开题报告基于MATLAB的语音信号分析及处理开题报告毕业设计开题报告设计题目基于MATLAB的语音信号分析及处理学生姓名系、专业指导教师选题目的和意义:语音处理是最早采用数字信号处理技术的领域之一，本世纪50年代提出的语音形成数字模型，被广泛应用于语音编码、语音合成、语音识别、语音增强、说话人确认、语音邮件和语音存储等。

因此研究语音信号的数字处理技术，有很大的工程意义，而实现的工程软件是MATLAB。

利用MATLAB设计滤波器，可以随时对比设计要求和滤波器特性调整参数，直观简便，极大的减轻了工作量，有利于滤波器设计的最优化。

利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。

本课题在国内外的研究状况及发展趋势:数字处理技术已经成熟，正在获得广泛应用。

目前在数字领域和通信领域正在发生一场数字化革命。

DSP在其中扮演很重要的角色，它为新体制新算法和新原理提供了最佳的实现条件。

主要研究内容:MATLAB是主要适用于矩阵运算和信息处理领域的分析设计,它使用方便,输入简捷,运算高效,内容丰富,并且很容易由用户自行扩展.MATLAB当前已成为美国和其他发达国家在大学教学和教学研究中最常用而必不可少的工具.传统的数字滤波器的设计过程复杂，计算工作量大，滤波特性调整困难，影响了它的应用。

本文介绍了利用MATLAB快速有效的设计由软件组成的常规数字滤波器的设计方法，综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计，通过理论推导得到相应结论，给出了使用MATLAB语言进行程序设计并进行界面设计的详细步骤。

实验设计:录制一段自己的语音信号，并对录制的信号进行采样;画出采样后语音信号的时域波形和频谱图;给定滤波器的性能指标，采用窗函数法或双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应;然后用自己设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化;回放语音信号;最后，用 MATLAB 设计一个信号处理系统界面。

图像处理毕业设计开题报告

图像处理毕业设计开题报告数字图像处理开题报告开题报告一、研究的目的、意义及国内外现状和发展趋势通常经图像信息输入系统获取的源图像信息中都含有各种各样的噪声与畸变。

例如传感器获取的遥感图像含有大量地物特征信息，在图像上这些地物特征信息以灰度形式表现出来，当地物特征间表现的灰度差很小时，目视判读就无法认辨，而图像增强的目的就是（1）采用某种技术手段，改善图像的视觉效果、工艺的适应性，使图像更清晰，目标物更突出。

（2）将图像转换成一种更适合与人或机器进行分析处理的形式。

它不是以图像保真度为原则，而是通过处理设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。

因此图像增强的实质是增强感兴趣地物和周围地物图像间的反差。

现阶段国内外普遍使用的图像增强的方法分为光学增强方法和数字增强方法两种。

光学增强处理采用光学仪器进行。

其特点是快速、简易，操作方法容易掌握，仪器和处理材料费用较低，目前在遥感中广泛使用。

但光学仪器功能比较单一，对各种增强方法的适应性比数字处理设备差。

数字增强处理是采用数字图像计算机系统进行。

其特点是快速、功能全，还能应用光学方法无法进行的一些算法对图像增强。

其主要增强技术从增强的作用域出发包括空间域增强（对图像像素灰度进行操作，即直接对图像进行增强处理）和频率域增强（在图像的某个变换域内，对图像进行操作，修改变换后的系数，例如付立叶变换、DCT变换等的系数，然后再进行反变换得到处理后的图像，以此达到增强的目的）两种。

严格来讲，图形图像处理技术常常是光学技术和数字技术相结合，在未来的21世纪可能采用纯数字技术。

总的说来，21世纪图形图像要向高质量化方面发展。

高质量化内容包括6个方面，即高分辨率、高速度、立体化、多媒体化、智能化和标准化。

二、阅读的文献资料和本课题的主攻方向文献资料：1) 孙家柄，舒宁，关泽群。

遥感原理、方法和应用。

北京：测绘出版社，1997。