图像去噪处理的研究及matlab仿真毕业论文

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1、目录引言………………………………………………………………………………………11图像去噪的研究意义与背景…………………………………………………………21.1数字图像去噪研究意义与背景……………………………………………………21.2数字图像去噪技术的研究现状……………………………………………………32邻域平均法理论基础…………………………………………………………………32.1邻域平均法概念……………………………………………………………………33中值滤波法理论基础…………………………………………………………………33.1中值滤波法概念………………………………………………………

2、……………33.2中值滤波法的实现…………………………………………………………………44中值滤波法去噪技术MATLAB仿真实现………………………………………………44.1Matlab仿真软件……………………………………………………………………44.2中值滤波法的MATLAB实现…………………………………………………………54.3邻域平均法的MATLAB实现…………………………………………………………6总结………………………………………………………………………………………8全文工作总结……………………………………………………………………………8工作展望…………………………

3、………………………………………………………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

4、、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

5、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。也可以对图像进行平滑处理等，这属于第一类图像处理方法。中值滤波法与邻域平均法是出现最早的去噪手段，而且由于其具备良好的空频特性，实际应用也非常广泛。其中图像的邻域平均去噪方法是众多空域图像去噪方法中效果最好的去噪方法。基本思想就是用邻近的像素平均值来代替噪声的像素，且图像尺寸越大，去噪效果越好，从而达到较好的去噪目的。而且，邻

6、域平均法本身是一种非线性变换，而国内外的研究大多集中在如何选取一个合适的相邻点，通过选取一个最为适合的邻域点使得去噪效果更加明显，传统的方法对于类似于高斯噪声的效果较好，所以此方法多用于去除高斯噪声。本文以图像去噪方法为研究对象，以邻域平均法与中值滤波法为研究方向，对比了这两种传统去噪方法，比较深入地研究了基于MATLAB邻域平均法图像去噪，对其在图像去噪中的应用做了进一步研究。1图像去噪背景与意义人的主要接受信息的手段就是视觉，虽然人类也有其他感官但是绝大部分(约80%)还是依靠眼睛看到外界的情况来进行信息接受的。我们对图像进行的各种加工就是为了满足我们的眼睛对图像清

7、晰度的要求的。因此，图像处理技术的广泛研究和应用是必然的趋势。在分析和使用图像之前，需要对图像信号进行一系列处理。比如调整图像存储的格式，对图像进行去噪等等，对图像的处理因为所涉及的目的不同、所以也要求采用与所要达到的目的相对应的处理方法。而其所使用的方法常常涉及到现代最前卫的现代科学，如数学、物理学、计算机科学、通信、信号分析等。在这篇论文中因为理论知识有限，所以只研究几种传统的去噪方法。在图像的产生和在信道中传播时，信号必定会因为某些原因掺入杂质信号。所以，为了提高图像的质量而寻求一种行之有效的去噪方法也是人们一直在进行的工作。1.1