【導(dǎo)讀】圖像去噪的目的是在去除絕大部分噪聲的同時盡可能的保留圖像的細(xì)節(jié)特征，為后續(xù)的處理工作提供方便，因此有必要在對果品圖像進(jìn)行后續(xù)處理之前去噪。為一種嶄新的分析方法，具有多分辨率特性，在時域和頻域上同時具有良好的局部化特性。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。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。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。

　　

【正文】 xx： 12， 145251. [13]田艷娜，楊福增 .基于雜交小波變換的農(nóng)業(yè)圖像去噪算法研究 [D].20xx(3). [14]羅仲亮，王修信，胡維平 .小波圖像去噪研究方法概述 [J]20xx,11(3):207211. [15]賈永紅 .數(shù)字圖像處理 [M].武漢 :武漢大學(xué)出版社 ,20xx. [16]章毓晉 .圖像 工程 [M]．北京：清華大學(xué)出版社 ,20xx. [17]陳書海 .實(shí)用數(shù)字圖像處理 [M].北京 :科學(xué)出版社 ,20xx. 滁州學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 14 附錄 1 算法源代碼 1. 硬閾值 Matlab 源代碼 clear clc I=imread(39。39。)。 imshow(I)。 I=double(I)。 II=I+20*randn(size(I))。 figure imshow(II,[])。 %小波變換 dwtmode(39。per39。)。%改變小波變換 的方式，改成循環(huán)卷積 [a1,h1,v1,d1]=dwt2(II,39。sym839。)。 [a2,h2,v2,d2]=dwt2(a1,39。sym839。)。 [a3,h3,v3,d3]=dwt2(a2,39。sym839。)。 %閾值改善系數(shù) sigma=median(abs(d1(:)))/。 x=3*sigma。 thr1=x*2^(1)。thr2=x*2^()。thr3=x。 thr=3*sigma。 %%%%%%%%%%%%%%%%%小波硬閾值去噪 %%%%%%%%%%%%%%% ch3=hard_t(h3,thr1)。 cv3=hard_t(v3,thr1)。 cd3=hard_t(d3,thr1)。 ch2=hard_t(h2,thr2)。 cv2=hard_t(v2,thr2)。 cd2=hard_t(d2,thr2)。 ch1=hard_t(h1,thr3)。 cv1=hard_t(v1,thr3)。 cd1=hard_t(d1,thr3)。 % %逆變換 ca2=idwt2(a3,ch3,cv3,cd3,39。sym839。)。 ca1=idwt2(ca2,ch2,cv2,cd2,39。sym839。)。 ca=idwt2(ca1,ch1,cv1,cd1,39。sym839。)。 III=uint8(ca)。 %去噪后的圖像 figure imshow(III)。 imwrite(III,39。39。)。 %指標(biāo) psnr1=psnr(II,I) 滁州學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 15 psnr2=psnr(III,I) RMSE1=rmse(II,I) RMSE2=rmse(III,I) Entropy=entropy(III) % boat 2. 軟閾值 Matlab 源代碼 clear clc I=imread(39。39。)。 imshow(I)。 I=double(I)。 II=I+20*randn(size(I))。 figure imshow(II,[])。 %小波變換 dwtmode(39。per39。)。%改變小波變換的方式，改成循環(huán)卷積 [a1,h1,v1,d1]=dwt2(II,39。sym839。)。 [a2,h2,v2,d2]=dwt2(a1,39。sym839。)。 [a3,h3,v3,d3]=dwt2(a2,39。sym839。)。 %閾值改善系數(shù) sigma=median(abs(d1(:)))/。 x=3*sigma。 %%%%%%%%%%%%%%%%%小波軟閾值去噪 %%%%%%%%%%%%%%% ch3=soft_t(h3,thr1)。 cv3=soft_t(v3,thr1)。 cd3=soft_t(d3,thr1)。 ch2=soft_t(h2,thr2)。 cv2=soft_t(v2,thr2)。 cd2=soft_t(d2,thr2)。 ch1=soft_t(h1,thr3)。 cv1=soft_t(v1,thr3)。 cd1=soft_t(d1,thr3)。 % %逆變換 ca2=idwt2(a3,ch3,cv3,cd3,39。sym839。)。 ca1=idwt2(ca2,ch2,cv2,cd2,39。sym839。)。 ca=idwt2(ca1,ch1,cv1,cd1,39。sym839。)。 III=uint8(ca)。 %去噪后的圖像 figure imshow(III)。 imwrite(III,39。39。)。 滁州學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 16 %指標(biāo) psnr1=psnr(II,I) psnr2=psnr(III,I) RMSE1=rmse(II,I) RMSE2=rmse(III,I) Entropy=entropy(III) % boat Matlab 源代碼 clear clc I=imread(39。39。)。 imshow(I)。 I=double(I)。 II=I+20*randn(size(I))。 figure imshow(II,[])。 %%%%%%%%%%%%%%%%%小波新 閾值去噪 %%%%%%%%%%%%%%% %小波變換 dwtmode(39。per39。)。%改變小波變換的方式，改成循環(huán)卷積 [a1,h1,v1,d1]=dwt2(II,39。sym839。)。 [a2,h2,v2,d2]=dwt2(a1,39。sym839。)。 [a3,h3,v3,d3]=dwt2(a2,39。sym839。)。 %閾值改善系數(shù) sigma=median(abs(d1(:)))/。 x=3*sigma。 thr1=x*2^(1)。thr2=x*2^()。thr3=x。 thr=3*sigma。 ch3=hard_t(h3,thr1)。 cv3=hard_t(v3,thr1)。 cd3=hard_t(d3,thr1)。 ch2=hard_t(h2,thr2)。 cv2=hard_t(v2,thr2)。 cd2=hard_t(d2,thr2)。 ch1=hard_t(h1,thr3)。 cv1=hard_t(v1,thr3)。 cd1=hard_t(d1,thr3)。 ch3=soft_t(h3,thr1)。 cv3=soft_t(v3,thr1)。 cd3=soft_t(d3,thr1)。 ch2=soft_t(h2,thr2)。 cv2=soft_t(v2,thr2)。 cd2=soft_t(d2,thr2)。 ch1=soft_t(h1,thr3)。 cv1=soft_t(v1,thr3)。 cd1=soft_t(d1,thr3)。 % %逆變換 滁州學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 17 ca2=idwt2(a3,ch3,cv3,cd3,39。sym839。)。 ca1=idwt2(ca2,ch2,cv2,cd2,39。sym839。)。 ca=idwt2(ca1,ch1,cv1,cd1,39。sym839。)。 III=uint8(ca)。 %去噪后的圖像 figure imshow(III)。 imwrite(III,39。39。)。 %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。 圖像大小采用 512*512。 2. 實(shí)驗(yàn)環(huán)境 （ 1)硬件環(huán)境 ：聯(lián)想筆記本， Intel(R)CORE(TM)I2CPU（ 主頻 ） , 內(nèi)存，顯卡為 NVIDIA GEFORCE（顯存 512M）。 （ 2)軟件環(huán)境： Windows 7 操作系統(tǒng)， Matlab 應(yīng)用軟件。 滁州學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 18 致謝 在這論文即將完成之際，我的心情卻無法平靜，從選擇課題到完成論文，與石老師和同組同學(xué)們的共同努力使我收獲良多。 選題的時候，為了使選的題目具有研究價值，老師與我們共同探討，最終在仔 細(xì)推敲下選擇了我們各自的研究課題。 在 撰寫畢業(yè)設(shè)計(jì)的時候， 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 。我們一起 上網(wǎng)查詢資料，整合資料，然后各自結(jié)合自己課題的主要內(nèi)容進(jìn)行一絲不茍的撰寫。 最后我想感謝大學(xué)四年來，給了我無窮幫助的老師、同學(xué)和學(xué)長。特別的 ， 我想感謝我的室友們， 和你們在一起的日子恐怕已不多，但是 大學(xué)四年有你們的陪伴， 我對此感到無比榮幸 。