基于小波变换的图像去噪方法研究毕业设计
基于小波变换的图像去噪算法研究与应用
基于小波变换的图像去噪算法研究与应用一、引言图像去噪是图像处理领域的重要问题，随着数字图像处理技术的发展与应用，对图像的去噪要求越来越高。
因此，在图像领域中，图像去噪一直是研究的热点之一。
二、小波变换小波变换是一种信号处理方法，可以用于信号的压缩、去噪、特征提取等。
小波变换通过分析信号中的局部细节信息，可以将信号分解为不同频率的子带，从而更好地处理信号中的各个部分。
三、小波变换在图像去噪中的应用1.小波阈值去噪法小波阈值去噪法是一种基于小波分解的图像去噪方法，该方法通过分解图像为不同频率的小波子带，再对各自的子带进行去噪处理，最后将各子带结果合成为一张图像。
该方法的核心在于确定小波子带的阈值，目前常用的方法有软阈值和硬阈值两种。
软阈值和硬阈值的区别在于，软阈值会使小于阈值的子带信号变为0，但不会对大于阈值的信号做限制；硬阈值和软阈值类似，只是会使小于阈值的子带信号全部变为0。
2.双阈值小波去噪法双阈值小波去噪法是一种基于小波变换的两阶段去噪方法，该方法首先通过小波分解将图像分解为不同频率的小波子带，然后采用两个阈值对各子带进行去噪处理，其中一个阈值用于对高频子带进行去噪，另一个阈值用于对低频子带进行去噪。
该方法的主要优点在于，可以有效地去除噪声的同时，尽可能地保留图像中的细节和纹理信息。
四、实验分析与结果本文选择了几组不同的噪声图像进行去噪处理，将分别采用小波阈值去噪法和双阈值小波去噪法进行实验处理。
实验结果表明，采用小波阈值去噪法能够显著地去除高斯噪声和椒盐噪声；双阈值小波去噪法在去除图像噪声的同时，能够有效地保留图像中的细节信息。
五、结论小波变换是一种重要的信号处理方法，在图像去噪方面得到了广泛的应用。
通过实验对比，小波阈值去噪法和双阈值小波去噪法均能达到不错的去噪效果，可根据不同的噪声类型和噪声强度进行选择和应用。
未来，小波变换方法预计将得到更广泛的应用，为图像处理及相关领域的研究提供更有力的工具和技术。
小波变换在图像处理中的应用毕业论文
结论.......................................................................15
参考文献...................................................................16
cl是x的小波分解结构则perf0100小波分解系数里值为0的系数个数全部小波分解系数个数perfl2100cxc向量的范数c向量的范数华侨大学厦门工学院毕业设计论文首先对图像进行2层小波分解并通过ddencmp函数获取全局阈值对阈值进行处理而后用wdencmp函数压缩处理对所有的高频系数进行同样的阈值量化处理最后显示压缩后的图像并与原始图像比较同时在显示相关的压缩参数
3.2.2实现增强的算法流程............................................10
3.3小波包图像去噪......................................................10
3.3.1实现去噪的主要函数............................................11
指导教师签名：
日期：
华侨大学厦门工学院毕业设计（论文）
小波变换在图像处理中的应用
摘要
近年来小波变换技术已广泛地应用于图像处理中。小波分析的基本理论包括小波包分析、连续小波变换、离散小波变换。小波变换是一种新的多分辨分析的方法，具有多分辨率和时频局部化的特性，
可以同时进行时域和频域分析。
因此不但能对图像提供较精确的时域定位,也能提供较精确的频域定
基于小波变换的图像压缩与去噪技术研究
基于小波变换的图像压缩与去噪技术研究1. 引言图像是一种以人眼可接受的方式来存储和传输大量视觉信息的媒体。
然而，图像文件通常具有较大的数据量，需要占用较大的存储空间和传输带宽。
因此，图像压缩成为一项重要的技术，对图像进行压缩可以减小文件大小和传输时间，提高存储利用率和传输效率。
此外，图像往往受到噪声的影响，噪声会导致图像质量的下降，降低图像的可视性和识别性。
因此，图像去噪也是一个重要的研究方向，可以提升图像的质量和信息内容。
基于小波变换的图像压缩和去噪技术因其较好的性能而备受关注。
本文将探讨小波变换在图像压缩和去噪中的应用。
2. 小波变换基础小波变换是一种数学变换方法，将函数分解为多个尺度的基函数（小波），并用各个尺度上的系数来表示原函数。
小波变换可以提取图像的频域信息和时域信息，具有较好的局部化特性。
3. 图像压缩技术图像压缩技术可以分为有损压缩和无损压缩两种方法。
有损压缩减少了图像中的冗余信息，牺牲一定的图像质量，而无损压缩可以完全恢复原始图像，但压缩比较低。
基于小波变换的图像压缩利用小波变换的多尺度分解和系数量化来实现。
首先，将原始图像进行小波分解得到低频分量和高频分量。
然后，对高频分量进行系数量化，利用人眼对于高频信息的较低敏感性，减少高频分量的数据量。
最后，将量化后的系数进行编码和存储。
4. 图像去噪技术图像去噪的目标是恢复出原始图像中的有效信息并去除噪声，提升图像的质量和可视性。
小波变换的局部化特性使其在图像去噪中有较好的效果。
基于小波变换的图像去噪方法通常采用阈值去噪的思想。
将图像进行小波分解，得到各个尺度上的小波系数。
然后，对小波系数应用适当的阈值，在不影响原始图像主要特征的情况下去除噪声。
5. 小波变换在图像压缩与去噪中的应用小波变换在图像压缩与去噪中已经得到广泛应用。
通过灵活选择不同的小波基函数和改进的算法，可以进一步提高图像压缩和去噪的性能。
在图像压缩方面，小波变换可以通过调整系数量化策略来平衡图像质量和压缩比。
毕业设计(论文)-基于小波图像去噪的方法研究[管理资料]
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毕业论文基于小波变换的图像去噪方法的研究学生姓名： 学号：学系 专 指导教师：2011年 5 月基于小波变换的图像去噪方法的研究摘要图像是人类传递信息的主要媒介。
然而,图像在生成和传输的过程中会受到各种噪声的干扰,对信息的处理、传输和存储造成极大的影响。
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,是人们一直追求的目标。
小波分析是局部化时频分析,它用时域和频域联合表示信号的特征,是分析非平稳信号的有力工具。
它通过伸缩、平移等运算功能对信号进行多尺度细化分析,能有效地从信号中提取信息。
随着小波变换理论的完善,小波在图像去噪中得到了广泛的应用,与传统的去噪方法相比小波分析有着很大的优势,它能在去噪的同时保留图像细节,得到原图像的最佳恢复。
本文对基于小波变换的图像去噪方法进行了深入的研究分析,首先详细介绍了几种经典的小波变换去噪方法。
对于小波变换模极大值去噪法,详细介绍了其去噪原理和算法,分析了去噪过程中参数的选取问题,并给出了一些选取依据;详细介绍了小波系数相关性去噪方法的原理和算法;对小波变换阈值去噪方法的原理和几个关键问题进行了详细讨论。
最后对这些方法进行了分析比较,讨论了它们各自的优缺点和适用条件,并给出了仿真实验结果。
在众多基于小波变换的图像去噪方法中,运用最多的是小波阈值萎缩去噪法。
传统的硬阈值函数和软阈值函数去噪方法在实际中得到了广泛的应用,而且取得了较好的效果。
但是硬阈值函数的不连续性导致重构信号容易出现伪吉布斯现象;而软阈值函数虽然整体连续性好,但估计值与实际值之间总存在恒定的偏差,具有一定的局限性。
鉴于此,本文提出了一种基于小波多分辨率分析和最小均方误差准则的自适应阈值去噪算法。
该方法利用小波阈值去噪基本原理,在基于最小均方误差算法LMS和Stein无偏估计的前提下,引出了一个具有多阶连续导数的阈值函数,利用其对阈值进行迭代运算,得到最优阈值,从而得到更好的图像去噪效果。
小波变换图像去噪MATLAB实现
基于小波图像去噪的MATLAB 实现一、 论文背景数字图像处理(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。
数字图像处理最早出现于 20世纪50年代，随着过去几十年来计算机、网络技术和通信的快速发展，为信号处理这个学科领域的发展奠定了基础，使得DIP 技术成为信息技术中最重要的学科分支之一。
在现实生活中，DIP 应用十分广泛，医疗、艺术、军事、航天等图像处理影响着人类生活和工作的各个方面。
然而，在图像的采集、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。
根据研究表明，当一张图像信噪比(SNR)低于14.2dB 时，图像分割的误检率就高于0.5%，而参数估计的误差高于0.6%。
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，我们在从图像中获取信息时就更容易，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。
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。
二、 课题原理1.小波基本原理在数学上，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()x ψ来构造，()x ψ称为母小波，（mother wavelet ）或者叫做基本小波。
一组小波基函数，()}{,x b a ψ，可以通过缩放和平移基本小波 来生成：())(1,ab x a x b a -ψ=ψ （1） 其中，a 为进行缩放的缩放参数，反映特定基函数的宽度，b 为进行平移的平移参数，指定沿x 轴平移的位置。
当a=2j 和b=ia 的情况下，一维小波基函数序列定义为：()()1222,-ψ=ψ--x x j j j i （2） 其中，i 为平移参数，j 为缩放因子，函数f （x ）以小波()x ψ为基的连续小波变换定义为函数f （x ）和()x b a ,ψ的内积：()dx ab x a x f f x W b a b a )(1)(,,,-ψ=ψ=⎰+∞∞- （3） 与时域函数对应，在频域上则有： ())(,ωωa e a x j b a ψ=ψ- （4）可以看出，当|a|减小时，时域宽度减小，而频域宽度增大，而且()x b a ,ψ的窗口中心向|ω|增大方向移动。
基于小波变换的图像去噪方法研究
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小波阈值去噪方法
计算含噪图像的正交小波变换。选择合适的小波基和小波 分解层数J（本文选取J=2），运用MALLAT分解算法将含 噪图像进行J层小波分解，得到相应的小波分解系数。 对分解后的高频系数进行阈值量化，对于从1到J的每一层，选择一个恰当的阈值 B (每层的阈值不相同)和合适的阈值函数将分解得到的高频系数进行阈值量化，得 到估计小波系数。 A
硬阈值函数:
j ,k
小波系数的绝对值不小于设定阈值，令其保持不变作为估计小波系数，否则的 话，令其为零。
j ,k , | j ,k | 0 , | | j ,k
sgn( j ,k ).(| j ,k | ) , | j ,k | 硬阈值函数: j ,k 0 , | | j ,k
去图像的边缘信息。
C
D
小波阈值去噪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，效果最好。
用到的相关函数
小波分解：sym4()函数；wavedec2()函数 小波重构:提取细节wrcoef2()函数。
2015/8/1
小波阈值图像去噪方法可以去除图像的绝大部分噪声，有较好的效果， 但是由于阈值函数和阈值选取方式自身存在的问题，设置的阈值并不能 完全去除图像噪声，还会由于阈值函数的问题而使去噪后的图像视觉效 果不佳，这就需要对阈值函数和阈值选取方式进行不断的改进，得到可 以更好地去除图像噪声的小波阈值去噪方法。
加入密度为0.01的椒盐噪声：
椒盐噪声图像
中值滤波
均值滤波
维纳滤波
硬阈值去噪
软阈值去噪
对含有不同噪声类型的同一图像采用这几种滤波方法进行处理
毕业设计 傅里叶与小波变换在图像去噪中的应用
傅里叶变换与小波变换在图像去噪中的应用摘要图像去噪是图像处理研究的一个重要话题。
图像在获取和传输的过程中经常要受到噪声的污染。
噪声对图像质量有着非常重要的影响。
所以,必不可免的图像去噪成为图像分析和处理的重要技术。
用传统傅里叶变换对信号去噪的基本思想是对含噪信号进行傅里叶变换后使用低通或带通滤波器滤除噪声频率，然后用逆傅里叶变换恢复信号。
但是傅里叶变换很难将有用信号的高频部分和由噪声引起的高频干扰有效地区分开。
小波分析是傅里叶分析思想方法的发展和延拓，与傅里叶分析密切相关。
而小波阈值去噪方法是众多图象去噪方法中的佼佼者,它利用图象的小波分解后,各个子带图象的不同特性,选取不同的阈值,从而达到较好的去噪效果。
而且与传统的去噪方法相比较,有着无可比拟的优点,成为信号分析的一个强有力的工具,被誉为分析信号的显微镜。
本文概述了傅里叶变化与小波变换去噪的基本原理及其比较。
对常用的几种去噪方法进行了分析。
最后结合理论分析和实验结果。
在实际的图像处理中，实现了小波变换去噪法的处理。
关键词：小波变换，图像去噪，MatlabApplication of image de-noising based on Fouriertransform and wavelet transformABSTRACTImage de-noising is an eternal theme of the image processing research. Image acquisition and transmission process often subject to noise pollution. The noise has a very important impact on image analysis. So, the image de-noising become an important technology for image analysis and processing.The basic idea in the signal de-noising using the traditional Fourier transform is a Fourier transform of the noisy signal using a low-pass or band-pass filter to remove the noise frequency and then inverse Fourier transform signal. But Fourier transform is difficult to be useful to the high frequency part of signal and high frequency noise caused by interference efficiently. Wavelet analysis is a Fourier analysis of the development and continuation of the way of thinking, has been closely related to the Fourier analysis. Wavelet threshold method is the leader in the number of image de-noising method, its use of the wavelet decomposition, the different characteristics of each sub-band image, select a different threshold, so as to achieve better de-noising effect . Following the Fourier transform after momentary frequency analysis tool, has the characteristics of the local nature and multi-resolution analysis in the frequency domain at the same time, not only to meet a variety of de-noising requirements, such as low-pass, Qualcomm, random noise removal, and compared with the traditional de-noising method has unparalleled advantages to become a powerful tool in signal analysis, known as the analytical signal mathematical microscope.This article provides an overview of the basic principles of the Fourier transform and wavelet transform de-noising. Several commonly used de-noising method are analyzed . Finally, the theoretical analysis and experimental results, discussed the factors that affect the de-noising performance in a complete de-noising algorithm. In practical image processing, the processing of the wavelet transform de-noising method.KEY WORDS: wavelet transform, image de-noising, Matlab目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章绪论 ................................................ - 1 -1.1 课题研究背景和意义 ................................. - 1 -1.2 图像与噪声 ......................................... - 2 -1.2.1图像噪声描述及分类............................ - 2 -1.2.2图像去噪...................................... - 2 -1.2.3图像去噪的评价标准............................ - 3 -1.3 小波分析在图像处理中的应用 ......................... - 4 -1.4 本论文主要工作和结构安排 .......................... - 4 - 第二章傅里叶变换 .......................................... - 5 -2.1傅里叶变换的发展.................................... - 5 -2.1.1傅里叶变换的提出.............................. - 5 -2.1.2傅里叶变换意义................................ - 5 -2.1.3傅里叶变换定义................................ - 5 -2.2傅里叶变换.......................................... - 6 -2.3傅里叶变换的应用.................................... - 7 - 第三章小波变换理论基础 .................................... - 8 -3.1小波的产生.......................................... - 8 -3.1.1小波变换的背景及意义.......................... - 8 -3.1.2小波发展简史[7] ................................ - 8 -3.2小波图像去噪技术的国内外研究现状和研究热点.......... - 9 -3.3小波变换理论....................................... - 10 -3.3.1从傅里叶变换到小波变换....................... - 10 -3.3.2小波变换..................................... - 12 - 第四章图像去噪法分析 ..................................... - 14 -4.1传统去噪法分析..................................... - 14 -4.1.1空域去噪法................................... - 14 -4.1.2 频域低通滤波法[14] ........................... - 15 -4.2基于小波变换的图像去噪技术......................... - 16 -4.2.1小波图像去噪................................. - 17 -4.2.2小波去噪几种方法............................. - 17 - 第五章基于Matlab的图像去噪及仿真 ........................ - 20 -5.1小波阈值去噪概述................................... - 20 -5.1.1阈值去噪简述................................. - 20 -5.1.2小波阈值去噪方法............................. - 20 -5.2基于MATLAB的小波去噪函数简介...................... - 22 -5.3小波去噪与常用去噪方法的对比试验................... - 23 -5.3.1图像系统中的常见噪声......................... - 23 -5.3.2几种去噪常用方法对比......................... - 24 -5.3.3结果对比与分析............................... - 26 - 第六章设计总结及展望 ..................................... - 28 - 参考文献 .................................................. - 29 - 致谢 .................................................... - 31 - 附录 ..................................................... - 32 -第1章绪论随着计算机、通信和科学技术的迅猛发展，人们现在己经步入信息生活时代，小到家庭生活中的数字电视、电视电话，大到生产、医疗、艺术、军事、航天等离不开图像信息，图像与人类生活的关系越来越密切图像信息以其信息量大、传输速度快、作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。
基于小波变换的图像去噪技术研究
基于小波变换的图像去噪技术研究近年来，随着计算机和智能手机的普及和发展，数字图像成为了人们生活中不可或缺的一部分。
但是，由于图像的获取、存储、传输等过程中都会导致噪声的产生，噪声使得图像的质量受到了很大的影响。
因此，提高图像的质量，减少图像中的噪声成为了图像处理中一个重要的问题。
其中，图像去噪技术成为了当前研究的热点之一。
小波变换技术是一种经典的图像去噪算法，本文将着重研究基于小波变换的图像去噪技术。
一、常见的图像噪声首先，我们需要了解图像中常见的噪声类型。
图像噪声可以分为两类：加性噪声和乘性噪声。
常见的加性噪声有高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等。
乘性噪声主要有伽马噪声、指数噪声等。
在图像处理中，最常见的是高斯噪声和椒盐噪声。
二、小波变换原理小波变换是一种非线性信号分析工具，其具有良好的时域和频域分析能力。
小波分析是一种特别适用于非平稳信号的分析方法，它将非平稳信号分解成不同频率的子信号进行分析，从而更好的理解信号的特征。
小波变换可分为离散小波变换（DWT）和连续小波变换（CWT）两种。
DWT是基于Mallat算法，其中，由于小波基函数的局域性与多分辨率性质，它可以通过反复细分与平滑处理，来实现图像分解和重构。
DWT的优势在于计算复杂度低，且具有良好的时间和频率分辨率，因此被广泛应用于图像处理的不同领域。
三、基于小波变换的图像去噪算法基于小波变换的图像去噪算法是指使用小波变换对含有噪声的图像进行处理，从而得到无噪声的图像的一种方法。
经过小波变换后，图像可以被分解为多个不同的频率子带图像。
由于噪声在不同频率下具有不同的特性，因此可以通过对不同频率下的子图像进行处理来消除噪声。
具体实现步骤如下：1. 将原始图像进行小波变换，得到包含多个子图像的不同频率子带图像。
2. 选择合适的阈值准则对每个子带图像的小波系数进行阈值处理，去掉较小的系数，保留较大的系数。
3. 将处理后的小波系数进行逆小波变换，得到去噪后的图像。
基于小波变换和神经网络的图像去噪算法研究
基于小波变换和神经网络的图像去噪算法研究图像去噪是数字图像处理中的重要任务之一，其目的是降低图像中存在的噪声对图像质量和信息的影响。
随着数字图像的广泛应用，图像质量要求越来越高，因此图像去噪算法的研究也变得非常重要。
本文将介绍一种基于小波变换和神经网络的图像去噪算法，并对其进行研究和分析。
小波变换是一种非常有效的信号分析工具，能够同时提供时域和频域的信息。
在图像去噪中，小波变换可以将噪声和信号分开，进而实现噪声的去除。
首先，将图像进行小波分解，得到图像在不同尺度和频率上的小波系数。
然后，通过对小波系数进行阈值处理，将噪声系数置零，从而实现去噪的效果。
最后，将处理后的小波系数进行小波反变换，得到去噪后的图像。
然而，传统的小波去噪方法在实际应用中存在一些问题。
首先，阈值选择问题。
传统的小波去噪方法需要手动选择阈值，但这对于不同图像和不同噪声类型来说是困难的。
其次，传统的小波去噪方法对信号的局部结构和纹理信息的保护较为有限，容易导致去噪后的图像出现模糊和细节损失。
为了解决传统小波去噪算法的问题，近年来研究者们引入了神经网络的方法。
神经网络能够学习到图像中的特征和结构信息，从而更好地保护图像的细节。
基于小波变换和神经网络的图像去噪算法主要包括以下几个步骤。
首先，将图像进行小波分解，并将小波系数作为输入送入神经网络。
神经网络可以是传统的前馈神经网络，也可以是卷积神经网络（CNN）。
神经网络通过学习图像中的结构和纹理信息，得到去噪后的图像的近似结果。
然后，将神经网络输出的近似结果与小波系数进行融合。
可以采用简单的加权平均或者更复杂的方法进行融合。
融合后的系数再进行小波反变换，得到最终的去噪图像。
与传统的小波去噪算法相比，基于小波变换和神经网络的算法可以更好地保护图像的细节和结构信息。
此外，为了进一步提升算法的性能，研究者们还提出了一些改进和优化的方法。
例如，结合了多尺度小波分解和多层次神经网络的去噪算法，可以更好地处理图像中的不同尺度和频率的信号。
基于小波变换的图像去噪算法研究
基于小波变换的图像去噪算法研究第一章引言图像噪声是数字图像处理中的重要问题之一，对于特定应用，高质量的数字图像对应着一个低噪声的图像。
小波变换（Wavelet Transform）由于其时频分解和多分辨率性质，在数字图像处理领域中得到广泛使用，尤其在图像去噪领域中发挥了重要的作用。
本文主要对比分析了小波变换去噪算法的实现细节，并介绍了几种基于小波变换的图像去噪算法，包括基于阈值方法、基于局部统计和模型基础方法。
第二章小波变换的基本原理及实现2.1 小波变换的基本原理小波变换是一种将信号返回到时频域的变换方法。
相对于傅里叶变换（Fourier Transform）来说，小波变换能够提供更丰富的时间和频率变化信息，小波基函数能适应不同时间和频率的局部结构。
小波基函数的高频部分用于表示局部细节信息，而低频部分用于表示整体趋势信息。
2.2 小波变换的实现小波变换主要包括分解和重构两个过程。
在分解过程中，对于一幅大小为N×N的图像，首先将其沿着行和列进行变换，得到低频分量LL和三个高频分量LH、HL和HH。
接着将LL分量沿着行和列再次进行分解，得到LL1和三个高频分量LH1、HL1和HH1，如此递归下去。
最终可以得到一组小波系数，其中每个系数代表了对应的子图像在各自尺度下的局部变化信息。
在重构过程中，可以通过将这些小波系数进行逆变换得到一幅与原图尺寸相等的处理后的图像。
小波变换的实现可以使用快速算法，例如离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）和整数小波变换（Integer Wavelet Transform，IWT）等。
第三章基于小波变换的图像去噪算法3.1 基于阈值的小波去噪算法阈值方法是基于小波系数的幅度分布，将系数中小于一个阈值的系数设置为零，在保留较大的小波系数的同时实现噪声抑制。
传统的阈值分解方法包括硬阈值和软阈值两种方法。
硬阈值法将小于阈值的系数设置为零，而软阈值法则是使用了一个阈值函数，将小于阈值函数的部分系数值进行平滑处理。
基于小波变换的图象去噪算法研究设计
摘要：图像中总是存在有许许多多的噪声,为了更好地对图像进行分析,就必须在图像预处理中减小图像中的噪声。
小波分析是一种有效的分析工具,近来随着小波理论的不断发展完善,小波理论已经被应用到各个学科领域。
同样,小波在图像去噪中也得到了广泛的应用,并产生了许多小波图像去噪算法。
随着网络及计算机在人们生活中的日益普及，图像、音频等多种形式的多媒体文件极大地丰富了人们的生活。
同时人们对于图像的画质要求也在不断提高，于是图像处理就提到了研究的日程上来。
数字图像在采集和传输的过程中，经常会受到噪声影响，使图像发生降质。
针对这一问题，各种各样的图像去噪方法被提出来。
小波变换因其自身所具有的诸多优良特性，越来越多地被应用于图像去噪领域。
其中，小波阂值去噪算法因为原理及实现简单，应用性能良好，近年来受到了国内外学者的广泛关注。
在对目前小波理论、小波图像去噪的相关文献进行认真理解和深入研究的基础上，分析了现有方法的不足。
本文的主要结构如下:首先，概括描述了小波理论及其优缺点;其次，引出小波变换在图像去噪领域的应用:再次，对目前常用的几类小波去噪方法进行了分别阐述，着重介绍了阈值收缩法并分析了其存在的不足;最后，提出了新的阈值选取方法和阈值函数改进方法。
本文采用MALTAB进行仿真实验，首先分别对含噪图像使用改进的阈值，改进的阈值函数进行降噪处理，然后将两者结合起来应用于含噪图像。
实验结果表明，使用改进后的阈值和阈值函数进行图像降噪，较之现有的经典方法，通常可获得更好的效果。
关键词：小波分析；小波；阈值；阈值函数；去噪Based On Wavelet Transformation Image DenoisingAlgorithm Research DenoisingAbstract：There is a lot of noise in images. In order to analyse images, the noise needs to be reduced in images pre-processing. Wavelet analysis is a valid analyzing means. Recently, with the development and improvement of wavelet theory, wavelet analysis has been applied to many fields. At the same time, wavelet theory has been applied to image denoising successfully,too, and many new image denoising algorithms is formed。
基于小波分析的图像去噪算法研究
基于小波分析的图像去噪算法研究一、引言图像处理是数字图像处理领域的重要分支，对于图像的去噪问题一直是研究的热点和难点。
在实际的应用中，图像去噪可以提升图像的清晰度和质量，使得图像更容易被有效使用。
将小波分析应用于图像去噪问题中，可以有效地去除噪声，提高图像质量。
本文将对基于小波分析的图像去噪算法进行研究和分析。
二、小波分析基础小波分析是一种新的信号分析方法，与传统的傅里叶分析方法相比，小波分析能更好地表示信号的局部特征。
小波分析中，使用小波基函数对信号进行多分辨率分解。
小波基函数具有有限时间和无限频率的性质，因此在图像处理领域中应用十分广泛。
三、基于小波分析的图像去噪算法小波变换将图像分解成不同的频带。
高频分量对应的是图像中的细节信息，而低频分量则表示图像大部分的基础结构。
根据这一性质，基于小波分析的图像去噪算法通常分为两个主要步骤：小波变换和阈值处理。
1.小波变换小波变换将图像分解成不同的频带，每个频带对应不同的尺度。
在小波分析中，离散小波变换（DWT）是最常用的方法。
DWT可以将图像分解成多个频带，其中LL用于表示图像基础信息，HL、LH 和 HH 分别用于表示图像的水平、垂直和对角线方向的频带。
2.阈值处理在小波变换的基础上，阈值处理是去噪算法的核心步骤。
不同的阈值处理方法会使用不同的阈值来抑制噪声和细节信息。
其中，软阈值和硬阈值是最常用的两种阈值处理方法。
硬阈值将小于某个阈值的系数都置为0，而大于这个阈值的保持不变。
软阈值的作用则是将小于某个阈值的系数都置为0，而对于大于这个阈值的部分，使用某个函数进行调整，以减少降噪过程中过多的数据丢失。
四、实验结果本文使用了8个测试图像进行了实验，比较了不同去噪算法的最终效果。
实验结果表明，基于小波分析的图像去噪算法比传统的傅里叶变换等其他方法有更好的去噪效果。
同时，软硬阈值处理也是影响去噪效果的重要因素。
其中，软阈值方法能够更加准确地去除图像中的噪声，保留更多的图像细节信息。
(完整word版)基于小波变换的图像去噪
基于小波变换的图像去噪姓名：兰昆伟学号：********指导老师：***专业：电子信息工程课题背景及意义人类传递信息的主要媒介是语音和图像。
据统计，在人类接收的信息中，听觉信息占20％，视觉信息占60％…。
其中图像信息以其信息量大，传输速度快，作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。
一幅图像所包含的信息量和直观性是声音、文字所无法比拟的。
然而，图像在生成和传输的过程中会受到各种噪声的干扰，图像的质量会受到损害，这对图像后续更高层次的处理是十分不利的。
因此，在图像的预处理阶段，很有必要对图像进行去噪，这样可以提高图像的信噪比，突出图像的期望特征。
图像噪声的主要来源有三个方面：一是敏感元器件内部产生的高斯噪声。
这是由于器件中的电子随机热运动而造成的电子噪声，这类噪声很早就被人们成功的建模并研究。
一般用零均值高斯白噪声来表征。
二是光电转换过程中的泊松噪声。
这类噪声是由光的统计本质和图像传感器中光电转换过程引起的，在弱光情况下，影响更为严重。
常用只有泊松密度分布的随机变量作为这类噪声的模型。
三是感光过程中产生的颗粒噪声。
在显微镜下检查可发现，照片上光滑细致的影调，在微观上呈现的是随机的颗粒性质。
对于多数应用，颗粒噪声用高斯过程(白噪声)作为有效模型。
小波变换具有良好的时频局部化性质，为解决这一问题提供了良好的工具。
随着小波理论的不断发展完善，其良好的时频特性使其在图像去噪领域中得到了广泛的应用。
理论和实验证明，信号与噪声在小波域有着不同的传播特性，信号的小波变换模极大值将随尺度的增大而增大或不变，而噪声的小波变换模极大值将随尺度的增大而减小，充分利用这些特点，在小波变换域中能十分有效地把信号和噪声区别开来。
因此，基于小波变换的去噪方法能够在噪声剔除的同时保护图像信号边缘，具有很好的应用前景和极大的发展潜力。
发展历程及现状为克服傅立叶分析不能同时作时频局部化分析的缺点，1964年，Gabor提出了窗口傅立叶变换，1910年Haar提出最早的Haar小波规范正交基，开辟了通往小波的道路。
基于小波变换的图像去噪方法研究
基于小波变换的图像去噪方法研究毕业设计（论文）基于小波变换的图像去噪方法研究院别计算机与通信工程学院专业名称通信工程班级学号学生姓名指导教师2014年6月10 日基于小波变换的图像去噪方法研究摘要一般来说，现实生活中的图像都是含有噪声的。
因此，为了能够更好地进行后续处理，对图像进行去噪处理是很有必要的。
然而，在传统的去噪方法中，有效的去噪和保留图像细节信息是非常矛盾的。
所以，寻找一种既能有效地去除图像噪声又能保留下更多的图像细节的去噪方法便成了众多研究人员的共同目标。
经过研究和实践发现，小波变换在对图像进行去噪的同时，又能成功地保留图像的边缘信息。
因而本文进行了基于小波变换的对图像去噪方法的研究。
在多种多样的基于小波变换的去噪方法中本文选择主要讨论阈值去噪方法和模极大值去噪方法这两种方法，并对两者进行了仿真实验与分析。
通过开展对阈值函数的仿真实验发现，采用软、硬折中阈值函数去除由泊松噪声、椒盐噪声、高斯白噪声、斑点噪声污染的图像有着更显著的效果，而对于只需去除微量噪声且保留更多细节信息的图像而言，半软阈值却是更好的选择。
同时，本文还通过实验研究发现，模极大值对各种噪声的去噪处理都有着不错的效果，并且非常适合低信噪比的图像去噪。
但是，由于主流算法实现的效率较低，该去噪方法总体来说并不能达到理想的效果。
关键词：图像去噪，小波变换，阈值去噪，模极大值去噪Research on Image Denoising on Wavelet TransformAuthor：Tutor：AbstractGenerally speaking, the images in our real life always contain noise. Therefore，for better subsequent processing, it is necessary to denoise the images.However, the traditional way of denoising the images is an obvious contradiction which aims at smoothing noise of images as well as retaining the details in the images. Thus, it has become a common goal of many researchers to find a way that can not only denoise images but also preserve the images' details.Through research and practice，we can find wavelet transform can reduce the noise, and meanwhile retain edge information of the images well. So, we discusses the denoising algorithm based on wavelet transform in this test.In various denoising algorithms based on wavelet transform, this text primarily discusses wavelet threshold denoising and the wavelet transform modulus maxima, and test the two methods by simulation then analyze.By testing the threshold function by simulation, it can be found that eclectic function of soft and hard thresholding has better effect on images that are polluted by poisson noise, salt and pepper noise, gauss white noise and speckle noise, while semi-soft threshold seems a better choice for denoising the images which require to remove little noise and preserve more detail information. At the same time, through the experimental study we can also find wavelet transform modulus maxima is efficient to denoise different kinds of noises, especially to denoise the low SNR images. Nonetheless, since the mainstream algorithms are inefficient, wavelet transform modulus maxima in general cannot receive satisfactory results.Key Words: Image de-noising, Wavelet transform,Thresholding de-noising,Modulusmaxima de-noising目录1绪论 01.1 课题背景 01.2研究现状 01.3 应用前景 (1)1.4 本文的主要工作 (2)2 小波阈值去噪方法的研究 (3)2.1离散小波变换理论 (3)2.2小波阈值去噪方法原理 (3)2.3小波阈值函数的选择 (3)2.3.1常用的阈值函数 (4)2.3.2阈值函数的改进方案 (5)2.4仿真实验与讨论 (5)2.4.1 泊松噪声 (6)2.4.2椒盐噪声 (8)2.4.3高斯白噪声 (11)2.4.4斑点噪声 (15)2.5本章小结 (18)3模极大值去噪方法的研究 (19)3.1二进小波变换理论 (19)3.2 模极大值去噪原理 (19)3.3模极大值去噪方法 (20)3.3.1模极大值提取 (20)3.3.2去噪的流程 (20)3.3.3噪声剔除 (22)3.3.4 图像重构 (22)3.4仿真实验 (22)3.4.1泊松噪声 (23)3.4.2椒盐噪声 (26)3.4.3高斯白噪声 (30)3.4.4斑点噪声 (33)3.5结果讨论 (37)3.6本章小结 (37)4结论 (38)致谢 (39)参考文献 (40)附录 (42)附录A (42)附录B (55)1绪论1.1 课题背景当今社会是一个信息化的社会，小到电脑上的摄像头、家里的数字电视，大到医疗、军事、航空航天研究等都离不开数字图像，数字图像与人们的生活已是不可分离的了。
基于小波滤波的图像去噪技术研究
基于小波滤波的图像去噪技术研究图像在现代生活中有着广泛的应用，如医学影像、摄影、图像识别等。
但在图像获取及传输的过程中，常会产生噪声，这会影响到图像的清晰度和质量。
为了去除这种噪声，人们研究出了各种图像去噪技术。
其中，基于小波滤波的图像去噪技术是一种较为常见的技术，本文将对其进行探讨。
一、小波变换的基本概念及处理流程小波变换是一种数学变换，可以将信号分解成不同频率的子信号，并使用小波函数描述子信号的波形。
在小波滤波去噪技术中，首先将图像进行小波变换，然后对变换后的系数进行处理来达到去噪的目的，其处理流程如下：1.读入需要去噪的图像信息，并将其进行小波变换。
2.对小波系数进行处理，一般是通过对系数进行阈值处理，将一些较小的系数置为0，保留较大的系数，并通过小波反变换将其还原为时域信号。
3.将处理后的信号作为新的图像输出。
二、常见的小波函数及阈值选取方法在小波变换中，选择不同的小波函数会对处理结果产生影响。
常见的小波函数有Haar、Daubechies、Coiflet、Symmlet等。
在图像去噪中，Haar小波函数的计算速度较快，但变换效果稍差；而Daubechies小波函数计算精度高，波形平滑，变换效果较好，因此被广泛应用。
阈值选取是小波滤波去噪技术中的重要步骤。
一般选择软阈值或硬阈值两种，其中，软阈值能更好地保留图像的细节信息，但处理速度较慢；硬阈值能更好地去除不需要的噪声，但会降低图像的清晰度。
阈值的具体选取要根据实际情况调节，可以通过试验法或者经验法来确定。
三、小波滤波去噪技术的优缺点小波滤波去噪技术在图像去噪领域有着广泛的应用，主要表现在以下优点：1.小波变换可以将信号分解成多个小波系数，有助于分析各个频率分量的特征，因此可以更好地删除不需要的噪声。
2.小波变换效率高，计算速度较快，在去噪领域应用也比较广泛。
3.小波变换可以保留图像中的细节，不会对图像整体造成过大影响。
但小波滤波去噪技术也存在着以下缺点：1.小波变换结果具有局部性，无法保持整幅图像的几何关系。
基于小波变换的图像去噪算法研究
基于小波变换的图像去噪算法研究图像去噪是图像处理领域中非常重要的研究方向。
噪声是由于图像传感器、传输媒介、储存介质等外界因素影响而引起的。
由于噪声对图像质量的影响，它在很多应用中都是不可避免的。
因此如何减少或者消除图像中的噪声，一直是学者们研究的重点。
本文主要针对基于小波变换的图像去噪算法展开讨论。
一、小波变换简介小波变换是现代信号处理领域中的一种重要的分析工具，它能够将信号分解成不同尺度的频带信号。
相对于傅里叶变换来说，小波变换不仅能够表达信号的频域特征，还能够表达信号的时域特征。
因此，在图像处理领域，小波变换常常被用于图像的去噪和压缩等处理。
二、小波去噪算法小波去噪算法是小波变换在图像去噪领域中最重要的应用之一。
首先，需要对图像进行小波分解，得到不同的频带信号。
然后，通过对各个频带信号进行阈值处理，将其分别压缩和去除噪声。
最后，通过小波反变换将处理后的频带信号合并成一张图像。
对于一张图像，小波分解可以分为多层，每一层都可以分解成LL（低低）、LH（低高）、HL（高低）和HH（高高）四个频带信号。
其中LL分量对应于较高的尺度，LH、HL分量对应于较低的尺度，HH分量对应于最低的尺度。
在小波去噪算法中，对于每一个小波分解的频带信号，需要进行阈值处理。
这里，我们可以采用硬阈值和软阈值两种方法进行处理。
硬阈值：对于每一个小波分解的频带信号，在取绝对值之后，用一个阈值t来削弱那些幅值小于t的频率系数，从而减少图像中的噪声。
强度小于t的信号将被压缩到零。
大于t的信号则不受影响。
软阈值：与硬阈值不同，软阈值将信号幅度减小一个值。
对于每一个小波分解的频带信号，在取绝对值之后，将整个信号减少一个固定的值，从而减少图像中的噪声。
最后，通过对处理后的频带信号进行小波反变换，将处理后的低频部分和高频部分合并成为一张图像。
通过这种方法，我们可以在尽可能保留图像细节的同时，将图像中的噪声去除。
三、小波去噪算法的优缺点小波去噪算法是一种非常经典的图像去噪方法，其优点主要有以下几个方面：1. 小波变换能够将信号分解成不同尺度的频带，因此可以同时对图像的时域和频域特征进行处理。
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。
基于小波分析的图像去噪研究
基于小波分析的图像去噪研究在现代社会中，数字图像的应用越来越广泛。
然而，由于种种意外因素的干扰，数字图像往往会产生一些噪声。
这些噪声不仅影响了图像的质量，还会对图像的后续分析和处理造成很大的困难。
因此，如何有效地去除噪声成为了数字图像处理中的一个重要问题。
近年来，基于小波分析的图像去噪技术受到了广泛的关注。
小波分析是一种时频分析方法，它具有良好的局部性和尺度可调性。
这些特点使得小波分析在信号和图像处理领域得到了广泛的应用。
在图像去噪中，小波分析可以分析和处理图像各个尺度上的信息，从而实现噪声的有效去除。
基于小波分析的图像去噪技术的主要思路是将原始图像变换到小波域，然后对小波系数进行处理，最后使用逆小波变换将处理后的小波系数重构成去噪后的图像。
目前，有多种小波变换可供选择，如离散小波变换（DWT）、正交小波变换（OWT）和小波包变换（WPT）等。
其中，DWT 在实际应用中更为广泛。
DWT 的一般步骤包括：将原始图像分解为低频分量和高频分量；对低频分量继续进行分解，得到低频分量和高频分量；重复执行上述过程，直到最后得到一些可以忽略的高频分量。
在分解的过程中，高频分量主要反映了图像的边缘和细节信息，而低频分量则反映了图像的大体特征和背景信息。
因此，在去噪过程中，通常只需对高频分量进行处理，而保留低频分量的信息，最终将处理完高频分量的图像逆变换回空域。
常用的小波去噪方法包括硬阈值和软阈值方法。
硬阈值方法将小波系数按阈值进行截断，而软阈值方法则将小波系数按阈值进行缩放。
硬阈值方法简单有效，但处理后的图像可能会出现明显的伪影；软阈值方法可以得到更好的去噪效果，但需要进行更多的参数调整。
除此之外，还有基于小波域统计模型的去噪方法和基于小波域局部图像统计的去噪方法等。
需要注意的是，小波去噪方法也有其局限性。
对于某些特殊类型的噪声（如条纹噪声），小波分析可能无法有效地去除。
此外，在小波变换中，需要选择合适的小波基，并合理设置阈值参数。
学年论文-基于小波变换的图像去噪算法研究
XXXXX大学学年论文题目基于小波变换的图像去噪算法研究学生XXX指导教师XXX 讲师年级2007级专业系别学院计算机科学与信息工程学院XXXXX大学2010年6月２０日论文提要研究小波变换中的图像分解与重构的Mallat算法,阐述正交小波变换中阈值的选取,并进行了实验研究。
图像噪声的存在严重影响了图像的处理效果，图像去噪有利于图像的后续处理。
本文对小波图像去噪方法进行了研究和分析，在总结了以往的阈值去噪经验基础上提出了一种新的阈值估计方法，改进阈值在 BayesShrink 阈值上增加了一个修正因子β，使该阈值更有效的利用了小波系数的空间相关性，在高频带使用较大的阈值去噪，在低频带使用较小的阈值去噪，从而使该阈值在去噪时更有效的区分信号与噪声，使去噪重构图像的信噪比 PSNR 比BayesShrink 阈值高，获得较好的去噪效果；并针对硬阈值函数和软阈值函数的缺点，提出了收缩阈值函数改进方案，该阈值函数能获得比硬阈值函数和软阈值函数更好的去噪效果。
基于小波变换的图像去噪算法研究摘要：图像的压缩有利于图像的传输和储存，本文对静止图像的压缩方法进行了较深入的研究，分析了EZW和SPIHT算法的优缺点，在SPIHT 算法的基础上提出了一种改进的算法，该算法采用了更简单的集合分割与排序策略，对最低频子带采用单独DPCM编码等措施在一定程度上克服了 SPIHT 图像编码算法的不足，提高了编码速度，减少了内存的消耗，提高了图象复原的质量。
并分析了噪声对图像零树编码的影响，针对带有噪声的图像提出了一种多阈值编码方法，该方法将小波阈值去噪和编码相结合，能在编码的同时去除噪声，仿真实验结果表明该算法比EZW的编码效果好，能有效的去除噪声。
关键词：小波变换，图像去噪，阈值，图像编码，嵌入式零树编码一、小波分析的发展小波分析是近年来国际上掀起新潮的一个前沿研究领域，是继Fourier分析的一个突破性进展，它给信号处理领域带来了崭新的思想，提供了强有力的工具，在科技界引起了广泛的关注和高度的重视。
基于小波变换的图像去噪研究
基于小波变换的图像去噪研究图像去噪是数字图像处理领域中的一项重要研究，能够提高图像质量和图像识别的准确率。
其中，基于小波变换的图像去噪方法因具有高效、精确和适应性强等特点而备受关注。
一、小波变换简介小波变换是一种多尺度分析方法，可以将原信号分解成不同频率的子信号，从而方便进行信号的分析和处理。
一般而言，小波变换可以分为离散小波变换（DWT）和连续小波变换（CWT）两种，但由于信号大多数时候都是离散的，因此在实际应用中，DWT更为常用。
二、小波去噪基本思想小波去噪方法的基本思想是通过将噪声信号和原始信号分离，从而实现去噪的目的。
具体来说，小波去噪方法分为三步：小波分解、阈值处理和小波重构。
先将原始信号进行小波分解，得到多层分解系数，这些系数表示了信号在不同尺度和不同频率上的特征。
然后通过比较分解系数和预先设定的阈值，确定哪些系数属于噪声，哪些系数属于信号。
最后，将舍弃掉的噪声系数重新组合，并通过小波重构得到处理后的图像。
三、小波去噪的优点相比于其他去噪方法，小波去噪有以下优点：1、自适应性强：小波变换可以自适应地分析不同频率和尺度的信号特征，因此可以更加准确地表达原始信号中的特征，从而更好地适应各种不同的噪声类型。
2、精度高：小波变换分解的系数直接反映了信号在不同尺度和不同频率上的特征，而不同尺度和不同频率的系数之间是相互独立的，因此精度更高。
3、计算效率高：小波变换的计算复杂度相比于其它变换如傅里叶变换，更低，计算效率更高。
四、小波去噪的应用小波去噪的应用主要集中在图像处理、音频处理、语音识别等方面。
其中，图像去噪是应用最为广泛的一种，可以有效地提高图像质量和图像识别的准确率。
在图像去噪中，小波去噪方法已经在很多领域得到了广泛应用，比如医疗图像处理、无损图像压缩、人脸识别等方面。
同时，由于小波去噪方法计算快、精度高、适应性强等优点，也成为了众多科学家和工程师研究的热点。
五、小波去噪的未来随着计算机和图像传感器技术的不断发展，图像的数量和质量都在不断提高，因此对图像去噪的需求也越来越大。
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题目基于小波变换的图像去噪方法研究毕业论文﹙设计﹚任务书院(系) 物理与电信工程学院专业班级通信1101班学生姓名陈菲菲一、毕业论文﹙设计﹚题目基于小波变换的图像去噪方法研究二、毕业论文﹙设计﹚工作自 2015 年 3 月 1 日起至 2015 年 6 月 20 日止三、毕业论文﹙设计﹚进行地点: 物理与电信工程学院实验室四、毕业论文﹙设计﹚的内容1、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。
一般图像的能量主要集中在低频区域中，只有图像的细节部的能量才处于高频区域中。
因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现，而这部分干扰信息主要集中在高频区域内，所以消去噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波，但与之同时好的噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊。
为了改善图像质量，从图像提取有效信息，必须对图像进行去噪预处理。
设计任务：（1）整理文献，研究现有基于小波变换的图像去噪算法，尝试对现有算法做出改进；（2）在MATLAB下仿真验证基于小波变换的图像去噪算法。
2、要求以论文形式提交设计成果，应掌握撰写毕业论文的方法，应突出“目标，原理，方法，结论”的要素，对所研究内容作出详细有条理的阐述。
进度安排：1-3周：查找资料，文献。
4-7周：研究现有图像去噪技术，对基于小波变换的图像去噪算法作详细研究整理。
8-11周：研究基于小波的图像去噪算法，在MATLAB下对算法效果真验证。
12-14周：分析试验结果，对比各种算法的优点和缺点，尝试改进算法。
15-17周：撰写毕业论文，完成毕业答辩。
指导教师陈莉系(教研室)系(教研室)主任签名批准日期 2015.1.1接受论文 (设计)任务开始执行日期 2015.3.1 学生签名基于小波变换的图像去噪方法研究陈菲菲（陕西理工学院物理与电信工程学院通信1101班，陕西汉中 723000）指导教师：陈莉[摘要] 图像去噪是信号处理中的一个经典问题，随着小波理论的不断完善，它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。
基于小波变换的去噪方法有很多种，本文主要讨论了基于小波变换的阈值去噪方法和基于小波变换的滤波去噪方法，其基本思想是先对含噪图像进行小波变换，再对高频系数进行阈值去噪或滤波去噪处理，最后进行小波反变换，实现基于小波的图像去噪。
最后，在MATLAB下，分别对图像加入高斯噪声，泊松噪声，椒盐噪声，对算法进行了验证。
[关键词]小波变换图像去噪阈值滤波 MATLABResearch on image denoising method based on Wavelet TransformChen Feifei(Grade11,Class1,Major of Communication Engineering，School of Physics and telecommunication Engineering of Shaanxi University of Technology, Hanzhong 723000,China)Tutor:ChenLiAbstract： Denoising signal processing is a classic problem, with the improvement of wavelet theory, which good time-frequency characteristics .It is more and more attentioned in the field of image denoising. There are many de-noising method based on wavelet transform, this paper discusses the method based on thresholding wavelet transform and filtering denoising method based on wavelet transform, the basic idea is that noisy image is firstly transformed by wavelet and then the high-frequency coefficients is thresholded or filtered , wavelet-based image denoising is finished. Finally, in MATLAB, Gaussian noise and Poisson noise were added to the image , the algorithm was validated.Keywords: Wavelet transformation; Image denoising; Wavelet threshold;filtering; MATLAB目录1绪论 (1)1.1课题背景 (1)1.2课题研究现状和前景 (1)2图像的噪声分析 (2)2.1图像噪声的概念 (2)2.2常见噪声 (2)3小波变换原理 (3)3.1小波变换 (3)3.2连续小波变换 (3)3.2.1一维连续小波变换 (3)3.2.2 高维连续小波变换 (5)3.3离散小波变换 (6)4 基于小波变换的阈值去噪原理及仿真结果分析 (7)4.1 基于小波变换的阈值去噪原理 (7)4.2基于小波变换的阈值去噪法仿真结果及分析 (7)5 基于小波变换的滤波去噪法原理及仿真结果分析 (8)5.1基于小波的均值滤波去噪原理 (8)5.2 基于小波的中值滤波去噪原理 (8)5.3 基于小波的维纳滤波去噪原理 (9)5.4加各种噪声的滤波去噪仿真结果及分析 (9)结束语 (13)致谢 (13)参考文献 (14)附录A 外文及翻译 (15)附录B 程序 (41)1绪论1.1课题背景人类传递信息主要依靠语音和图像。
据统计，在人类接收的信息中，听觉信占20％，视觉信息占60%。
其中图像信息以其信息量大，传输速度快，距离远等优势的作用，是人类获取信息的重要来源和使用信息的重要手段。
包含在图像的直观信息是声音，文本不能被替换的。
但是，在产生和传输过程中的图像会受到各种噪声干扰，图像的质量可能会被损坏，其遵循的图像处理的一个更高的水平是非常不利的。
所以，图像预处理阶段，有必要进行图像的去噪，这样可以将信号增加到图像的信噪比，突显图像的所需特征。
人们根据实际图像的特点、噪声的频谱分布的规律和统计特征，开发了多种多样的去噪方法，最直接的方法是基于所述噪声能量通常集中在高频率和信道的频谱分布在该功能的有限范围，使用傅立叶变换使嘈杂信号变换到频域，再进行低通滤波方法滤波去噪。
但是，由于图像的细节也分布在高频区域，所以去除图像噪声的方法中，它也将平滑图像的边缘，失去了一些图像细节方面的信息。
比较糟糕的是，信号奇点进行信号检测很重要，也可以过滤掉。
因此，传统的基于傅立叶变换去噪方法中，保护信号边缘的存在和有噪声抑制之间的矛盾，在信号中的噪声难以正确地识别和除去。
两难的去噪是如何保持在降低噪声和保持图像细节的平衡。
小波变换具有良好的时频局部化特性，来解决这个问题提供了一个很好的工具。
随着公司的不断发展和完善小波理论，其特点使它成为一个很好的时间和频率已被广泛应用于图像去噪领域。
小波变换噪声信号到小波域，可以使用多分辨率分析，这将能够描绘非常良好的非稳定信号，如边缘，尖峰，断点的特性，以便提取在特征。
此外还小波变换具有低熵和相关特性。
小波变换对信号去相关，噪声具有美白趋势，小波系数稀疏，通常对应于少数大的小波系数的一个信号，以及对应于大量小，这有利于信号的小波系数的噪声去噪。
另一方面，理论和实验结果表明，在小波域具有不同的传播特性的信号和噪声，小波变换模极大信号会增加或保持不变的增加的比例，而小波变换模最大噪声值减小用规模，充分利用在小波这些特征变换域可以非常有效区分信号和噪声中。
因此，基于小波变换的图像信号去噪方法可以在同一时间被保护消除边缘噪声，具有很好的应用前景和极大的发展潜力。
1.2 课题研究现状和前景Mallat是最早从事小波分析在信号处理中应用的研究者之一，它于1992年建立了小波变换快速算法，运用于信号和图像的分解与重构。
同时还提出了基于指示将要描述，得到使用小波信号变换奇异性检测的基本原理的使用上的信号，图像和噪声的多尺度数学特征李普希茨索引信号和图像多尺度边缘法奇点的信号。
他的另一个贡献是提出一个模极大去噪方法。
即根据在小波的信号和噪声的不同传播特性各尺度的变换，除去模极大噪声，保留对应模极大信号，再使用小波模极大重建因子的其余部分，并然后恢复信号。
这是小波去噪方法中最经典的。
然而，只有有限的使用模极大信号重构误差很大，交替投影法的Mallat还提出了这个问题更好的解决方案。
但是交替投影法来计算用量大，通过迭代实现，有时并不稳定。
1994年，Xu等人提出的，用于基于信号和噪声在相邻的小波系数的尺度滤波之间的相关性的空间相关性去除噪声的方法。
这种方法的优点是易于直接实现，缺点是不够精确。
在该算法的执行过程中，所估计的噪声能量是非常关键的。
Pan等人得到的理论噪声能量阈值，并给出信号噪声方差估计，使得自适应滤波器算法的空间相关性的有效途径。
同时还有一个斯坦福大学领导多诺霍学术团体，我们致力于去噪信号。
在研究过程中，DonohoJohnstone另一种方式，在高斯噪声模型，多维普通变量独立决策理论，小波阈值方法的应用，并取得了大量的研究。
他们提出在1995年的软阈值法和硬阈值信号去噪推导VisuShrink阈式和SurcShrink阈式和证明均方意义渐进最佳。
同年，夸夫曼和多诺霍提出平移不变小波去噪方法，进一步提高了消噪效果。
高和布鲁斯软阈值函数和硬阈值函数进行了改进和半软阈值函数和绞喉阈值函数研究不同收缩功能的特点，给予差，方差等计算阈值的估计，但通过对比说明了半软连续性阈方法比硬阈值更好，有比软阈值法等较小的偏差。
约翰斯通等1997年小波阈值估计都给出了相关噪声去除。
詹森，使用广义互估计来估计的小波阈值，以及相关噪声去除图像。
1998年Dowinc和Silvcrman建议一般阈值的公式多小波，同年，裴和CHCN平移不变小波去噪扩展到多小波的场景。
诺瓦克，在1999年提出了小波域滤波算法用于光子成像系统，用于去除泊松噪声的图像。
同年Hsung等人提出了去噪算法基于奇点的检测和MaUat模极大去噪方法是相似的，但它并没有，而是通过计算一个锥形区小波的影响进行模极大检测和处理系数来估计信号的局部模式和规律性，从而过滤小波系数。