基于小波变换的去噪方法

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1、基于小波变换的去噪XXXXXXXX专业：XXXXXXX学号：XXXXX学生姓名：XXXX指导老师：XXXXXX图像处理技术简介生物医学图像常见的分析过程生物医学图像常见的处理方法及应用结论生物医学图像处理技术应用与发展绪论目录绪论绪论图像处理技术简介常见分析过程常见的处理方法和应用绪论结论处理技术应用与发展我们如今生活的时代是一个信息社会，有研究表明，人类从外界获得信息约有75%来自我们的视觉系统，也就是从图像中获得的，图像具有信息量大，传输距离远，传输速度快等特点，成为人类获取、利用信息的重要来源。医学图像在经过成像系统的形成和显示过程中，将不可避免地引入

2、各种噪声，降低了医学图像的可分辨性，对医学图像的质量造成较大的影响。所以图像去噪这项技术就成为了生物医学不可缺少的一项手段。小波变换是时间（空间）频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。图像处理技术简介图像处理技术简介常见分析过程常见的处理方法和应用绪论结论处理技术应用与发展图像和图像处理数字和图像处理数字化过程图像的几何变换图像处理(image

3、processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。本文是在去噪上的应用小波变换离散傅立叶变换傅里叶变换图像处理技术简介常见分析工具常见的处理方法和应用绪论结论处理技术应用与发展生物医学图像常见的分析工具连续傅里叶变换连续傅里叶变换将平方可积的函数f（t）表示成复指数函数的积分或级数形式。式（3.1）这是将频

4、率域的函数F(ω)表示为时间域的函数f（t）的积分形式。！X常见的处理方法及应用图像处理技术简介常见分析工具常见的处理方法和应用绪论结论处理技术应用与发展图像处理手段和应用常用算法几种阈值的介绍本系统的实现方法实验效果及代码结果分析原始图像小波变换去噪声小波逆变换去噪图像门限值本系统采用流程设原图像为,被噪声污染的图像为并设其中是噪声分量,独立同分布,且与独立。去噪的目的是得到的估计，使其均方误差（MSE）最小：在小波域，利用正交小波变换，上式变换后既得：其中是有噪小波系数，是无噪小波系数。为简单记并考虑到实际问题的需要，我们对噪声的讨论仅限于加性的高斯白噪

5、声，即为独立、与同分布的噪声分量。小波去噪的基本思路图像去噪在信号处理中是一个经典的问题。传统的去噪方法多采用平均或线性方法去噪用的是Wiener滤波，但是去噪效果不够好。随着小波的理论日趋完善，它以其自身良好的时频特性在图像、信号去噪领域受到越来越多的关注，开辟了用非线性方法去噪的先河。具体说来，小波去噪的成功主要得益于小波变换有如下特点：①低熵性。小波系数的稀疏分布，使图像变换后的熵降低；②多分辨率特性。由于采用了多分辨率的方法，所以可以非常好地刻画信号地非平稳特征，如边缘、尖峰、断点等，可在不同分辨率下根据信号和噪声分布的特点去噪；③去相关性。因小波变

6、换可对信号去相关，且噪声在变换后有白化趋势，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基，也可根据信号特点和去噪要求选择多带小波、小波包、平移不变小波等，对不同相应场合，可以选择不同的小波母函数。！小波变换的优势几种阈值的介绍图像处理技术简介常见分析工具常见的处理方法和应用绪论结论处理技术应用与发展几种阈值的介绍由直方图灰度分布选择阈值双峰值法选取迭代法选取大津法选取由灰度拉伸选取本文阈值的选取阈值去噪的思想很简单，就是对小波分解后的各层系数模对大于和小于某阈值T的系数分别处理，然后对处理完的小波系数再反变换重构出一幅经去噪后的图像本

7、文方法显示根据迭代法选取全阈值，让后利用阈值去噪函数wthresh对高频小波系数进行阈值处理由直方图灰度分布选择阈值双峰值法选取迭代法选取由直方图灰度分布选择阈值双峰值法选取大津法选取迭代法选取由直方图灰度分布选择阈值双峰值法选取由灰度拉伸选取大津法选取迭代法选取由直方图灰度分布选择阈值双峰值法选取小波阈值去噪方法除了阈值函数的选取，另一个关键因素是对阈值的具体估计。如果阈值太小，去噪后的信号仍然有噪声的存在；相反，阈值太大，重要图像特征又将被虑掉，引起偏差。从直观上讲，对于给定的小波系数，噪声越大，阈值就越大。几种常用的方法有：SUREShrink阈值、G

8、CV阈值等方法阈值函数的选取1，硬阈值2，软阈值3，