【正文】 令也是可以實現(xiàn)的，但是命令行之間要用逗號隔開，在MATLAB中…表示“續(xù)行號”表示一條語句可以分為多行編寫。 MATLAB工作環(huán)境本節(jié)主要介紹用戶界面所包含的各個窗口的功能和使用方法。w經融工具箱（Financial Toolbox），面向對象的投資組合的優(yōu)化求解器，并且含有周轉率和交易成本。還可以應用于矩陣運算、繪制函數(shù)和數(shù)據(jù)、實現(xiàn)算法、創(chuàng)建用戶界面、連接其他編程語言的程序。1984年：由Little,Moler,SteveBangert合作成立的MathWorks公司，這意味著MATLAB正式的走進軟件市場，他們繼續(xù)的研究和開發(fā)MATLAB軟件。它是一種高級語言，主要面向科學和工程計算，可以用數(shù)學語言的形式編寫程序，它比其他語言（C語言、BASIC、FORTRAN）有接近書寫計算公式的思維方式，MATLAB可以以矩陣的形式出現(xiàn)，用這個軟件進行編程就像是在草紙讓列出公式計算一樣，非常簡單。然而當一個函數(shù)用函數(shù)展開時，它在時間域的定位性是非常正確的，而對于頻域卻沒有任何的作用，不能識別頻率與的信息，這說明函數(shù)分析只能對信號在全部頻域上的整體時域特性進行一個反映，而提供不了任何頻域段所包含的時間信息。想要得到質量優(yōu)秀的數(shù)字圖像，就要著重的研究圖像降噪預處理方法，它的的好壞成為后續(xù)處理的重要的因素。這些都屬于圖像處理研究范圍，然而對圖像信息進行預處理以達到降噪和去除干擾的圖像降噪處理在數(shù)字信號處理中占有很大的比重，是很重要的一個部分，因而本文重點研究圖像的降噪處理。它的作用是為研究者提供一個滿足的圖像，或者將圖像轉換為易于人或者計算機分析的圖像。圖像比語言信息或文學信息包含更多的信息量、因而具有更高的傳遞效率，和使用效率和很強的適應性。最常用的有效的閾值降噪的方法就是小波閾值降噪方法了。選基靈活性：由于小波變換可以靈活選擇變換基，多分辨率：由于采用了多分辨率的方法，所以可以非常好地刻畫信號的非平穩(wěn)特征，如邊緣、尖峰、斷點等；其中較大的相關量被視為對應于邊緣細節(jié)等的圖像特征，因而被抽取出來，并作為原信號小波變換的估計，然后經反變換就得到降噪后的圖像。小波系數(shù)模型法主要是基于圖像有用信號在各層相應位置上的小波系數(shù)之間具有很強的相關性，而噪聲的小波系數(shù)則具有弱相關性或不相關的特點。例如Donoho和Johnstone等提出了稱為“小波閾值” 的圖像降噪方法，后來人們對噪聲的圖片進行了優(yōu)化， Donoho等人將小波系數(shù)分為：主要系數(shù)和次要系數(shù)，主要系數(shù)數(shù)值較大，包括了小波分量的絕大多數(shù)能量，決定了圖像的邊緣等細節(jié)；次要系數(shù)數(shù)值較小，大小分布在零值附近，對圖像影響不大，可看作噪聲系數(shù)，給予去除。降低了噪聲，圖像的細節(jié)就會受到影響，同樣保證圖像細節(jié)。但是變分法的出現(xiàn)很好的解決了這個問題。多種的圖像降噪的方法中閾值小波降噪技術更好，應用范圍更廣闊。在以前，有很多的學術喜好者利用自己的方法研究圖像降噪的問題，圖像降噪技術是圖像處理技術的關鍵技術之一，在處理圖像的過程中我們不能避免噪聲的出現(xiàn)，人們根據(jù)噪聲的特性以及它的頻譜的特點，各種各樣的圖像降噪技術的方法隨運而生，得到了廣泛的應用。但是計算機對圖像處理要經過很多過程，但是圖像數(shù)字化后，整個技術的過程就更加直接了，同時憑借著圖像的數(shù)字化，數(shù)字圖像處理技術得到了很快的發(fā)展。信息傳輸中，媒介有很多，而圖像是其中最主要之一。關鍵詞：小波變換，圖像去噪，小波閾值，閾值函數(shù)，小波基函數(shù)，最優(yōu)分解層AbstractIn the course of image processing，the collection，transformation and transmission of images are frequently affected by imaging equipments and noises in exterior environment，therefore，image quality declines．Because noises have big infection to the continuous processing of images，it has very important practical meaning to noises reduction．Image noise reduction is a widely image preprocessing of technology. It’ s purpose is to enhance the SNR between original image and denoised image, improve the characteristics of image. The digital image denoise involves domains and so on optical system, microelectronic technology, puter science，mathematical analysis, it’s a very prehensive interdisciplinary science, now its practice application is very widespread: In the medicine, the military, art, the agriculture and all have very extensive and ripe using so on. MATLAB is one kind of highly effective engineering calculation language，in aspects and so on value putation, data processing, imagery processing, neural network, wavelet analysis all has the widespread application.Therefore, hunting for a method of denoising effectively and keeping the edge information simultaneously is a goal people have been pursuing all the time. Wavelet analysis is local analysis in the time domain and frequency domain, which represents the signal property using bination of the time domain and frequency domain ,which represents the signal property using bination of the time domain and frequency domain. It is a useful tool to analyze the unstationary signal that important multiscale analysis to the signal by the translation and diatom of the moocher wavelet ,so it can effectively extract information from signal .Recently ,with the improvementof wavelet theory ,wavelet analysis has applied to image denoising successfully Compared with traditional methods, wavelet has inparable advantage in image denoising. It can not only wipe off noise but also retain the image details.In this paper, wavelet threshold noise reduction, through the deposition of the image, extracting the threshold, the final reconstructed image, wavelet threshold noise reduction coefficient of thought is a layer wavelet deposition coefficients modulus greater than or less than a certain threshold are processed in the image obtained after the processing of digital image is reconstructed. Paper in the horizontal direction, vertical direction and diagonal direction of the threshold processing, the threshold value processing of the three directions of the image can be a good noise reduction processing. Then we discuss the quality of image noise reduction effect in the case of different wavelet bases, and in the noise reduction methods and wavelet basis in certain circumstances, to find the optimal deposition level of wavelet coefficients obtained by the wavelet deposition under optimal number of levels the best wavelet deposition level image noise reduction.Key words: Wavelet Analysis。然后在對最優(yōu)的小波基函數(shù)進行不同層次的小波系數(shù)分解，也是通過計算信噪比和最小均方誤差來得出小波基的最優(yōu)分解層數(shù)，在最優(yōu)分解層數(shù)下對噪聲圖像進行降噪處理效果最好。分類號： 編號：沈陽化工大學本科畢業(yè)論文題 目： 基于MATLAB小波分析的圖像降噪處理 院 系： 信息工程學院 專 業(yè)： 通信工程 班 級： 1001 學生姓名： 田維軍 指導教師： 郭爍 論文提交日期： 年 月 日 論文答辯日期： 年 月 日摘要本文研究的對象是加入高斯白噪聲的數(shù)字信號，信號在傳輸或進行處理的過程中會受到噪聲的影響，會影響到數(shù)字圖像的質量，因此本文針對加入噪聲的圖像進行降噪處理，提高圖像的清晰度，使得圖像的質量達到最優(yōu)。利用不同的小波基函數(shù)對噪聲圖像進行分解，觀察利用不同的小波基函數(shù)對圖像降噪的結果，通過計算信噪比和最小均方誤差來判斷最適合圖像降噪的小波基函數(shù)，信噪比越大，最小均方誤差越小則圖像的降噪效果就越好，通過分析可以選擇出圖像降噪的最優(yōu)的小波基函數(shù)。利用以上的分析對噪聲圖像進行了很好的降噪效果。 Threshold Function目錄第一章 緒論 1 研究背景和意義 1 數(shù)字圖像降噪處理的簡介 5 本文研究內容 6第二章 MATLAB圖像處理基礎 7 MATLAB簡介 7 MATLAB概述及發(fā)展史 7 MATLAB工作環(huán)境 8 數(shù)據(jù)類型、圖像類型及轉換 9 數(shù)據(jù)類型