【正文】 （ 2)軟件環(huán)境： Windows 7 操作系統(tǒng)， Matlab 應(yīng)用軟件。sym839。 ch2=hard_t(h2,thr2)。)。 %去噪后的圖像 figure imshow(III)。 ch2=soft_t(h2,thr2)。per39。 ca=idwt2(ca1,ch1,cv1,cd1,39。 thr=3*sigma。per39。 由表 43 本文方法獲取的 均方根誤差 比較低， 均方根誤差 RMSE 相比軟閾值下降了 ％ , 比硬閾值所得結(jié)果下降了 ％，表明了去噪圖像更接近于原圖像 ，去噪效果更加有效；獲取的峰值信噪比較高， 比軟閾值所得結(jié)果提高了 ％，比硬閾值所得結(jié)果提高了 ％，顯然， 本文方法比較更有效地保留了有用信息； 熵 Entropy 相比軟閾值提高了 %，相比硬閾值提高 %，表明了去噪圖像保留了更多的原圖像信息 。 研究方法 為了客觀地驗(yàn)證本文算法 在圖像去噪中的正確性和 有效性， 本文采用經(jīng)典的小波變換 方法與本文改進(jìn)方法進(jìn)行比較實(shí)驗(yàn)。常常 在衡量圖像去噪 算法的優(yōu)劣時(shí)， 需要 將主觀與客觀兩種標(biāo)準(zhǔn)結(jié)合起來考慮。 圖像去噪新 算法描述 針對(duì)傳統(tǒng)去噪算法的去噪迷糊與對(duì)細(xì)節(jié)保護(hù)不夠等缺點(diǎn)，本文提出了一種改進(jìn)的去噪新算法，具體算法步驟為： 第一步：圖像分解。二維圖像的這種行、列可分離性簡化了圖像的小波變換 。并 利用本文方法與傳統(tǒng)方法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn) ， 通過 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 驗(yàn)證了本文算法 的可行性和有效性。 但果品的人工分級(jí)容易受人為因素的影響，導(dǎo)致分級(jí)的結(jié)果很可能會(huì)有一些主觀性 ，從而出現(xiàn)了 效率很低、準(zhǔn)確性差、速度慢等缺點(diǎn)。 關(guān)鍵字 ： 圖像 去噪； 小波 變換；閾值函數(shù) Application of fruit image denoise based on Wavelet Transform Abstract: Fruit image in access and transmission process will often be noise pollution, greatly influence the people to extract the image detail information. Image denoising is the purpose of for the most part in removing the noise at the same time as far as possible keep the detail of the image features, provide convenience for subsequent processing work, it is necessary before subsequent processing in fruit image denoising. Wavelet analysis as a new analysis method, the multiresolution characteristics, in the time domain and frequency domain at the same time has good localization characteristics. Practice has proved that wavelet transform is the most powerful image processing tools, has been widely used in fruit image denoising. This article in detail introduced the basic theory of wavelet transform and the principle of fruit image denoising, and studies and analyzes the mon threshold function, thoroughly discusses improved threshold function method, a new image denoising method is proposed. And using the method with traditional method, the simulation experiment through the experimental results verify the feasibility and effectiveness of this algorithm. Keywords:image denoising。采用該方滁州學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 3 法對(duì)果品 圖像的加性噪聲 ( 高斯白噪聲 )去噪 ,視覺效果清晰 ,優(yōu)于鄰域平均法、中值濾波法、小波閾值去噪法和 Wiener 濾波去噪法的去噪結(jié)果 , 更好于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的去噪結(jié)果； 20xx 年楊福增等為了彌補(bǔ)小波閾值去噪后的圖像上容易出現(xiàn)吉布斯現(xiàn)象，提出了一種將小波變換維納濾波器相結(jié)合的去噪方法，并將該方法用來去除蘋果圖像上的噪聲 。分解算法 即 ： ? ???? lk MlknlmkM nm chhc , 1,22, (29） ? ???? lk MlknlmkM nm cgh, 1,22,? (210） ? ???? lk MlknlmkM nm chg, 1,22,? (211） ? ???? lk MlknlmkM nm cgg, 1,22,? (212） 下面闡述 圖 像的二維小波重構(gòu)算法 ： 1,?Mnmc =? ???lk Mlknlmk chh, 1,22+????lkMlknlmk cgh,1,22+????lkMlknlmk chg,1,22+????lkMlknlmk cgg,1,22(213） 根據(jù)上述公式，畫出示意圖如下所示。根據(jù) 指數(shù)函數(shù)具有 高階可導(dǎo)的特性，為此 給出 了改進(jìn)的新的閾值函數(shù)，其函數(shù)表達(dá)式如下： ???????????TkjWTkjWTkjWkjWukjWkjW),(,0),(),),())(,(s gn ()1(),(),(? （ 33） 其中， )0(1 2)),(( ??? ?? meu TkjWm ，新閾值函數(shù)是介于軟 硬閾值函數(shù)之間的一個(gè)靈活選擇。目前對(duì)圖像的去噪質(zhì)量評(píng)價(jià)主要有兩類常用的方法：一類是人的主觀評(píng)價(jià)，它由人眼直接觀察圖像效果，還只是一個(gè) 定性的描述方法，不能作定量描述，但它能反映人眼的視覺特性。因此去噪后圖像越接近原來的圖像，其 PSNR 也就越 大。 同時(shí)，由表 42 可得： 本文方法獲取的 均方根誤差 比較低， 均方根誤差 RMSE 相比軟閾值下降了 ％ , 比硬閾值所得結(jié)果下降了 ％，表明了去噪圖像更接近于原圖像 ，去噪效果更加有效；獲取的峰值信噪比較高， 比軟閾值所得結(jié)果提高了 ％，比硬閾值所得結(jié)果提高了 7％，顯然， 本文方法比較更有效地保留了有用信息； 熵 Entropy相比軟閾值提高了 %，相比硬閾值提高了 %，表明了去噪圖像保留了更多的原圖像信息 。 II=I+20*randn(size(I))。 thr1=x*2^(1)。 ca1=idwt2(ca2,ch2,cv2,cd2,39。 II=I+20*randn(size(I))。 %%%%%%%%%%%%%%%%%小波軟閾值去噪 %%%%%%%%%%%%%%% ch3=soft_t(h3,thr1)。sym839。)。 ch3=hard_t(h3,thr1)。 cv1=soft_t(v1,thr3)。 %指標(biāo) psnr1=psnr(II,I) psnr2=psnr(III,I) RMSE1=rmse(II,I) RMSE2=rmse(III,I) Entropy=entropy(III) 附錄 2 圖像來源與實(shí)驗(yàn)環(huán)境 1. 圖像來源 本文二組原圖像來自于百度圖像，由于是彩色圖像，于是用 的 rgb2gray 函數(shù)進(jìn)行了灰度化處理。 在 撰寫畢業(yè)設(shè)計(jì)的時(shí)候， 石老師循循善誘的教導(dǎo)以及 不拘一格的思路給予我無盡的啟迪 ，與同組同學(xué)們的相互探討使我懂得大家的力 量更加強(qiáng)大 。sym839。 ch1=hard_t(h1,thr3)。)。)。 ch1=soft_t(h1,thr3)。sym839。 III=uint8(ca)。 cd3=hard_t(d3,thr1)。sym839。并利用本文方法與傳統(tǒng)方法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文算法 的可行性和有效性。草莓營養(yǎng)價(jià)值高，含豐富維生素 C，有幫助消化的功效，與此同時(shí)，草莓還可以鞏固齒齦，清新口氣，滁州學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 10 潤澤喉部。另一種是隨著模糊數(shù)學(xué)的發(fā)展，可以用模糊綜合評(píng)判方法來盡量減少主觀因素的影響，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像