试论小波分析在金属图像降噪中的应用研究

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1、沈阳理工大学硕士学位论文小波分析在金属图像降噪中的应用研究姓名：户现标申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：王琰20090301沈阳理工大学硕士学位论文摘要金属制品表面缺陷的检测有着重要的现实意义，因而对于金属图像的处理显得尤为重要。本文从分析标准图像的降噪算法出发，设计更优的降噪算法，并最终应用于金属图像。小波分析技术在图像降噪领域的应用是目前研究的热点之一。本文深入分析了小波变换技术及其在图像降噪领域的应用，提出了一种新的自适应多阈值降噪算法，并将其应用于金属图像降噪领域，优化了金属图像降噪效果。主要工作包括:第一，介绍了图像降噪基本

2、原理和方法，以及金属图像的处理。主要介绍图像降噪的常规算法和一些新的技术，还简要介绍了金属图像的特点，以及对金属图像降噪的特殊要求及意义。第二，详细讨论了小波分析的基本理论。介绍了连续小波变换和离散小波变换,分析了小波基的数学特性，简要介绍了它们对实际应用的影响和作用。第三，本部分内容分析了小波分析在图像降噪中的应用，介绍了小波降噪的三种方法：模极大值方法、空域相关性方法和阈值法。重点介绍了阈值降噪法，这也是本文提出的自适应多阈值降噪方法的基础。第四，介绍了一种自适应多阈值降噪方法，在此基础上提出了一种新的自适应多阈值降噪方法。并通过实验证明了该方法

3、的优势。第五，介绍了新算法在金属图像降噪中的应用。选取了质量较高的金属图像作为标准图像，加入不同程度的椒盐噪声，然后应用本算法进行降噪处理，与经典的小波降噪法相比得到了更优的量化指标。关键词：小波分析；金属图像；降噪沈阳理工大学硕士学位论文AbstractThedefectdetectionofmetalworksurfacehasimportantpracticalsignificance,sotheprocessingofmetalimagebecomesparticularlyimportant.Thispaperproceedsfromana

4、lyzingdenoisingalgorithmsofstandardimages,designsexcellentdenoisingalgorithmandusesitformetalimageprocessing.Currently,theapplicationofwaveletanalysisforimagedenoisingisoneoftheresearchhotspots.Thispaperdeeplyanalyseswavelettransformanditsapplicationaboutimagedenoising.Anewmeth

5、odofadaptivewaveletmulti-thresholdforimagedenoisingisintroduced,andthemethodisusedinmetalimagedenoising.Theresultsofdenoisingarebetterthantraditionalmethods.Themaincontendsofthispaperasfollows:Firstly,theessentialelementsandmethodsareintroduced,andtheprocessingformetalimages.Th

6、emaincontentsaresomegeneralandnewalgorithmsofimagedenoising.Charactersofmetalimagesaresimplyrecommended,andsoistheespecialrequirementandsignificanceofmetalimagedenoising.Secondly,theessentialtheoryofwaveletanalysisisdiscussedindetailed.Inthispart,ContinuousWaveletTransform(CWT)

7、andDiscreteWaveletTransform(DWT)arepresented,themathcharacteristicsofwaveletbasisareanalyzed,andtheinfluencesandeffectsforpracticalapplicationarebrieflyexplained.Thirdly,theapplicationofwaveletanalysisforimagedenoisingisintroduced,threemethodsofwaveletdenoisiongaredescribed:mod

8、ulusmaximummethod,spatiallycorrelationmethodandthresho