毕业论文--小波变换在低对比图像去噪中的应用

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1、湖南大学毕业设计(论文)HUNANUNIVERSITY毕业论文论文题目高压套管图像去噪方法的研究学生姓名学生学号专业班级2011级电自一班学院名称电气与信息工程学院指导老师学院院长2015年5月18日湖南大学毕业设计(论文)摘要红外技术在电力系统的检测与故障诊断中得到了广泛的应用，但是红外图像在生成过程中易受探测器噪声和各种电子件噪声的影响，具有高噪声低对比度的特点，噪声的存在直接影响到了对红外特征图像的提取与研究。因此，采取适当的方法减少或去除红外图像的噪声就成为一项必不可少的图像处理步骤。对于经典的去噪方法来说，在图像去噪时要么全部集中在时域，要么全部集中在频域，无法全面兼顾，从而在去

2、噪处理的同时容易丢失信号的边缘细节特征，使去噪后的图像变得模糊，去噪效果不够理想。近几年来，随着小波分析理论的成熟，基于小波变换的图像去噪方法应运而生，小波变换能够同时在时域和频域对图像进行去噪处理，具有良好的局部化特征和多分辨率分析的特点，弥补了上述传统去噪方法的缺点，从而成为图像处理的一个重要的办法。本文对带噪声的高压套管图像进行小波去噪处理，从小波分解层数、污染噪声类型，阈值选取等几方面来研究和对比去噪效果，实验表明，小波去噪具有良好去噪效果。关键词：图像去噪；小波变换；阈值湖南大学毕业设计(论文)Applicationofwavelettransforminlowcontrasti

3、mageAbstractInfraredtechnologyhasbeenintestingandtroubleshootingpowersystemiswidelyused,buttheinfraredimagedetectornoiseandsusceptibletoallkindsofelectroniccomponentsinthenoisegeneration,withahigh-contrast,lownoisecharacteristics,presenceofnoisedirectlyaffectingtheextractionandstudyoftheinfraredsi

4、gnatureoftheimage.Therefore,taketheappropriatewaytoreducenoiseinfraredimageshasbecomeanimportantimageprocessingsteps.Fortheclassicalmethodforde-noisingorallconcentratedinthetimedomain,orallconcentratedinthefrequencydomain,itcannotfullytakeintoaccount,sothatwhenthenoiseeliminationprocessiseasytolos

5、etheedgeminutiaesignaldenoisedimageblurdenoisingeffectisnotideal.Thus,de-noisingmethodbasedonwavelettransformemerged,wavelettransformsimultaneouslyinthetimedomainandfrequencydomainimagedenoisingwithgoodlocalizationfeaturesandmulti-resolutionanalysisofthecharacteristics,makeupthetraditionalde-noisi

6、ngmethodshortcomings,hasbecomeanimportantapproachtoimageprocessing.Inthispaper,highvoltagebushingnoisywaveletimagede-noising,fromthewaveletdecompositionlevel,typeofnoisepollution,thresholdandotheraspectstostudyandcomparethedenoisingeffect,experimentsshowthatwaveletdenoisinggoodtogo.KeyWords：imaged

7、enoising;Wavelettransform;threshold湖南大学毕业设计(论文)目录第一章绪论11.1课题研究的背景11.2途径11.3意义21.4论文的结构2第二章图像去噪的传统方法42.1图像中常见的几种噪声42.2图像去噪的几种基本方法52.2.1空域滤波法52.2.2频域低通滤波法62.3去噪方法实验仿真7第三章小波变换去噪133.1小波变换133.1.1连续小波变换133.1.2离散小波变换163