【正文】 質(zhì)量近似定量的評(píng)價(jià)，不過(guò)它仍然沒(méi)有完全消除主觀不確定性的影響，其定量計(jì)算公式中的參數(shù)往往要依賴專家經(jīng)驗(yàn)確定。 第二步：閾值 函數(shù) 處理。為了進(jìn)一步提高去噪的效果，在變換域中進(jìn)行降噪處理成為有效的方法，圖像變換域去噪就是對(duì)圖像進(jìn)行小波變換，然后將圖像從時(shí)域變換到變換域中，再對(duì)變換域中的圖像變換系數(shù)按照某種方法進(jìn)行處理，最后再對(duì)處理后的系數(shù)按照某種方法進(jìn)行反變換，這樣就實(shí)現(xiàn)了將圖像去除圖像噪聲的目的。 第 3 章 基于小波變換的 果品 圖像去噪 , 研究和分析了常見(jiàn)的閾值 函數(shù) ，深入探討了閾值函數(shù)的改進(jìn)辦法，提出了一種新的圖像去噪方法。 果品生長(zhǎng)在自然環(huán)境中，會(huì)受到泥土、灰塵等的影響，采摘的果品常常會(huì)有灰塵等噪聲。實(shí)踐證明，小波變換是圖像處理最強(qiáng)有力的工具，在果品圖像去噪有著廣泛的應(yīng)用。 20xx 年王樹(shù)文在基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的番茄損傷自動(dòng)檢測(cè)與分類研究中 ,應(yīng)用快速中值濾波噪， 20xx 年 在研究櫻桃多光譜圖像時(shí)也應(yīng)用常規(guī)的方法對(duì)圖像去噪 。 通常 將尺度因子 和 位移因子 進(jìn)行離散化： 即 a=aj0 ， b=k aj0 b0 ； 其中 aj0 ， b0均為大于 0 的實(shí)常數(shù)， j， k 為整數(shù)。硬閾值函數(shù)在整個(gè)小波域中是不連續(xù)的，在閾值 T 處是間斷的，處理函數(shù)在 T 處不連續(xù)，因此，硬閾值函數(shù)在均方 根 誤差意義上優(yōu)于軟閾值法，但是連續(xù)性不好，對(duì)信號(hào)重建會(huì)產(chǎn)生一些附加振蕩，容易出現(xiàn)振鈴、 PseudoGibbs 等視覺(jué)失真 現(xiàn)象，另外， 這 種方法并不一定達(dá)到最佳去噪效果。對(duì)步驟 三 獲取的 結(jié)果進(jìn)行效果評(píng)價(jià)。f 表示處理后的圖像的灰度， f 表示原始圖像的灰度， N 表示圖像像素的個(gè)數(shù)。 實(shí)驗(yàn)中采用均方根誤差 RMSE、峰值信噪比 PSNR、熵 Entropy 作為評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)去噪的效果。)。)。 % %逆變換 ca2=idwt2(a3,ch3,cv3,cd3,39。)。)。sym839。 figure imshow(II,[])。thr2=x*2^()。 cv2=soft_t(v2,thr2)。 imwrite(III,39。特別的 ， 我想感謝我的室友們， 和你們?cè)谝黄鸬娜兆涌峙乱巡欢?，但?大學(xué)四年有你們的陪伴， 我對(duì)此感到無(wú)比榮幸 。sym839。 ch3=soft_t(h3,thr1)。)。)。 % %逆變換 ca2=idwt2(a3,ch3,cv3,cd3,39。sym839。39。 cd2=hard_t(d2,thr2)。sym839。 （ 3）研究和分析了常見(jiàn)的閾值 函數(shù) ，深入探討了閾值函數(shù)的改進(jìn)辦法， 提出了一種新的圖像去噪方法。實(shí)驗(yàn)環(huán)境如下所示：硬件環(huán)境是 聯(lián)想筆記本，Intel(R)CORE(TM)I2CPU（ 主頻 ） , 內(nèi)存，顯卡為 NVIDIA GEFORCE 310（顯存 512M） ，本文 軟件環(huán)境采用 Windows 7 操作系統(tǒng)， Matlab 應(yīng)用軟件。 （ 1） 均方根誤差 RMSE, 對(duì)像素為 n*n，量化級(jí)為 0~255 的圖像 ijf ， ?ijf 為去噪后的圖像，均方根誤差 RMSE 定義為： 21 12)(1 ? ?? ?? ?? ninj ijijffnR M SE （ 41） 均方 根 誤差是原始圖像信號(hào)與去噪后的圖像估計(jì)信號(hào)之間的均方 根 誤差。為此，利用本文改進(jìn)的閾值函數(shù)即公式（ 33） 對(duì)步驟 1 中獲取的 低頻分量進(jìn)行閾值處理處理，得到相應(yīng)的系數(shù) ),(? kjW 。 圖 31 圖像去噪的基本原理流程圖 閾值函數(shù)的改進(jìn) 常見(jiàn)的閾值函數(shù) 在 基于小波變換的閾值圖像去噪中，閾值函數(shù)體現(xiàn)了對(duì)超過(guò)和 低于閾值的小波系數(shù)模的不同處理策略以及不同的閾值估計(jì)方法，其中，常用的閾值函數(shù)有硬閾值函數(shù)和軟閾值函數(shù)兩種。 2 小波變換 的 基本 理論 小波分析是在傅里葉變換的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，它作為一種嶄新的分析方法，在時(shí)域和頻域 上同時(shí)具有良好的局部化特性，因此，小波分析可以根據(jù)實(shí)際分析的需要，自適應(yīng)地調(diào)節(jié)時(shí)頻窗口，能夠聚焦到信號(hào)時(shí)域和頻域的任意細(xì)節(jié)，這一特性即是小波變換的“變聚焦”特性，小波變換因此被譽(yù)為信號(hào)分析的“顯微鏡”。 為此， 對(duì) 果品 圖像 進(jìn)行去噪 就成了一項(xiàng)很重要的工作 ， 去噪的 結(jié)果 直接影響到分級(jí)的效果和質(zhì)量。 本 科 生 畢 業(yè) 設(shè) 計(jì) （申請(qǐng)學(xué)士學(xué)位） 論文題目 小波變換在果品圖像去噪中的應(yīng)用 作者姓名 沈陽(yáng) 專業(yè)名稱 20xx 級(jí)電子信息工程 指導(dǎo)教師 石永華 20xx 年 6 月 學(xué) 生： （簽字） 學(xué) 號(hào)： 答 辯 日 期： 20xx 年 6 月 18 日 指 導(dǎo) 教 師： （簽字） 目錄 摘要 ......................................................................... 1 Abstract ..................................................................... 1 1 緒論 ....................................................................... 2 選題背景和意義 ........................................................ 2 果品圖像去噪的研究現(xiàn)狀 ................................................ 2 論文主要內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu) ................................................ 3 2 小波變換的基本理論 .......................................................... 3 連續(xù)小波變換 ......................................................... 3 離散小波變換 ......................................................... 4 Mallat 算法 .......................................................... 4 3 基于小波變換的果品圖像去噪 ................................................. 6 圖像去噪的基本原理 ................................................... 6 閾值函數(shù)的改進(jìn) ....................................................... 6 常見(jiàn)的閾值函數(shù) ................................................. 6 改進(jìn)的閾值函數(shù) ................................................. 7 圖像去噪新算法描述 ................................................... 7 4 應(yīng)用研究 ................................................................... 8 圖像去噪質(zhì)量的評(píng)價(jià)方法 ............................................... 8 主觀評(píng)價(jià)方法 ................................................... 8 客觀評(píng)價(jià)方法 ................................................... 9 研究方法 ............................................................. 9 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與數(shù)據(jù)分析 .................................................. 10 5 結(jié)束語(yǔ) .................................................................... 12 參考文獻(xiàn) .................................................................... 12 附錄 1 算法源代碼 .........................................