在matlab环境下对图像的噪声滤除的研究.docx
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在matlab环境下对图像的噪声滤除的研究
教学单位
学生学号
编号
本科毕业设计
题 目基于MATLAB的图像去噪的研究
学生姓名
专业名称 通信工程
指导教师
2015年5月14日
基于MATLAB的图像去噪的研究
摘要
在智能手机越发普及的今天,信息已经从简单的文字变为更直观的图像。
但是数字化的图像也面临诸多问题,因生成、传输时产生的噪声就是图像致命的杀手。
怎样去除噪声成为了当今数字图像领域中一个重要的研究课题。
其处理程度的优劣直接决定了后续的图像处理工作的好坏。
在本文中,第一部分介绍了图像处理的意义和现状。
第二部分介绍了MATLAB这款软件和本文用到的几种算法的原理。
第三部分着重研究并分析了三种常用的去噪方法并对一张图片进行了去噪仿真,得出了线性滤波中的均值滤波可用来抑制高斯噪声,非线性滤波中的中值滤波可用来处理椒盐噪声,维纳滤波也同样可用来处理高斯噪声的结论。
第四部分对结论的分析看出此三种方法滤噪的弊端,因此对新兴技术小波滤噪中的阈值和极大值两种算法做了研究。
得出极大值滤噪虽有较好效果但其算法较复杂,小波阈值法算法简单,选基灵活实用性广,对高斯和椒盐噪声效果均比较理想的结论。
最后再对全文做出总结,对比几种仿真结果。
关键词:
图像去噪,维纳滤波,小波阈值。
ThestudyoftheimagedenoisingbasedonMATLAB
Abstract
Intoday'ssmartphonesisincreasingly,fromsimpletextinformationhasbecamemoreintuitiveimage.Butthedigitalimageisalsofacingmanyproblems,becauseofthenoiseemittedbygenerationandtransmissionistheimageofdeadlykiller.Howtogetridofthenoisehasbecomeacurrentinthefieldofdigitalimageisanimportantresearchtopic.Thedegreeofitsprocessingdirectlydeterminesthesubsequentimageprocessingworkofgoodorbad.Inthisarticle,thefirstpartintroducesthesignificanceandstatusquoofimageprocessing.ThesecondpartintroducesthesoftwareMATLABandtheprincipleofseveralkindsofalgorithmusedinthispaper.Thethirdpartofthispaperstudiesandanalyzesthreekindsofcommondenoisingmethodandtheimagedenoisingsimulation,concludedthattheaveragefilteringcanbeusedinthelinearfiltertosuppressgaussiannoise,medianfilteringofnonlinearfilteringcanbeusedtodealwithsaltandpeppernoise,wienerfilteringisalsoavailabletodealwiththeconclusionofgaussiannoise.Thefourthpartanalysisoftheconclusionthatthedisadvantagesofthethreewaystofilterthenoise,sofortheemergingtechnologyofwaveletdenoisingthresholdandthemaximumtwoalgorithmtodotheresearch.Althoughitisconcludedthatthemaximumnoisehasbettereffectisrelativelycomplex,butthealgorithmofwaveletthresholdmethodissimple,chooseflexiblebasewiderpracticability,thegaussnoiseandsaltandpeppereffectareidealconclusion.Finally,giveasummarytofulltext,comparedseveralkindsofsimulationresults.
Keywords:
Imagedenoising,wienerfiltering,waveletthreshold.
目录
1绪论1
1.1本文研究背景1
1.2本文研究目的1
1.3本文的研究意义2
2Matlab及相关去噪原理3
2.1Matlab3
2.1.1MATLAB相关简介3
2.1.2Matlab发展史4
2.1.3Matlab的优势4
2.2图像去噪算法6
2.2.1均值滤波法6
2.2.2中值滤波法7
2.2.3维纳滤波法8
2.3小波变换基本理论9
2.3.1小波的基本分类9
2.3.2小波去噪基本原理10
3常用滤波法仿真11
3.1均值滤波法去噪仿真11
3.2中值滤波法去噪仿真15
3.3维纳滤波去噪仿真16
4新一代小波变换法去噪19
4.1基于小波变换的自适应模糊阈值法19
4.1.1基本原理19
4.1.2自适应模糊阈值滤波法仿真20
4.2小波变换模极大值去噪法22
4.2.1极大值的基本原理22
4.2.2模极大值基本算法22
4.3两种小波去噪算法的比较23
5总结25
5.1对本文的总结25
5.2对今后工作的展望26
参考文献27
致谢28
附录.....................................................................................................................34
1绪论
1.1本文研究背景
视觉作为人类最重要的五感之一,对人类的影响至关重要。
视觉是图像的一个重要来源。
图像是客观对象相似的、生动的描述亦或是照片。
图像是对包含描述对象有关信息的客观对象的表示。
人们获取的主要信息源大约75%来自视觉,这是主要的获取方式。
图像处理是必要的图像操作,用于达到人们想要的结果,被称为图像处理技术。
分为模拟图像处理和数字图像处理两种。
用光学的方法和摄影技术处理图像被称为模拟图像处理,而用计算机对数字图像进行操作就是数字图像处理。
从1960年开始,微电子技术和数字技术的出现给数字图像处理提供了先进的技术支持,特别是计算机技术的问世与发展,更是为图像处理带来了质的飞跃。
数字图像处理也从众多电子信息类学科中脱颖而出,成为一门具有高度发展前景的学科。
目前,图像处理技术广泛应用于各种领域。
从医学领域的CT成像、B超成像,到军事上的卫星侦察,再到航空航天中对外太空的拍摄,所出现的图像都要用到这种技术。
随着科技的不断进步,相信图像处理将在更多领域发挥出更为重要的作用。
1.2本文研究目的
我们从外界获取到的图像,在保存、传输的过程中难免会产生失真,从而影响图片的清晰度。
在大多数的情况下,人们对这种图像质量的下降很难避免。
噪声就是影响图片质量的一个重要因素。
而在有些情况下,需要消除这些噪声来提高图片的清晰度,这样可以更好的分析和理解图像。
噪声会妨碍人们的视觉器官和系统传感器。
大多都为不可控或不可预知的随机信号,只能用概率统计的方法去估计。
噪声影响的不单是最终产出的图像,而是图像产生、输入、处理的全部环节。
因此在图像处理中,对图像消噪是极其必要且重要的。
经过这么多年的发展,用于增强图像质量的方法已经出现了很多种。
但是。
具体哪一种方法的效果好,并没有准确的标准。
因为图片的质量好坏取决于人的主观感觉,往往一个图像的处理要用到多种方法。
而各种新兴技术的出现,在与老牌技术的对比下,怎样能有效地提高图片的质量,去除噪声,仍然是图像处理技术中的难点。
而在如今的技术下,对图像进行噪声的滤除难免会对其质量产生影响。
最明显的就是清晰度受损,如何避免这种弊端,仍然需要不断探索和研究。
1.3本文的研究意义
总的来说,图像噪声的去除属于图像的预处理阶段,也算是图像恢复的手段之一。
对图像进行消除噪声的意义在于:
(1)尽管已经有了许多种滤除噪声的方法,但是所有的方法都面临着牺牲清晰度的代价。
所以研究出新的没有弊端的方法或者完善已有的方法仍然具有重大的意义。
(2)多种不同方法属于不同的领域,但是若是能将多种领域结合起来,找到其中的关联度,达到取长补短的目的,也是具有非常好的意义。
(3)图像处理技术如今也广泛应用于各行各业,若是有了技术上的推进,对其他行业也有一定的推动作用。
2Matlab及相关去噪原理
2.1Matlab
2.1.1MATLAB相关简介
MATLAB是包括了Maple、Mathematica和MathCad三部分的一种可以快速精确完成复杂数学计算的商业化的数字运算工具[1]。
尽管它的各个部分具有优秀的数学计算能力,但是没有哪一个单独部分是最佳的,各自都存在优势与短板。
每个部分都能够完成基本的数学计算,对于实现符号预算和完成更为高级的数学计算上,两者的方法有所不同。
拿矩阵运算举例,MATLAB可以快速的完成矩阵的计算,而Maple在符号计算方面比较擅长。
MATLAB软件可以看作为一个计算器,它可以实现繁琐的计算。
事实上也可以完成复杂的科学计算。
如果有计算器和MATLAB,人们更倾向于MATLAB。
即便是做一些平衡收支之类的计算。
在更为严谨的工程领域,MATLAB正在被更多的人使用,成为工程师和科学家的标准运算工具,但这并不意味着C++和FORTRAN之类的高级语言已经落伍。
MATLAB使用起来方便而且可以完成很多类型的编程任务,但是MATLAB不是所有程序的最佳实现工具。
对于数值计算,特别是矩阵运算和数据图形化方面,MATLAB是当之无愧的王者。
但是MATLAB不适合编写文字处理程序。
对于操作系统和设计类软件等大型应用程序来说,一般选择C++或FORTRAN作为首选软件。
事实上,MATLAB最初是一个以FORTRAN语言为蓝本编写的软件,之后又用C语言重新编写了一遍,C++语言又是C语言的进化版。
和其他的编程语言相比,MATLAB在图形处理上要比它们强。
因为MATLAB可以使用图形应用功能,别的高级语言一般不具有这种功能。
MATLAB也有和其他高级语言相同之处,MATLAB也可以完成数值方面的计算。
在数值计算方面,MATLAB同样具有明显优势,完成大量数据的重复计算和处理时,MATLAB要快得多。
一般来说,C++或FORTRAN计算程序,计算速
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