基于Matlab的图像去噪算法的研究毕业设计论文文档格式.docx

基于Matlab的图像去噪算法的研究毕业设计论文文档格式.docx

《基于Matlab的图像去噪算法的研究毕业设计论文文档格式.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于Matlab的图像去噪算法的研究毕业设计论文文档格式.docx（39页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号。

关键词：

邻域平均法；

中值滤波；

维纳滤波；

小波变换

Abstract

Intheinformationsociety,theimageintheinformationtransmissionisusedmoreandmorewidely.Therefore,ensuringtheminimumofthenoiseandpollutionintheprocessofimagecollectionandtransmissionbecameanimportantpartofthefield.

Thispapermainlyanalysisanddiscusstheneighborhoodaveragemethod,medianfilteringmethod,wienerfilteringmethodandthefuzzywavelettransformmethodofimagedenoisingalgorithm.Firstlyintroducethecommonimageprocessingfunctionsanditsapplications.Secondlyelaboratetheprinciplesandcharacteristicsofthefourdenoisingalgorithm.FinallyusingMatlabsoftwaretoanoiseimages（includinggaussiannoiseorsalt&

peppernoise）,andgettingsomeconclusionsfromthesimulationdenoisinganalysis:

averagefilteringistypicaloflinearfilter,whichisbetterusedforgaussiannoise.Themedianfilterisacommonnonlinearfilteringmethod,especiallyeffectivetosalt&

peppernoise.Throughwienerfiltering,thegaussiannoiseisinhibitedobviously.Waveletcoefficientsthresholdprocessinginwaveletdomaincanremovenoiseandthethesignalwhichisnotexpect.

Keywords：

Averageneighborhood；

Medianfilter；

Wienerfiltering；

Wavelettransform

独创声明

本人郑重声明：

所呈交的毕业设计（论文），是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议。

尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本设计（论文）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。

本声明的法律后果由本人承担。

作者签名:

二〇一〇年九月二十日

毕业设计（论文）使用授权声明

本人完全了解滨州学院关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定。

本人愿意按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版，同意学校保存学位论文的印刷本和电子版，或采用影印、数字化或其它复制手段保存设计（论文）；

同意学校在不以营利为目的的前提下，建立目录检索与阅览服务系统，公布设计（论文）的部分或全部内容，允许他人依法合理使用。

（保密论文在解密后遵守此规定）

作者签名:

第1章概述

课题研究背景

21世纪，人类已经进入了信息化时代，计算机在处理各种信息中发挥着重要作用。

据统计，人类从自然界获取的信息中，视觉信息占75%~85%。

俗话说“百闻不如一见”，有些场景或事物，不管花费多少笔墨都难以表达清楚，然而，若用一幅图像描述，可以做到一目了然。

可见，在当代高度信息化的社会中，图形和图像在信息传播中所起的作用越来越大，在图像处理领域，数字图像处理得到了飞速发展。

图像是信息社会人们获取信息的重要来源之一。

在通过图像传感器将现实世界中的有用图像信号进行采集、量化、编码、传输、恢复的过程中，存在大量影响图像质量的因素。

因此图像在进行使用之前，一般都要经过严格的预处理如去噪、量化、压缩编码等。

噪声的污染直接影响着对图像边缘检测、特征提取、图像分割、模式识别等处理，使人们不得不从各种角度进行探索以提高图像的质量。

所以采用适当的方法尽量消除噪声是图像处理中一个非常重要的预处理步骤。

图像处理技术在20世纪首先应用于图像的远距离传送，而改善图像质量的应用开始于1964年美国喷气动力实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的月球照片进行处理，并获得巨大成功。

现在图像处理技术已深入到科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域。

科学家利用人造卫星可以获得地球资源照片、气象情况；

医生可以通过X射线或CT对人体各部位的断层图像进行分析。

但在许多情况下图像信息会受到各种各样噪声的影响，严重时会影响图像中的有用信息，所以对图像的噪声处理就显得十分重要。

图像去噪的研究现状

图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像。

常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等[1]。

光学相干层析成像是近些年来发展较快的一种层析成像技术。

因为其对生物组织无辐射损伤、具有微米级的分辨率、高探测灵敏度和越来越快的扫描速率等优点，在医学诊断病变组织方面，尤其是对生物组织活体检测具有诱人的应用前景[2]。

由于噪声干扰的存在，这些生理信号可能失真[3]。

甚至面目全非，这给图像信息带来了难度。

因此，就必须对含噪图像进行处理，改善图像质量。

最大程度上显现信号本身的特点。

在所处理的图像中，相邻像素的灰度之间大多具有很高的相关性，也就是说，一幅图像中大多数像素的灰度差别不大[4]。

因为这种灰度相关性的存在，一般图像的能量主要集中在低频区域中，只有图像的细节部分的能量才处于高频区域中。

因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现，而这部分干扰信息主要集中在高频区域内，所以消除噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波，但与之同时带来的负面影响是图像的细节也有一定的衰减，从视觉效果上来看图像比处理前模糊。

一个较好的去噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊[5]。

为了改善图像质量，从图像中提取有效信息，必须对图像进行去噪预处理。

根据噪声的频谱分布的规律和统计特征以及图像的特点，出现了多种多样的去噪方法。

经典去噪方法有：

空间域合成法、频域合成法和最优线性合成法等[6]。

与之相适应的出现了许多应用方法：

如均值滤波器、中值滤波器、低通滤波器、维纳滤波器、最小失真法等[7]。

这些方法广泛应用，促进数字信号处理的极大发展。

显著提高了图像质量。

近年来，小波变换去除噪声的方法得到广泛的应用[8]。

与传统的去噪方法相比。

它利用的是非线性域值，在时间域和频率域同时具有良好的局部化性质，而且时窗和频窗的宽度可以调节。

对高频成分采用逐渐精细的时域或空域取样步长，从而可以聚焦到对象的任意细节。

因此可以提高散斑高散射特性的噪声对比度，很好的消除散斑噪声[9]。

小波变换去除噪声的方法在不断地发展，去噪方法很多，如非线性小波变换阈值法去噪、小波变换模极大值去噪及基于小波变换域的尺度相关性去噪法等。

本文主要工作

图像在获取和传输过程中，往往受到噪声的干扰，而降噪的目的是尽可能保持原始信号主要特征的同时，除去信号中的噪声。

目前的图像去噪方法可以将图像的高频成分滤除，虽然能够达到降低噪声的效果，但同时破坏了图像细节。

边缘特性是图像最为有用的细节信息，本文对邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法及模糊小波变换法的图像去噪算法进行了研究分析和讨论。

第2章Matlab简介：

介绍软件Matlab的概况、发展历程、语言特点、图像处理应用时的常用函数及其用法。

第3章图像去噪算法：

简要说明了图像噪声的概念及分类，详细阐述了邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法及模糊小波变换法的去噪原理及特点。

第4章基于Matlab的图像去噪算法仿真：

根据邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法及模糊小波变换法原理分析，运用Matlab仿真软件编写代码，对一张含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，并对结果分析讨论，比较几种方法的优缺点。

第2章

Matlab简介

Matlab概况

Matlab（MatrixLaboratory）为美国Mathworks公司1983年首次推出的一套高性能的数值分析和计算软件，其功能不断扩充，版本不断升级，目前的最新版本为7.1版。

Matlab将矩阵运算、数值分析、图形处理、编程技术结合在一起，为用户提供了一个强有力的科学及工程问题的分析计算和程序设计工具，它还提供了专业水平的符号计算、文字处理、可视化建模仿真和实时控制等功能，是具有全部语言功能和特征的新一代软件开发平台。

Matlab已发展成为适合众多学科，多种工作平台、功能强大的大型软件。

在欧美等国家的高校，Matlab已成为线性代数、自动控制理论、数理统计、数字信号处理、时间序列分析、动态系统仿真等高级课程的基本教学工具。

成为攻读学位的本科、硕士、博士生必须掌握的基本技能。

在设计研究单位和工业开发部门，Matlab被广泛的应用于研究和解决各种具体问题。

在中国，Matlab也已日益受到重视，短时间内就将盛行起来，因为无论哪个学科或工程领域都可以从Matlab中找到合适的功能。

当今的信息化社会，图像是人类赖以获取信息的最重要的来源之一。

随着计算机技术的迅猛发展，图像技术与计算机技术不断融合，产生了一系列图像处理软件，如VC、Matlab，这些软件的广泛应用为图像技术的发展提供了强大的支持。

Matlab已成为国际公认的最优秀的科技应用软件之一，具有编程简单、数据可视化功能强、可操作性强等特点，而且配有功能强大、专业函数丰富的图像处理工具箱，是进行图像处理方面工作必备的软件工具。

Matlab发展过程

Matlab名字由MATrix和LABoratory两词的前三个字母组合而成。

那是20世纪七十年代后期的事：

时任美国新墨西哥大学计算机科学系主任的CleveMoler教授出于减轻学生编程负担的动机，为学生设计了一组调用LINPACK和EISPACK库程序的“通俗易用”的接口，此即用FORTRAN编写的萌芽状态的Matlab。

经几年的校际流传，在Little的推动下，由Little、Moler、SteveBangert合作，于1984年成立了MathWorks公司，并把MATLAB正式推向市场。

从这时起，Matlab的内核采