学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于小波变换的图像去噪算法与实现

作　者: 袁红梅
导　师: 陈文；甘雨
学　校: 上海交通大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 小波变换图像处理小波去噪软硬阈值图像奇异性
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 861次
引　用: 14次
阅　读: 论文下载

内容摘要

图像在采集、获取以及传输的过程中,往往要受到噪声的污染,被噪声污染了的图像叫做含噪图像。噪声是影响图象质量的主要因素,各种噪声极大的影响着人们从图像中提取必要信息,噪声消除一直是图像处理中一个古老的课题.近年来,小波理论得到了非常迅速的发展,小波分析是局部化时频分析,它用时域和频域的联合表示信号的特征,是分析非平稳信号的有力工具,它通过伸缩、平移等运算功能对信号进行多尺度细化分析,能有效地从信号中提取信息。小波分析是目前国际公认的信号与信息处理领域的高新技术,是信号处理的前沿课题和研究热点,在信号滤波、图像去噪、图像压缩、图像边缘检测、图像融合等领域的应用愈来愈受到人们的重视。而本文主要研究小波理论在信号以及图像去噪方面的应用。本文所做的主要工作如下:综合阐述了小波图像去噪技术发展的历史和技术发展现状,同时指出小波去噪较其它传统方法的优势,以及开展小波图像去噪与压缩编码研究的意义。介绍了小波图像去噪的理论基础,总结了小波的数学特性,阐述了各种小波变换、多分辩率分析等图像去噪与压缩中常用的理论知识。介绍了几类常用的信号去噪技术,重点研究了Donoho提出的阈值法去噪方法。根据这一特点给出了软阈值法和硬阈值法。在这种方法基础上,在仿真试验中,采用Daubechies 4单小波,对含噪信号进行去噪。实验表明,该方法能够进一步的提高信噪比,去噪效果十分明显。本文提出了一种基于图像奇异性的小波收缩阈值的选取,通过实验表明,该方法能更好地去噪。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-11
第一章绪论  11-19
  1.1 引言  11-15
    1.1.1 传统去噪方法概述  11-15
  1.2 小波去噪的意义及问题描述  15-16
    1.2.1 小波去噪的特殊优点  15
    1.2.2 小波去噪基本问题描述  15-16
  1.3 本文研究的历史背景  16-17
    1.3.1 小波去噪发展历史  16-17
  1.4 本章小结  17-19
第二章小波分析的基本理论  19-33
  2.1 小波信号产生的背景  19-22
    2.1.1 傅立叶变换  19-20
    2.1.2 短时傅立叶变换  20-22
  2.2 多分辨率分析  22-25
  2.3 小波分析  25-32
    2.3.1 连续小波变换  27-28
    2.3.2 二进小波与二进小波变换  28-29
    2.3.3 离散小波与离散小波变换  29-32
  2.4 本章小结  32-33
第三章小波去噪的基本原理  33-36
  3.1 小波去噪中的小波系数模型  33-34
    3.1.1 层内模型  33
    3.1.2 层间模型  33-34
    3.1.3 混合模型  34
  3.2 各种小波变换在小波去噪中的应用  34-35
  3.3 本章小结  35-36
第四章小波去噪研究  36-55
  4.1 小波基的选取  36-47
    4.1.1 小波基的特性  36-38
    4.1.2 常用小波基  38-41
    4.1.3 小波基选取实例分析  41-47
  4.2 信号与噪声在小波变换下的传播特性  47-48
  4.3 阈值去噪研究  48
  4.4 消噪效果的评价  48-49
  4.5 其他去噪研究  49-53
    4.5.1 相关去噪研究  49-50
    4.5.2 模极大值去噪研究  50-51
    4.5.3 平移不变量去噪研究  51-53
  4.6 实验  53-54
  4.7 本章小结  54-55
第五章小波收缩去噪算法  55-65
  5.1 阈值去噪步骤  55-56
  5.2 小波收缩函数研究  56-60
    5.2.1 软阈值和硬阈值研究  56-60
  5.3 基于图像奇异性收缩阈值的选取  60-64
    5.3.1 算法描述  60-62
    5.3.2 算法实验分析  62-64
  5.4 本章小节  64-65
第六章结论  65-68
  6.1 论文总结  65
  6.2 工作展望  65-68
参考文献  68-70
谢辞  70-71
攻读硕士学位期间已发表的论文  71

基于小波变换的图像去噪算法与实现

内容摘要

全文目录

相似论文