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1、数字图像去噪算法研究数字图象处理的由来近些年来,随着数码产品及各类数字产品的普及，数字图像处理已成为数学技术和计算机技术交叉领域的一个研究热点。图像去噪是数字图像处理中一项基本而又十分关键的技术。图像在获取，传输及贮存时总是不可避免地受到各种噪声源的干扰，为了更准确的获取原始信息，图像去噪预处理算法的好坏成为后续处理的关键。随着网络及计算机在人们生活中的日益普及，图像、音频等多种形式的多媒体文件的出现，同时人们对于图像的画质要求也在不断提高，于是图像处理显得越发的重要。数字图像处理的基本理论将客观世界实体或图片等通过不同的量化(数字化)手段送入计算机，
2、由计算机按使用要求进行图像的平滑、增强、复原、分割、重建、编码、存储、传输等种种不同的处理。需要时把加工处理后的图像重新输出，这个过程称为图像处理。实验信号的产生该节所用到的实验信号是由wnoise（）函数产生的长度为211点、含标准高斯白噪声、信噪比为3的‘heavysine’信号。MATLAB工具箱提供了函数wnoise以实现为检验小波去噪性能产生测试噪声。其语法格式为：X=wnoise(FUN,N)[X,XN]=wnoise(FUN,N,SQRT_SNR)[X,XN]=wnoise(FUN,N,SQRT_SNR,INIT)（1）X=wnoise(
3、FUN,N)产生幅值在[0，1]之间长度为2N的信号，信号的类型由FUN指定：FUN=1BLOCKS产生不规则的方波信号FUN=2BUMPS产生低频噪声FUN=3HEAVYSIN产生随机间断的正弦信号FUN=4DROPLER产生chirp信号FUN=5QUADCHIRP产生4次调频信号FUN=6MISHMASH产生混杂信号（2）[X,XN]=wnoise(FUN,N,SQRT_SNR)产生含有白噪声的信号XN，SQRT_SNR是信号的噪声比。（3）[X,XN]=wnoise(FUN,N,SQRT_SNR,INIT)使用初始值INIT产生含噪信号。产生的
4、测试信号图形各参数下的去噪效果对比MATLAB提供了函数wden以实现自动利用小波进行一维信号的去噪。其语法格式为：[XD,CXD,LXD]=wden(X,TPTR,SORH,SCAL,N,'wname')[XD,CXD,LXD]=wden(C,L,TPTR,SORH,SCAL,N,'wname')（1）[XD,CXD,LXD]=wden(X,TPTR,SORH,SCAL,N,'wname')对输入信号X进行去噪处理，返回信号XD，以及XD的小波分解结构[CXD,LXD]。（2）[XD,CXD,LXD]=wden(C,L,TPTR,SORH,SCAL,
5、N,'wname')根据信号小波分解结构[C,L]对信号进行去噪处理。可以看出，固定阈值形式（sqtwolog）和启发式阈值（heuesure）的去噪更彻底，而由于rigrsure和minimaxi阈值选取规则较为保守（阈值较小），导致只有部分系数置零噪声去除不彻底。软门限阈值和硬门限阈值处理比较（SORH的设置）在MATLAB语句中，SORH=‘s’，则为软阈值处理,向量X为待处理的信号。当SORH=‘h’，则为硬阈值处理。一般来说，用硬阈值处理后的信号比用软阈值处理后的信号更为粗糙。在MATLAB下运行如下语句：%软门限阈值和硬门限阈值效果比较sn
6、r=3;init=2055615866;[xref,x]=wnoise(3,11,snr,init);thr=0.4;%作用硬阈值xthard=wthresh(x,'h',thr);%作用软阈值xtsoft=wthresh(x,'s',thr);subplot(221),plot(xthard);title('作用硬阈值的结果');subplot(223),plot(xtsoft);title('作用软阈值的结果');MATLAB运行结果总结与体会现实中的图像多为含噪图像，当噪声较严重时，会影响图像的分割、识别和理解。传统的去噪方法在去噪的同时使图像的
7、细节变得模糊。小波变换由于具有“数学显微镜”的作用，在去噪的同时能保持图像细节，得到原图像的最佳恢复。通过此次实习，我学习到了很多知识，对以后的学习与工作会有很大的帮助，也很感谢老师与同学们的真诚指导与帮助。谢谢！春季常见传染病及预防控制永春县卫生防疫站郑锦港春季是传染性疾病的多发季节，常见的传染性疾病包括：流行性感冒、流行性脑脊髓膜炎、麻疹、水痘、腮腺炎、风疹、猩红热、甲肝等。这些传染病大多(除甲肝外）都是呼吸道传染病，可通过空气、短距离飞沫或接触呼吸道分泌物等途径传播。人员较密集、相对比较集中的地方。一旦出现较容易传播，会对大家工作带来影响，因此我
8、们有必要对春季常见的传染病采取预防措施。1、定时开窗自然通风.可有效降低室内空气中微生物的数量
