低照度图像的降噪算法与实现

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1、分类号密级UDC学校代码10497学位论文题目低照度图像的降噪算法与实现英文TheDenoiseAlgorithmsandImplementation题目aboutIlluminationImage研究生姓名彭洪江姓名陈盛双职称教授学位硕士指导教师单位名称理学院邮编430070申请学位级别硕士学科专业名称应用数学论文提交日期2014.10论文答辩日期2014.12学位授予单位武汉理工大学学位授予日期答辩委员会主席评阅人2014年10月万方数据独创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含

2、其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留、送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵守此规定)签名：导师签名：日期：万方数据摘要由于夜间获取的图像中含有较大的噪声，为了使得拍摄的目标物体更加清晰地呈现出来，需要对其进行降噪处理。在降噪技术发展的

3、历史进程中，传统的有空域降噪技术和频域降噪技术两种。空域降噪技术计算量较小，使用计算机进行处理的时候所需内存也较小。但是，该技术很大程度上依赖于滑动模块的大小，而且某些方法很容易使得图像的边缘在处理之后变得模糊。同时，有学者尝试在频域中进行降噪，频域降噪主要基于傅里叶变换，变换之后进行处理，再进行反变换得到降噪后的图像。但是，频域变换作为一种全局性的，对图像局部处理得不够，而且图像的边缘模糊问题也没有得到很好的解决。小波分析作为一种局部性的变换分析，它得到的小波系数都体现图像中每一个细节信息，而且它具有多分辨率的特性也使得它在处理非平稳随机过程有较好的能力。因此，本文做了以下方面

4、的研究：首先介绍了图像的基本数学表述方法以及如何选择图像质量的评价指标，在选择图像的评价指标方面，本文分析了传统的评价方法，最终选择客观的评价指标作为本文仿真实验结果的验证方法。其次，本文研究了传统的空域降噪和频域降噪的降噪原理以及各种方法的优缺点。空域降噪中，在邻域范围内，像素点的灰度值之间相关性较强，因此在进行降噪处理时需要把握好窗口的大小，而且灰度值也没有普遍的规律，所以窗口的大小难以把握。而频域降噪中，傅里叶变换是单一分辨的一种频域变换，它不能很好的刻画图像的细节信息。此外，本文还总结了传统的两种域内降噪的方法，并且做了详细的仿真分析。与小波降噪的方法相比，传统的这两大类

5、方法都具有一定的局限性，而小波分析的方法可以兼具两者的优点且拥有两者都不可比拟的优势。最后，对小波分析的基本原理做了相关分析，通过比较分析传统软、硬阈值函数降噪的算法发现：硬阈值函数存在间断点的问题，而软阈值函数在小波系数绝对值较大的区域引起的部分高频信息损失。针对以上问题，提出一种新的阈值函数降噪算法，利用传统的阈值降噪步骤，使用新阈值函数将分解得到的小波系数进行保留或者收缩处理，最后将得到的新小波系数进行图像的重构。添加不同类型的噪声对改进的算法进行验证，实验结果表明，新的阈值函数降噪算法比普通算法更有效，通过新的阈值函数降噪得到的图像，有更大的峰值信噪比(PSNR)和更小的

6、均方误(MSE),PSNR的值最大提高了1.97倍，MSE的值最大下降了54.4%.关键字：小波变换;空域滤波;频域滤波;阈值函数;降噪I万方数据AbstractBecauseofimagesgetinthenightcontainlargeofnoise，weneedtodenoisetomakeshootingobjectsmoreclearly.Inthehistoryofthedevelopmentofnoisereductiontechnology,thereareairspaceandfrequencynoisereductiontechnology.Airspace

7、noisereductiontechnologyislessintheamountofcalculationandwhenusingcomputerforprocessingthememoryitneededissmaller.However,thetechnologydependsonthesizeoftheslidingmoduleinalargeextent,andsomemethodiseasytomaketheedgeoftheimageblurafterprocess