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低照度图像降噪技术研究

作　者: 夏咏梅
导　师: 房红兵；曹光跃
学　校: 南京理工大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 低照度图像降噪小波变换 MATLAB 仿真
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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引　用: 4次
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内容摘要

图像降噪是图像预处理中一项应用比较广泛的技术,其目的是为了提高图像的信噪比,突出图像的期望特征。低照度图像的特点就是对比度差,信噪比低。所以低照度图像的处理都是围绕着增强对比度和提高信噪比而展开的。图像降噪方法有时域和频域两种方法,但是归根到底是利用噪声和信号在频域上的不同特性来实现的。如何保证降低图像噪声的同时最大限度地保留图像的细节两者的平衡是图像降噪中的一个两难问题。建立在傅里叶变换基础上的滤波方法,在提高信噪比和提高空间分辨力两项上存在矛盾。低通滤波虽然能通过平滑抑制噪声,但同时也会把图像的边缘变得模糊。高通滤波虽然可以使边缘更加陡峭,但同时也会增强背景噪声。在小波变换这种强有力的信号分析工具出现以后,利用小波变换可以从更多细节上区分信号和噪声。例如在图像中边缘对视觉起主要作用,可以利用图像边缘信息区分信号和噪声等。文中对低照度图像降噪技术进行了研究;分析了数学形态学降噪方法、频域降噪方法、空域滤波降噪法和基于小波变换的图像降噪法等几种降噪方法的算法。频域滤波方法包括低通滤波和同态滤波;空域滤波包含中值滤波和均值滤波等;数学形态学法包括腐蚀和膨胀;小波变换法包括小波线性滤波、小波阈值降噪和小波模型降噪;偏微分方程法也可以用来做低照度图像的降噪处理。重点就小波降噪进行分析,并以MATLAB 仿真软件为平台,对系统自带的无噪声图片添加模拟低照度的噪声并使用空域滤波算法进行降噪仿真处理,然后调出小波工具箱,针对自己拍摄的低照度下的图像进行降噪仿真。仿真时应用不同的小波对图像降噪进行仿真处理,给出仿真效果图片,并就仿真效果进行比较。

低照度图像降噪技术研究

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