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1、基于小波变换的数字图像降噪处理摘要:图像一般都会受到噪声污染的影响,由于噪声影响图像的输入、输出等环节,使得图像分辨率下降,同时破坏了图像的精细结构,给图像的后续处理带来不便,因此如何有效地抑制噪声已成为图像处理的首要任务。图像降噪是为了提高图像的信噪比,突出图像的期望特征。传统的滤除噪声的方法难题就是如何兼顾降低图像噪声和保留图像细节两个方面。将图像的高频成分滤掉的低通滤波方法,虽然可以有效地滤除噪声.但是高频分量衰减得越多,图像就越模糊。而小波变换技术具有可进行时域和频域的局部分析、灵活地对信号局部的奇异特征进行提取和时变滤波等特点[1],优于傅立叶变换,能有效地处理信号,把真
2、实的信号和噪声区分开来,所以它被普遍用于信号与图像处理。本文结合了MATLAB进行了小波阈值图像处理,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。同时本文既概述了小波阈值去噪原理也对图像处理后的结果进行了定性分析。关键词:噪声污染信噪比滤波小波变换MATALABAbstractImagesaregenerallyaffectedbynoisepollution,becauseoftheinfluenceofnoiseofimageinput,output,makestheimageresolutiontodrop,a
3、tthesametimedestroyedtheimageofthefinestructure,causinginconveniencetothesubsequentprocessingoftheimage,sohowtoeffectivelysuppressnoisehasbecometheprimarytaskofimageprocessing.ImagenoisereductionisinordertoimprovetheSNRofimage,highlightthedesiredfeaturesoftheimage.Thetraditionalmethodofnoisefi
4、lteringproblemishowtoreducetheimagenoiseandimagedetailstwoaspects.Theimageofthehighfrequencycomponentfilteroutlowpassfilteringmethod,althoughcaneffectivelyfilteroutnoise.Butthemorehighfrequencyattenuation,imageisblurred.Andwavelettransformtechnologyforlocalanalysisoftimedomainandfrequencydomai
5、n,theflexibilitytosingularcharacteristicsoflocalsignalextractionandtime-varyingfilteringetc[1].issuperiortotheFouriertransform,thesignalcanbeeffectivelydealtwith,todistinguishtherealsignalandnoise,soitiswidelyusedinsignalandimageprocessing.ThispapercombinesMATLABwaveletthresholdimageprocessing
6、,MATLABlanguageisakindofefficientengineeringcalculation,thenumericalcalculation,dataprocessing,imageprocessing,neuralnetworkandwaveletanalysishasawiderangeofapplications.Atthesametime,thisarticlesummarizesthewaveletthresholddenoisingbothprincipleandtheresultsofimageprocessingaftercarriedontheq
7、ualitativeanalysis.Keywords:NoisepollutionSignaltonoiseratioThefilterThewavelettransformationMATALAB目录第一章引言5第二章图像与噪声62.1噪声图像模型及噪声特性62.1.1含噪模型62.1.2噪声特性82.2图像质量的评价92.2.1主观评价92.2.2客观评价9第三章图像去噪方法113.1传统去噪方法113.2小波去噪143.2.1小波去噪原理143.2.2小波去噪