最新图像去噪处理的研究及MATLAB仿真

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在MATLAB环境下对图像的噪声滤除的研究(毕业设计)

本科毕业设计题目基于MATLAB 的图像去噪的研究学生姓名专业名称通信工程指导教师2015年 5月 14 日基于MATLAB的图像去噪的研究摘要在智能手机越发普及的今天，信息已经从简单的文字变为更直观的图像。

但是数字化的图像也面临诸多问题，因生成、传输时产生的噪声就是图像致命的杀手。

怎样去除噪声成为了当今数字图像领域中一个重要的研究课题。

其处理程度的优劣直接决定了后续的图像处理工作的好坏。

在本文中，第一部分介绍了图像处理的意义和现状。

第二部分介绍了MATLAB这款软件和本文用到的几种算法的原理。

第三部分着重研究并分析了三种常用的去噪方法并对一张图片进行了去噪仿真，得出了线性滤波中的均值滤波可用来抑制高斯噪声，非线性滤波中的中值滤波可用来处理椒盐噪声，维纳滤波也同样可用来处理高斯噪声的结论。

第四部分对结论的分析看出此三种方法滤噪的弊端，因此对新兴技术小波滤噪中的阈值和极大值两种算法做了研究。

得出极大值滤噪虽有较好效果但其算法较复杂，小波阈值法算法简单，选基灵活实用性广，对高斯和椒盐噪声效果均比较理想的结论。

最后再对全文做出总结，对比几种仿真结果。

关键词：图像去噪，维纳滤波，小波阈值。

The study of the image denoising based on MATLABAbstractIn today's smartphones is increasingly, from simple text information has became more intuitive image. But the digital image is also facing many problems, because of the noise emitted by generation and transmission is the image of deadly killer. How to get rid of the noise has become a current in the field of digital image is an important research topic. The degree of its processing directly determines the subsequent image processing work of good or bad. In this article, the first part introduces the significance and status quo of image processing. The second part introduces the software MATLAB and the principle of several kinds of algorithm used in this paper. The third part of this paper studies and analyzes three kinds of common denoising method and the image denoising simulation, concluded that the average filtering can be used in the linear filter to suppress gaussian noise, median filtering of nonlinear filtering can be used to deal with salt and pepper noise, wiener filtering is also available to deal with the conclusion of gaussian noise. The fourth part analysis of the conclusion that the disadvantages of the three ways to filter the noise, so for the emerging technology of wavelet denoising threshold and the maximum two algorithm to do the research. Although it is concluded that the maximum noise has better effect is relatively complex, but the algorithm of wavelet threshold method is simple, choose flexible base wider practicability, the gauss noise and salt and pepper effect are ideal conclusion. Finally, give a summary to full text, compared several kinds of simulation results.Key words：Image denoising，wiener filtering，wavelet threshold.目录1绪论 (1)1.1本文研究背景 (1)1.2 本文研究目的 (1)1.3 本文的研究意义 (2)2 Matlab及相关去噪原理 (3)2.1 Matlab (3)2.1.1 MATLAB相关简介 (3)2.1.2 Matlab发展史 (4)2.1.3 Matlab的优势 (4)2.2图像去噪算法 (6)2.2.1 均值滤波法 (6)2.2.2 中值滤波法 (7)2.2.3 维纳滤波法 (8)2.3 小波变换基本理论 (9)2.3.1 小波的基本分类 (9)2.3.2 小波去噪基本原理 (10)3 常用滤波法仿真 (11)3.1均值滤波法去噪仿真 (11)3.2 中值滤波法去噪仿真 (15)3.3 维纳滤波去噪仿真 (17)4 新一代小波变换法去噪 (19)4.1 基于小波变换的自适应模糊阈值法 (19)4.1.1 基本原理 (19)4.1.2 自适应模糊阈值滤波法仿真 (20)4.2 小波变换模极大值去噪法 (22)4.2.1 极大值的基本原理 (22)4.2.2 模极大值基本算法 (23)4.3 两种小波去噪算法的比较 (24)5 总结 (25)5.1 对本文的总结 (25)5.2 对今后工作的展望 (26)参考文献 (28)致谢 (29)附录 (34)1绪论1.1本文研究背景视觉作为人类最重要的五感之一，对人类的影响至关重要。

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中的图像去噪方法探究

Matlab中的图像去噪方法探究引言：图像去噪是数字图像处理中一个重要的领域，通常被用于清除图像中的噪声，提高图像的质量。

Matlab作为最常用的科学计算软件之一，提供了众多图像去噪方法的实现。

本文将探究在Matlab环境下常用的图像去噪方法，包括均值滤波、中值滤波、小波去噪和Total Variation（TV）去噪等。

1. 均值滤波均值滤波是一种简单且常用的图像去噪方法。

其基本思想是通过计算像素周围邻域像素的平均值来减少噪声的影响。

在Matlab中，可以使用`imfilter`函数来实现均值滤波。

该函数通过对图像进行卷积操作，可以选择不同大小的滤波器来达到不同程度的去噪效果。

然而，均值滤波的缺点是会导致图像的细节模糊化，并且无法处理噪声的非高斯分布情况。

2. 中值滤波中值滤波是一种基于排序统计的图像去噪方法。

它的原理是通过对像素周围邻域像素进行排序，然后选择中间值作为输出像素的值。

与均值滤波相比，中值滤波能够更好地保留图像的细节信息。

Matlab中的`medfilt2`函数可以用于实现中值滤波。

需要注意的是，中值滤波对于椒盐噪声和脉冲噪声等非高斯分布噪声具有较好的去除效果，但对于高斯噪声等其他类型噪声的去噪效果相对较差。

3. 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的图像去噪方法，它通过将图像信号分解为不同频率的小波系数，然后根据小波系数的能量分布情况进行去噪处理。

在Matlab中，可以使用Wavelet Toolbox提供的函数来实现小波去噪。

其中，`wdenoise`函数可以根据设定的阈值对小波系数进行修正，从而实现图像去噪的效果。

由于小波去噪考虑了图像的频域特性，因此在去除噪声的同时能够尽可能地保留图像的细节信息。

4. Total Variation（TV）去噪Total Variation（TV）去噪是一种基于偏微分方程的图像去噪方法，它通过最小化图像的总变差来减少图像中的噪声。

在Matlab中，可以使用Image Processing Toolbox中的`imdenoise`函数来实现TV去噪。

完整版)小波变换图像去噪MATLAB实现

完整版)小波变换图像去噪MATLAB实现本论文旨在研究数字图像的滤波去噪问题，以提高图像质量。

数字图像处理(Digital Image Processing。

DIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程。

DIP技术在医疗、艺术、军事、航天等图像处理领域都有着十分广泛的应用。

然而，图像的采集、获取、编码和传输的过程中，都存在不同程度被各种噪声所“污染”的现象。

如果图像被污染得比较严重，噪声会变成可见的颗粒形状，导致图像质量的严重下降。

因此，通过一些卓有成效的噪声处理技术后，尽可能地去除图像噪声，有利于进一步的对图像进行如特征提取、信号检测和图像压缩等处理。

小波变换处理应用于图像去噪外，在其他图像处理领域都有着十分广泛的应用。

小波定义为对给定函数局部化的新领域，小波可由一个定义在有限区域的函数Ψ(x)来构造，Ψ(x)称为母小波，或者叫做基本小波。

一组小波基函数，{Ψa,b(x)}，可以通过缩放和平移基本小波来生成。

当a=2j和b=ia的情况下，一维小波基函数序列定义为Ψi,j(x)=2-j2Ψ2-jx-1.函数f(x)以小波Ψ(x)为基的连续小波变换定义为函数f(x)和Ψa,b(x)的内积。

在频域上有Ψa,b(x)=ae-jωΨ(aω)。

因此，本论文以小波变换作为分析工具处理图像噪声，研究数字图像的滤波去噪问题，以提高图像质量。

当绝对值|a|减小时，小波函数在时域的宽度会减小，但在频域的宽度会增大，同时窗口中心会向|ω|增大的方向移动。

这说明连续小波的局部变化是不同的，高频时分辨率高，低频时分辨率低，这是小波变换相对于___变换的优势之一。

总的来说，小波变换具有更好的时频窗口特性。

噪声是指妨碍人或相关传感器理解或分析图像信息的各种因素。

噪声通常是不可预测的随机信号。

由于噪声在图像输入、采集、处理和输出的各个环节中都会影响，特别是在输入和采集中，噪声会影响整个图像处理过程，因此抑制噪声已成为图像处理中非常重要的一步。

Matlab中的图像降噪算法与技术

Matlab中的图像降噪算法与技术摘要随着数字图像处理的快速发展，图像降噪成为实际应用中一个重要的问题。

在本文中，我们将探讨Matlab中的图像降噪算法与技术。

首先，我们将介绍图像降噪的基本原理和方法。

然后，我们将深入研究Matlab中常用的图像降噪算法，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

最后，我们将讨论图像降噪的一些进一步扩展和应用。

一、图像降噪的基本原理和方法图像降噪是指通过一系列算法和技术，减少或去除数字图像中的噪声信号，以使图像更清晰、更易于识别和分析。

图像噪声主要来自于图片采集过程中的环境噪声、传感器噪声以及信号传输中的干扰等。

图像降噪的基本原理是通过对图像进行滤波处理，使噪声信号受到抑制，同时尽量保留图像的有用信息。

常用的图像降噪方法包括空域滤波和频域滤波。

空域滤波是指对图像的像素直接进行操作的滤波方法，例如均值滤波、中值滤波等。

频域滤波是指将图像转换到频域进行处理的滤波方法，例如傅里叶变换和小波变换。

二、Matlab中常用的图像降噪算法1. 均值滤波均值滤波是一种最简单、最常用的图像降噪方法。

它通过计算像素周围邻域内像素的平均值，将当前像素的值替换为该平均值。

在Matlab中，我们可以使用imfilter函数来实现均值滤波。

具体步骤如下：（1）读取图像，并将其转换为灰度图像。

（2）选择适当的滤波器大小和模板类型。

（3）使用imfilter函数进行滤波处理。

（4）显示并保存结果图像。

2. 中值滤波中值滤波是一种非线性图像滤波方法，它通过将像素周围邻域内像素的灰度值进行排序，然后选择中间值作为当前像素的灰度值。

这种方法对于椒盐噪声等脉冲性噪声有很好的抑制效果。

在Matlab中，我们可以使用medfilt2函数来实现中值滤波。

3. 高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波方法，它通过将像素周围邻域内的像素值与高斯函数进行加权平均来实现图像降噪。

在Matlab中，我们可以使用fspecial和imfilter函数来实现高斯滤波。

基于MATLAB的图像去噪算法研究与仿真

图像在获取和传输过程中会受到各种噪声的干扰，从而使得图像退化，造成图像质量下降。

图像退化会引起图像模糊和特征淹没，从而不利于图像分析。

为了去除噪声并改善图像质量，需要对图像进行去噪处理，从而有必要研究图像去噪算法。

图像去噪算法有很多种，可以分别在空间域和频率域中进行。

论文综述了平均值滤波、中值滤波、空间域低通滤波、多幅图像求平均法和频域低通滤波去噪算法。

首先介绍了噪声的概念、产生的原因、分类及其特点。

接着介绍了平均值滤波和中值滤波算法的基本原理及其适用范围，最后介绍了空间域低通滤波、频率域低通滤波和多幅图像求平均算法的基本原理。

论文遵循理论联系实践，理论实践并重的研究思路。

不仅对各种去噪算法的理论基础和滤波原理作了详细的论述，而且使用MATLAB程序进行仿真并分析了去噪效果。

论文最后设计了图形用户界面来评价各种算法的去噪效果。

MATLAB仿真结果表明：各种去噪算法各有其优缺点。

因此，在对一幅图像去噪之前，首先要分析噪声类型及其产生原因，然后再选择恰当的去噪算法，这样才能得到比较令人满意的去噪效果。

关键词：图像噪声；图像去噪算法；MATLAB；图形用户界面The image can be affected by noise during the process of acquisition and transmission. The image noise leads to image degeneration and drop in quality. Image degeneration can cause image blur as well as characteristic masking so that unfit for image analysis. In order to remove noise and improve image quality, noise reduction is needed. Therefore, it is necessary to study image noise reduction algorithms.There are many kinds of image noise reduction algorithms and they can be implemented in spatial domain and frequency domain respectively. This paper summarizes such algorithm as mean filter, median filter, low pass filter in spatial domain, mean of multi-image adding and low pass filter in frequency domain. Firstly, conception, causing, classification and characteristic of noise are introduced. Secondly, the basic principle and application range of mean filter and median filter algorithm is introduced. Finally, the basic principle of low pass filter in spatial domain, low pass filter in frequency domain and mean of multi-image adding algorithm is introduced.This paper pays both attention to theory and practice. It not only summarizes the theory and filter principle of different image noise reduction algorithms in detail, but also simulates them using MATLAB procedure and analyzes their noise reduction results. The graphic user interface is designed to evaluate the result of noise reduction to different image noise reduction algorithms The MATLAB simulation results demonstrate that different noise reduction algorithms are of different advantages and disadvantages. Therefore, type and causing of noise should be analyzed first and then appropriate noise reduction algorithm is selected before image noise reduction so as to acquire satisfactory results.Key words: image noise；image noise reduction algorithm；MTALAB；graphic user interface毕业论文（设计）原创性声明本人所呈交的毕业论文（设计）是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

图像去噪处理的研究及matlab仿真

目录引言 (1)1图像去噪的研究意义与背景 (2)1.1数字图像去噪研究意义与背景 (2)1.2 数字图像去噪技术的研究现状 (3)2 邻域平均法理论基础 (3)2.1 邻域平均法概念 (3)3 中值滤波法理论基础 (3)3.1中值滤波法概念 (3)3.2中值滤波法的实现 (4)4中值滤波法去噪技术MATLAB仿真实现 (4)4.1Matlab仿真软件 (4)4.2中值滤波法的MATLAB实现 (5)4.3邻域平均法的MATLAB实现 (6)总结 (8)全文工作总结 (8)工作展望 (8)参考文献 (9)英文摘要 (10)致谢语 (11)图像去噪处理的研究及MATLAB仿真电本1102班姓名：杨韬指导老师：刘明军摘要:图像是生活中一种重要的信息来源，通过对图像的处理可以帮助我们了解信息的内在信息。

数字图像去噪声涉及光学系统、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，如今其理论体系非常完善，且其应用很广泛，在医学、军事、艺术、农业等都有广泛且充分的应用。

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。

本文概述了邻域平均法与中值滤波法去噪的基本原理。

对这两种常用的去噪方法进行了分析比较和仿真实现。

最后根据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。

为实际工作中的图像处理，去噪方法的选择和改进提供了数据参考和依据。

关键字：邻域平均法;中值滤波法;MATLAB引言图像因为一些原因总会被外界干扰，所以图像质量往往不是很好,而质量不好的图片又不容易进行进一步的处理。

在对图像的地处理过程中，图像去噪是很重要的一个环节，所以想对图像进行进一步的处理,对图像的去噪就变得重要起来,所以很多研究人员对这一课题进行了比较全面的研究,图像的处理最传统的方法是在空域中的处理，也就是说在图像的空间范畴内对图像质量进行改善。

数字图像去噪典型算法及matlab实现

数字图像去噪典型算法及matlab实现图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。

去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。

图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生)、椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等;目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种:均值滤波算法:也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。

有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。

中值滤波:基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。

中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。

其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。

很容易自适应化。

Wiener维纳滤波:使原始图像和其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。

对于去除高斯噪声效果明显。

实验一:均值滤波对高斯噪声的效果代码I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2); imshow(J);title('加入高斯噪声之后的图像');%采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %模板尺寸为3K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255; %模板尺寸为7K4= filter2(fspecial('average',9),J)/255; %模板尺寸为9subplot(2,3,3);imshow(K1);title('改进后的图像1');subplot(2,3,4); imshow(K2);title('改进后的图像2');subplot(2,3,5);imshow(K3);title('改进后的图像3');subplot(2,3,6);imshow(K4);title('改进后的图像4');PS:filter2用法fspecial函数用于创建预定义的滤波算子，其语法格式为:h = fspecial(type)h = fspecial(type,parameters) 参数type制定算子类型，parameters指定相应的参数，具体格式为: type='average'，为均值滤波，参数为n，代表模版尺寸，用向量表示，默认值为[3,3]。

基于MATLAB的图像去噪实验报告

实验二图像去噪一、实验目的1. 熟悉图像高斯噪声和椒盐噪声的特点；2. 掌握利用均值滤波和中值滤波去除图像噪声的方法。

二、实验内容1. 打开Matlab 编程环境。

2. 读入图像，在图像上分别添加高斯噪声和椒盐噪声。

3. 显示原图像和噪声图像。

4. 对噪声图像进行均值滤波和中值滤波处理。

5. 显示处理效果图。

三、实验程序及结果1、实验程序m=imread('pout.tif');x=imnoise(m,'salt & pepper',0.02);y=imnoise(m,'gaussian',0,0.01);figure(1)subplot(311)imshow(m);subplot(312)imshow(x)subplot(313)imshow(y);q=filter2(fspecial('average',3),x);w=filter2(fspecial('average',3),y);n=medfilt2(m);figure(2)subplot(311)imshow(uint8(q));subplot(312)imshow(uint8(w));subplot(313)imshow(n);2、实验结果四、实验思考：1. 比较均值滤波和中值滤波的对高斯噪声和椒盐噪声图像的处理效果，分析原理？答：中值滤波对于椒盐噪声效果好，因为椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同的位置上，图像中有干净点也有污染点。

中值滤波是选择适当的点来代替污染的点所以处理效果会更好。

由于噪声的均值不为零，所以均值滤波不能很好的去除噪声点。

均值滤波对于高斯噪声效果好，因为高斯噪声的幅值近似于正态分布但是却分布在每个点像素上。

图像中的每个点都是污染点，所以如果采用中值滤波会找不到合适的干净点，由于正态分布的均值为零，所以均值滤波可以削弱噪声。

图像去噪处理的研究及MATLAB仿真

图像去噪处理的研究及MATLAB仿真[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MATLABThe Research of Image De-noising Based on Matlab[Abstract] Image is one kind of important information source, may help People through the imagery processing to understand the information the connotation. The digital image de-noise involves domains and so on optical system, microelectronic technology, computer science，mathematical analysis, it’s a very comprehensive interdisciplinary science, now its practice application is very widespread: In the medicine, the military, art, the agriculture and all have very extensive and ripe using so on. MATLAB is one kind of highly effective engineering calculation language，in aspects and so on value computation, data processing, imagery processing, neural network, wavelet analysis all has the widespread application.This article has stated the theory of wavelet threshold denoising ，then done comparing experiments using several good threshold denoising methods．Finally according to the theory analysis and simulation results，the paper discusses several kinds of factors which affect the denoising capability in a complete denoising algorithm．That provides the date reference of threshold denoising methods in actual image process．Keywords: Wavelet transformation; Image denoising; Wavelet threshold; MATLAB目录前言第一章图像与噪声 (1)1.1 噪声图像模型及噪声特性 (1)1.1.1 含噪模型 (1)1.1.2 噪声特性 (1)1.2 图像质量的评价 (2)1.2.1 主观评价 (2)1.2.2 客观评价 (2)第二章图像去噪方法 (4)2.1 传统去噪方法 (4)2.1.1 空域滤波 (4)2.1.2 频域低通滤波法 (5)2.2 小波去噪 (8)2.2.1 小波去噪的发展历程 (8)2.2.2 小波去噪的研究现状 (9)2.2.3 小波去噪方法 (11)第三章小波变换理论基础 (12)3.1 从傅里叶变换到小波变换 (12)3.2 小波理论的基本概念 (13)3.2.1 连续小波变换 (13)3.2.2 离散小波变换 (15)第四章小波阈值去噪及MATLAB仿真 (18)4.1 小波阈值去噪概述 (18)4.1.1 阈值去噪法简述 (18)4.2 基于MATLAB的小波去噪函数简介 (19)4.3 小波去噪对比试验 (20)4.3.1 实验信号的产生 (20)4.3.2 各参数下的去噪效果对比 (22)4.4 利用小波去噪函数去除给定图像中的噪声 (25)总结与展望（本行顶头，下面的红色字去掉） (28)1 全文工作总结 (28)2 工作展望 (28)致谢语 (30)参考文献 (31)附录 (34)前言图像在生成和传输过程中常常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。

基于MATLAB的掌静脉图像去噪算法研究

基于MATLAB的掌静脉图像去噪算法研究
掌静脉图像去噪算法的研究需要先进行图像预处理。

图像预处理是指对原始图像进行处理，以去除图像中的噪声，并提取出有用的信息。

常用的图像预处理方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

这些滤波器可以有效地去除高斯噪声、椒盐噪声和斑点噪声等类型的噪声，提高图像的质量。

掌静脉图像去噪算法的研究需要选择合适的去噪方法。

常用的去噪方法有小波变换、自适应中值滤波和非局部均值滤波等。

小波变换是一种多尺度分析方法，可以将信号分解为不同尺度的低频和高频成分，并逐步去除高频噪声。

自适应中值滤波是一种基于排序统计的滤波方法，可以根据图像的特点自动选择合适的滤波器大小。

非局部均值滤波是一种基于相似性的滤波方法，可以利用图像中的纹理特征去除噪声。

掌静脉图像去噪算法的研究需要评估其性能。

常用的性能评估指标有峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指标（SSIM）和平均绝对误差（MAE）等。

PSNR表示了图像的噪声与原始信号之间的比例关系，值越高表示去噪效果越好。

SSIM是一种结构相似性度量，可以评估图像的质量和相似度。

MAE表示了去噪图像与原始图像之间的平均差异，值越小表示去噪效果越好。

基于MATLAB的掌静脉图像去噪算法研究可以通过选择合适的预处理方法和去噪方法，以提高图像的质量和后续处理结果的准确性。

通过评估算法的性能指标，可以对算法的有效性进行验证。

掌静脉图像去噪算法的研究将为掌静脉识别技术的应用提供有力的支持，并推动其在实际场景中的广泛应用。

基于Matlab的图像去除噪声的研究

波器以及小波。在此基础上 , 利用 M atlab 编程与仿真 , 对其结果进行分析与比较 , 找出较佳处
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引言
实际图像在形成、传输的过程中 , 由于各种干扰因素的存在会受到噪声的污染。噪声被理解为妨碍人的视觉器官或
系统传感器对所接收图像源信息进行理解或分析的各种因素。一般噪声是不可预测的随机信号 , 它需采用适当的方法去认识。对噪声的认识非常重要 , 它影响图像的输入、采集、处理的各个环节以及结果输出全过程 , 特别是图像的输入、采集过程中 , 若输入中含有大量噪声 , 必然影响处理全过程及输出结果 [ 1] 。因此 , 一个良好的图像处理系统 , 无论是模拟处理还是计算机处理都把减少噪声作为主攻目标。本文采用小波分析、求平均值法、形态学滤波器以及中值滤波器等方法 , 对图像降低噪声进行了分析。
第 18 卷第 3 期 2009 年 5 月
河南城建学院学报 Henan University of Urban Construction
Vol. 18 No. 3 May. 2009
文章编号 : 1671- 9662( 2009) 03- 0050- 03
基于 Matlab 的图像去除噪声的研究
柏春岚
3] 类型转换等。该工具包与其它操作一样 , 使用者可以根据需要自行编写函数 [2、。
下面以 rice. tif! 图像为原始数据 , 分析研究图像的降噪处理。 2. 2 平均值降噪 2. 2. 1 编程
收稿日期 : 2009- 03- 22 作者简介 : 柏春岚 ( 1978- ) , 女 , 山东莒县人 , 硕士 , 河南城建学院助教 , 研究方向为遥感图像处理及其应用。

利用Matlab进行图像去噪与复原的方法与技巧

利用Matlab进行图像去噪与复原的方法与技巧引言随着科技的不断发展和图像的广泛应用，图像的质量要求也越来越高。

然而，在实际应用中，由于环境的干扰等因素，图像往往会受到噪声的污染，导致图像质量下降。

因此，图像去噪与复原成为了图像处理领域的关键问题之一。

本文将介绍如何使用Matlab进行图像去噪与复原，并探讨其中的方法与技巧。

一、图像去噪的基本概念图像去噪是指通过各种方法将图像中的噪声信号剔除或减弱，以提高图像质量的过程。

常见的图像噪声有高斯噪声、椒盐噪声等。

在Matlab中，我们可以利用一些函数实现图像去噪的操作。

其中，最常用的就是使用均值滤波器和中值滤波器。

1.1 均值滤波器均值滤波器是一种简单的图像平滑技术，通过计算像素周围的邻域像素的平均值来进行滤波。

在Matlab中，我们可以使用"imfilter"函数来实现均值滤波器。

具体步骤如下：（1）读取图像，将其转化为灰度图像；（2）使用"imfilter"函数，定义一个滤波器模板，例如3*3的矩阵；（3）调用"imfilter"函数，将原始图像和滤波器模板作为输入，得到滤波后的图像。

1.2 中值滤波器中值滤波器是一种非线性滤波技术，它将像素周围邻域像素的中值作为滤波后的像素值。

相比于均值滤波器，中值滤波器对于椒盐噪声等异常值有较好的抑制作用。

在Matlab中，我们可以使用"medfilt2"函数来实现中值滤波器。

具体步骤如下：（1）读取图像，将其转化为灰度图像；（2）调用"medfilt2"函数，设置滤波器的大小，例如3*3的矩阵；（3）将原始图像作为输入，得到滤波后的图像。

二、图像复原的基本概念图像复原是指通过各种方法将受损的图像恢复到原始的清晰状态的过程。

图像的损伤可以是由于传感器噪声、图像压缩等原因导致的。

在Matlab中，我们可以利用一些函数实现图像复原。

Matlab在图像去噪与图像重建中的应用方法

Matlab在图像去噪与图像重建中的应用方法近年来，图像处理和计算机视觉技术得到了广泛应用和快速发展。

其中，图像去噪和图像重建技术是图像处理中的重要环节，它们对图像质量的提升和信息恢复具有关键作用。

而Matlab作为一款功能丰富、易于使用的科学计算软件，被广泛应用于图像处理领域。

本文将介绍Matlab在图像去噪与图像重建中的应用方法，并探讨其思想和原理。

一、图像去噪方法图像去噪是将噪声信号从图像中剔除的过程。

在图像采集和传输等过程中，由于外界的干扰和设备的非完美性，图像中往往会被添加一定程度的噪声。

这些噪声会导致图像细节信息的损失和视觉质量的下降。

在图像去噪中，Matlab提供了丰富的工具和方法。

其中，最常用的方法之一是基于局部统计特性的滤波方法。

这类方法通过分析图像局部像素的统计特性，选择合适的滤波器来平滑图像，从而抑制噪声。

Matlab中的函数"imfilter"可以方便地实现这一方法。

除了基于局部统计特性的滤波方法外，Matlab还提供了基于小波变换（Wavelet Transform）的图像去噪方法。

小波变换是一种时间-频率分析方法，可以在时域和频域上对图像进行分解和重建。

通过对图像进行小波变换，可以将图像中的噪声和信号分离，然后通过适当的阈值处理来去除噪声。

Matlab中的函数"wavethresh"可以实现小波变换去噪。

二、图像重建方法图像重建是在已知部分有损或缺失的图像情况下，通过算法和技术手段对图像进行恢复和重建的过程。

图像重建在许多应用场景中都具有重要意义，如医学影像重建、视频图像修复等。

在图像重建中，Matlab的应用也是相当广泛和强大的。

其中，一个重要的方法是基于图像插值的重建方法。

图像插值是根据已知像素的值，在图像中插入一定数量的新像素，从而恢复和重建图像。

Matlab中的函数"interp2"可以实现常用的插值方法，如双线性插值、双三次插值等。

基于Matlab的图像去噪算法的研究

摘要在信息化的社会里，图像在信息传播中所起的作用越来越大。

所以，消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声,保证图像受污染度最小,成了数字图像处理领域里的重要部分。

本文主要研究分析邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法及模糊小波变换法的图像去噪算法。

首先介绍图像处理应用时的常用函数及其用法；其次详细阐述了四种去噪算法原理及特点；最后运用Matlab软件对一张含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声)进行仿真去噪，通过分析仿真结果得出：均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声抑制是比较好的；中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效；维纳滤波对高斯噪声有明显的抑制作用；对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号.关键词：邻域平均法；中值滤波；维纳滤波；小波变换AbstractIn the information society， the image in the information transmission is used more and more widely. Therefore， ensuring the minimum of the noise and pollution in the process of image collection and transmission became an important part of the field。

This paper mainly analysis and discuss the neighborhood average method, median filtering method， wiener filtering method and the fuzzy wavelet transform method of image denoising algorithm. Firstly introduce the common image processing functions and its applications。

基于小波变换的图像去噪方法研究报告附MATLAB程序

2．小波变换概述
2.1 小波变化去噪技术研究现状
上个世纪八十年代 Mallet 提出了 MRA(Multi_Resolution Analysis)，并首先把小波理论运用于信号和图像的分解与重构，利用小波变换模极大值原理进行信号的奇异性检测，提出了交替投影算法用于信号重构，为小波变换用于图像处理奠定了基础[1]。后来，人们根据信号与噪声在小波变换下模极大值在各尺度上的不同传播特性，提出了基于模极大值去噪的基本思想。1992 年，Donoho 和 Johnstone 提出了“小波收缩”，它较传统的去噪方法效率更高。“小波收缩”被 Donoho 和 Johnstone 证明是在极小化极大风险中最优的去噪方法，但在这种方法中最重要的就是确定阈值。1995 年，Stanford 大学的学者 D.L.Donoho 和 I.M.Johnstone 提出了通过对小波系数进行非线性阈值处理来降低信号中的噪声[2]。从这之后的小波去噪方法也就转移到从阈值函数的选择或最优小波基的选择出发来提高去噪的效果。影响比较大的方法有以下这么几种： Eero P.Semoncelli 和 Edward H.Adelson 提出的基于最大后验概率的贝叶斯估计准则确定小波阈值的方法[3]； Elwood T.Olsen 等在处理断层图像时提出了三种基于小波相位的去噪方法：边缘跟踪法、局部相位方差阈值法以及尺度相位变动阈值法；学者 Kozaitis 结合小波变换和高阶统计量的特点提出了基于高阶统计量的小波阈值去噪方法[4]； G.P.Nason 等利用原图像和小波变换域中图像的相关性用 GCV(general crossvalidation)法对图像进行去噪；Hang.X 和 Woolsey 等人提出结合维纳滤波器和小波阈值的方法对信号进行去噪处理[5]，Vasily Strela 等人将一类新的特性良好的小波(约束对)应用于图像去噪的方法[6]；同时，在 19 世纪 60 年代发展的隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model)，是通过对小波系数建立模型以得到不同的系数处理方法；后又有人提出了双变量模型方法[7]，它是利用观察相邻尺度间父系数与子系数的统计联合分布来选择一种与之匹配的二维概率密度函数。这些方法均取得了较好的效果，对小波去噪的理论和应用奠定了一定的基础。

基于Matlab的图像去噪算法仿真设计

基于Matlab的图像去噪算法仿真在信息化的社会里，图像在信息传播中所起的作用越来越大。

所以，消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像受污染度最小，成了数字图像处理领域里的重要部分。

本文主要研究分析邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法及模糊小波变换法的图像去噪算法。

首先介绍图像处理应用时的常用函数及其用法；其次详细阐述了四种去噪算法原理及特点；最后运用Matlab软件对一含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，通过分析仿真结果得出：一．均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声抑制是比较好的；二．中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效；三．维纳滤波对高斯噪声有明显的抑制作用；四．对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号。

本论文主要是从两方面展开，首先是图像去噪算法：简要说明了图像噪声的概念及分类，详细阐述了邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法及模糊小波变换法的去噪原理及特点。

其次是基于Matlab的图像去噪算法仿真：根据邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法及模糊小波变换法原理分析，运用Matlab仿真软件编写代码，对一含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，并对结果分析讨论，比较几种方法的优缺点。

本论文仿真时选取一彩色图片“2010-03-09-2.bmp”，并在图片中加入两种噪声：高斯噪声和椒盐噪声。

所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声。

椒盐噪声是由图像传感器、传输信道、解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声，属于非平稳噪声。

本章利用Matlab软件对含噪图像的去噪算法进行仿真，将应用邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法和模糊小波变换法对含有高斯噪声和椒盐噪声图像的去噪效果进行比较，从而得到相应结论。

1.1邻域平均法的仿真本节选用邻域平均法对含有高斯噪声和椒盐噪声的图片进行去噪，并用Matlab软件仿真。

（1）给图像加入均值为0，方差为0.02的高斯噪声，选择3×3模板去噪Matlab部分代码：j=imnoise(x,'gaussian',0,0.02);h=ones(3,3);h=h/9;k=conv2(j,h);仿真结果如图4-1所示。

Matlab中的图像去噪算法研究

Matlab中的图像去噪算法研究引言图像处理是计算机科学和工程领域中的重要应用领域之一。

随着数字图像的广泛应用，对图像质量的要求也在不断提高。

图像去噪是图像处理领域中的一项关键任务，其目的是消除图像中的噪声，以提高图像的质量和清晰度。

Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了多种图像去噪算法的实现。

本文将探讨Matlab中的图像去噪算法，并比较它们在不同噪声情况下的性能。

噪声与图像去噪在开始讨论具体的去噪算法之前，我们先来了解一下什么是图像噪声以及图像去噪的原理。

图像噪声是指在图像获取、传输和处理过程中引入的不希望的干扰信号。

常见的图像噪声包括高斯噪声、椒盐噪声和泊松噪声等。

这些噪声会使图像失真、失真和降低可视质量。

图像去噪是指对受到噪声污染的图像进行处理，恢复图像的真实内容。

去噪算法的基本原理是通过分析图像的空间域或频域特征，估计和消除噪声对图像的影响。

目前，常见的图像去噪算法包括均值滤波、中值滤波、小波变换和非局部均值滤波等。

均值滤波均值滤波是一种简单常用的线性滤波算法。

它基于一个窗口，将窗口内像素的灰度值进行求平均，然后将求得的均值作为中心像素的新灰度值。

均值滤波的优点是简单快速，对保留图像细节有一定的效果。

但是，在处理包含较强噪声的图像时，均值滤波的效果并不理想。

中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法。

它基于一个窗口，将窗口内所有像素的灰度值进行排序，然后将排序后的中间值作为中心像素的新灰度值。

中值滤波的优点是能够有效抑制椒盐噪声，保持图像边缘和细节。

然而，对于含有高斯噪声的图像，中值滤波的效果并不好。

小波变换小波变换是一种多尺度分析工具，也是图像处理中常用的去噪方法。

通过将图像分解为不同尺度的低频子带和高频子带，可以对不同频率的噪声进行分析和处理。

小波变换的优点是既能够保留图像的细节又能够去除噪声。

但是，小波变换的计算复杂度较高，对于大尺寸的图像而言，处理时间较长。

非局部均值滤波非局部均值滤波是一种经典的图像去噪算法。

matlab课程设计--利用MATLAB仿真软件实现图像的去噪处理

课程设计任务书学生姓名：专业班级：指导教师：刘新华工作单位：信息工程学院题目:利用MATLAB仿真软件实现图像的去噪处理要求完成的主要任务:1. 读取图像并分别加入高斯噪声、椒盐噪声、乘性噪声。

2. 采取合适的滤波器进行去噪处理，能显示原始图像、加噪后图像和去噪后图像。

课程设计的目的：1．理论目的课程设计的目的之一是为了提高自学能力，并能用所学理论知识正确分析图像噪声。

2．实践目的课程设计的目的之二是通过编写图像加噪去噪程序掌握图像噪声处理的方法和步骤。

时间安排：指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签字：年月日目录摘要............................................................................................................................ I Abstract ......................................................................................................................... II 1 引言. (1)1.1MATLAB介绍 (1)1. 2MATLAB图像处理工具箱函数介绍 (2)2 图像的采集 (3)3 图像的加噪 (4)3.1加入乘性噪声 (4)3.1.1噪声分析与函数使用 (4)3.1.2代码及其注释 (4)3.1.3图像仿真 (5)3.2加入椒盐噪声 (5)3.2.1噪声分析与函数使用 (5)3.2.2代码及其注释 (5)3.2.3图像仿真 (6)3.3加入高斯噪声 (6)3.3.1噪声分析与函数使用 (6)3.3.2代码及其注释 (7)3.3.3图像仿真 (7)4 图像的去噪 (7)4.1滤波器的介绍 (7)4.1.1均值滤波 (8)4.1.2中值滤波 (8)4.1.3维纳滤波 (9)4.2去除乘性噪声 (9)4.2.1代码及其注释 (9)4.2.2图像仿真 (10)4.2.3效果分析 (11)4.3去除椒盐噪声 (11)4.3.1代码及其注释 (11)4.3.2图像仿真 (12)4.3.3效果分析 (12)4.4去除高斯噪声 (12)4.4.1代码及其注释 (12)4.4.2图像仿真 (13)4.4.3效果分析 (13)5 心得体会 (14)参考文献 (15)附件：MATLAB程序 (16)摘要本次课程设计报告在简要介绍MATLAB 软件的基础上, 结合其图象处理工具, 重点分析了MATLAB 在图象处理中的应用。