隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字圖像已經(jīng)在我們生活中隨處可見,同時(shí)人們對(duì)于圖像畫質(zhì)的要求也在不斷提高�？墒窃讷@取和傳輸圖像的過(guò)程中,往往會(huì)受到許多因素的干擾,這樣也就不可避免的會(huì)產(chǎn)生一些噪聲。因此對(duì)于圖像去噪是便成為圖像處理中的一個(gè)頗為重要的研究?jī)?nèi)容。 圖像去噪也不是一個(gè)新的話題,但是在過(guò)去一段時(shí)間人們只是通過(guò)一些線性的濾波方法來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行去噪。小波理論的提出,特別是當(dāng)小波變換理論應(yīng)用于二維圖像以后,圖像的去噪問(wèn)題便得到了更好的解決,從而推動(dòng)了圖像去噪的發(fā)展。基于小波變換的去噪是指含噪信號(hào)在經(jīng)過(guò)小波變換之后,所得的信號(hào)的小波系數(shù)與噪聲的小波系數(shù)在不同尺度上顯示出不同的特性,可以通過(guò)構(gòu)建相應(yīng)的規(guī)則,以達(dá)到對(duì)小波域中的信號(hào)和噪聲的小波系數(shù)進(jìn)行不同處理的目的,減小或者完全去除那些因噪聲而產(chǎn)生的系數(shù),但同時(shí)又要最大程度地把原始信號(hào)的小波系數(shù)保留下來(lái),最后再進(jìn)行小波逆變換重構(gòu)原始信號(hào)。 本文是以圖像去噪為主要內(nèi)容,分別介紹了小波分析的基本理論,多分辨率分析和Mallat算法,以及傳統(tǒng)去噪方法去噪原理和算法,同時(shí)也對(duì)基于小波變換的三種圖像去噪方法進(jìn)行了闡述：模極大值重構(gòu)去噪、空域相關(guān)性去噪和小波域閾值去噪,通過(guò)對(duì)各個(gè)方法進(jìn)行大量的仿真實(shí)驗(yàn),從而得出它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)和適用對(duì)象。針對(duì)小波閾值去噪方法所具有實(shí)現(xiàn)相對(duì)比較簡(jiǎn)單、計(jì)算量比較小,處理效果佳等優(yōu)勢(shì)。最后,對(duì)小波域閾值去噪法進(jìn)行了更為詳盡的分析,特別是在對(duì)閾值和閾值函數(shù)選取等幾個(gè)關(guān)鍵性問(wèn)題上進(jìn)行了詳細(xì)討論。在此基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的閾值去噪算法,并在MATLAB平臺(tái)上了進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),通過(guò)與傳統(tǒng)的軟閾值函數(shù)和硬閾值函數(shù)等去噪算法相比,得出它能夠更為有效地消除圖像中噪聲的結(jié)果。而且將其與中值濾波相結(jié)合構(gòu)造出新方法,利用MATLAB對(duì)新方法進(jìn)行數(shù)值模擬,從而得出了對(duì)于含有混合噪聲的圖像去噪也起到較好的去噪效果的結(jié)論。
【學(xué)位單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2014
【中圖分類】：TP391.41
【部分圖文】：

圖2.5 Meyer小波時(shí)域波形圖2.5給出了 Meyer小波時(shí)域波形，Meyer小波是正交的、對(duì)稱的，有著非常好的規(guī)則性，也具有很高的消失矩，但缺點(diǎn)是不是無(wú)限支撐的，其有效的支撐范圍在[-8，8J之間。(4)墨西哥帽（Mexican Hat)小波：是對(duì)高斯（Gauss)函數(shù)求二階導(dǎo)數(shù)而得到的小波，函數(shù)表示形式如下：2 —= ~j=0-0e 2 (2.33)V3V^16

圖2.6 Mexican Hat小波時(shí)域波形圖2.6給出了 Mexican Hat小波時(shí)域波形，Mexican Hat小波在時(shí)（空）間域與頻率域都有很好的局部化，而且滿足= 可是它并不存在尺度函數(shù)，因此MexicanHat小波函數(shù)不具備正交性。(5)多伯奇斯（Daubechies)小波：是著名的小波分析學(xué)者Daubechies所提出來(lái)的小波基函數(shù)，也可稱之為db小波，用dbN來(lái)對(duì)其進(jìn)行表示，其中N代表的是小波所具有的階數(shù)。二階以上的Daubechies小波就沒(méi)有相應(yīng)解析表達(dá)式，但對(duì)其二尺度差分方程的系數(shù)能夠簡(jiǎn)單的進(jìn)行表示。當(dāng)使/>(y) = fcT+V’

2.7給出了 Daubechies小波在N分別等于1、2、3、4時(shí)的時(shí)域波形，Dau上是一組二進(jìn)制小波的總稱，它在時(shí)域具有有限支撐的，在頻域當(dāng)[9]。當(dāng)N=1時(shí)就是Haar小波（可從圖2.7中db]的圖像看出）。分辨率分析與Ma I I at算法

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

1 廖福元,黃國(guó)石;兩種小波閥值去噪算法的比較研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2004年16期

2 許立騰;;小波閾值法在圖像去噪領(lǐng)域的應(yīng)用研究[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2009年22期

3 蔡敦虎,羿旭明;小波基的選取對(duì)圖像去噪的影響[J];數(shù)學(xué)雜志;2005年02期

4 張維強(qiáng),徐晨;一種基于平移不變的小波閾值去噪算法[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2003年06期

5 林椹\ ,宋國(guó)鄉(xiāng),薛文;圖像的幾種小波去噪方法的比較與改進(jìn)[J];西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2004年04期

6 王拴中;朱玉田;;改進(jìn)小波閾值去噪法的對(duì)比性仿真實(shí)驗(yàn)與分析[J];噪聲與振動(dòng)控制;2012年01期

本文編號(hào)：2810484