【正文】 肉眼進行觀察，然后分別給出其對所觀察的圖像的質量好或壞的評價，再綜合全組人的意見給出一個綜合結論。它是一種數學上統計的處理方法，其缺點是它并不是總能反映人眼的真實感覺。因此主觀評價標準還只是一個定性的描述方法，不能作定量描述，但它能反映人眼的視覺特性。目前對圖像的去 噪質量評價主要有兩類常用的方法：一類是人的主觀評價，它由人眼直接觀察圖像效果，這種方法受人為主觀因素的影響比較大。 圖像去噪效果的評價 在圖像去噪的處理中，常常需要評價去噪后圖像的質量。這為實際的去噪工作提供了依據。 實際生活中還有多種多樣的圖像噪聲，如皮革上的疤痕噪聲、氣象云圖上的條紋噪聲等等?？煽闯墒抢硐氲臎]有被噪聲“污染”的圖像與噪聲的和，即 （ ） （ 2）乘性噪聲 圖像的乘性噪聲和圖像的加性噪聲是不一樣的，加性噪聲和圖像信號強度是不相關的，而乘性噪聲和圖像信號是相關的，往往隨著圖像信號的變化而發(fā)生變化，如飛點掃描圖像中的噪聲、電視掃描光柵、膠片顆粒噪聲等，這類噪聲和圖像的關系是 （ ） （ 3）量化噪聲 量化噪聲是數字圖像的主要噪聲源，它的大小能夠表示出數字圖像和原始圖像的差異程度，有效減少這種噪聲的最好辦法就是采用按灰度級概率密度函數選擇量化級的最優(yōu)量化措施。 圖像噪聲分類 目前大多數數字圖像系統中，輸入圖像都是采用先凍結再掃描方式將多維圖像變成一維電信號，再對其進行處理、存儲、傳輸等加工變換。 小波變換是在短時傅立葉變換的基礎上發(fā)展起來的一種新型的變換方法。將圖像從時域轉換到變換域的變換方法很多，例如傅立葉變換、小波變換等等。例如均值濾波器、順序統計濾波器、維納濾波器等。而由于圖像的細節(jié)也是分布在高頻區(qū)域的，因此如何在減少圖像噪聲的同時保留圖像的細節(jié)問題便成為圖像去噪技術的研究目標。 圖像去噪概述 現實中的數字圖像在數字化和傳輸過程中常受到成像設備與外部環(huán)境噪聲干擾等影響，稱為含噪圖像。除了視覺質量上下降外，噪聲還可能掩蓋一些重要的圖像細節(jié)，使圖像的熵增大，從而對于圖像數據的有效壓縮起到了一定的妨礙作用。數字圖像之所以含有噪聲這是因為在圖像的采集、獲 取、編碼和傳輸的過程中，所有的圖像均不同程度地被可見或不可見的噪聲“污染”。噪聲 [1]可以理解為“妨礙人們感覺器官對所接收的信源信息理解的因素”。數字圖像在我們日常生活中起著非常重要的作用，它與我們的日常生活息息相關，例如在衛(wèi)星、電視、核磁共振、計算機視覺、地球信息系統以及天文學中應用非常廣泛。早期人們?yōu)榱苏鎸嵎从匙匀痪拔锖腿宋锏脑玻瑢ε臄z到的黑白照片進行手工上色，這就是最原始的圖像處理技術。圖像以其信息量大，傳輸速度快，作用距離遠等一系列優(yōu)點成人人類獲取信息的重要來源和利用信息的重要手段。 Threshold。小波變換圖像去噪閾值閾值函數 he method Based on the wavelet image denoising Abstract Image is an important information source for human beings. However, in the course of its acquisition and transmission, noise is often introduced, which makes great influence to the processing, delivering and saving of information. 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 improvement of 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. Based on the profound analysis on wavelet image denoising ,several classical wavelet denoising methods ate introduced in detail. The principles and algorithm of wavelet transform modulus ima denoising method are introduced in detail and an analysis of the choice of some parameters in the process of denoising is made in detail. The principles and the algorithm of the relativity of the wavelet coefficient denoising method are introduced .Some key problem on denoising method based on wavelet threshold are discussed in detail. The advantages and disadvantages of these methods and their applicable condition are discussed at last and the simulation experiments show the results of image denoising. Keywords: Wavelet Analysis。該方法利用小波閾值去噪基本原理 ,在基于最小均方誤差算法 LMS 和 Stein 無偏估計的前提下 ,引出了一個具有多階連續(xù)導數的閾值函數 ,利用其對閾值進行迭代運算 ,得到最優(yōu)閾值 ,從 而得到更好的圖像去噪效果。而軟閾值函數雖然整體連續(xù)性好 ,但估計值與實際值之間總存在恒定的偏差 ,具有一定的局限性。傳統的硬閾值函數和軟閾值函數去噪方法在實際中得到了廣泛的應用 ,而且取得了較好的效果。最后對這些方法進行了分析比較 ,討論了它們各自的優(yōu)缺點和適用條件 ,并給出了仿真實驗結果。詳細介紹了小波系數相關性去噪方法的原理和算法 。本文對基于小波變換的圖像去噪方法進行了深入的研究分析 ,首先詳細介紹了幾種經典的小波變換去噪方法。它通過伸縮、平移等運算功能對信號進行多尺度細化分析 ,能有效地從信號中提取信息。尋求一種既能有效地減小噪聲 ,又能很好地保留圖像邊緣信息的方法 ,是人們一直追求的目標。畢業(yè)論文 基于小波變換的圖像去噪方法的研究 畢業(yè)論文 基于小波變換的圖像去噪方法的研究 學生姓名： 蘭瑞青 學號： 07050441X55 學 院： 信息商務學院 系 名： 專 業(yè)： 指導教師： 2020 年 5 月 基于小波變換的圖像去噪方法的研究 摘要 圖像是人類傳遞信息的主要媒介。然而 ,圖像在生成和傳輸的過程中會受到各種噪聲的干擾 ,對信息的處理、傳輸和存儲造成極大的影響。小波分析是局部化時頻分析 ,它用時域和頻域聯合表示信號的特征 ,是分析非平穩(wěn)信號的有力工具。隨著小波變換理論的完善 ,小波在圖像去噪中得到了廣泛的應用 ,與傳統的去噪方法 相比小波分析有著很大的優(yōu)勢 ,它能在去噪的同時保留圖像細節(jié) ,得到原圖像的最佳恢復。對于小波變換模極大值去噪法 ,詳細介紹了其去噪原理和算法 ,分析了去噪過程中參數的選取問題 ,并給出了一些選取依據 。對小波變換閾值去噪方法的原理和幾個關鍵問題進行了詳細討論。在眾多基于小波變換的圖像去噪方法中 ,運用最多的是小波閾值萎縮去噪法。但是硬閾值函數的不連續(xù)性導致重構信號容易出現偽吉布斯現象 。鑒于此 ,本文提出了一種基于小波多分辨率分析和最小均方誤差準則的自適應閾值去噪算法。最后 ,通過仿真實驗結果可以看到 ,該方法去噪效果顯著 ,與硬閾值、軟閾值方法相比 ,信噪比提高較多 ,同時去噪后仍能較好地保留圖像細節(jié) ,是一種有效的圖像去噪方法。 Image Denoising。 Threshold Function目 錄 1 緒論?????????????????????????????? 1 引言????????????????????????????? 1 圖 像 去 噪 概述 ???????????????????????????? 1 圖 像 噪 聲 分類 ???????????????????????????? 2 圖像去噪效果的評價 ???????????????????????? 3 主觀評價????????????????????????????? 3 客觀評價?? ??????????????????????????? 4 基 于 小 波 變 換 的 圖 像 去 噪 技 術 研 究 現狀????????????????? 5 主 要 工作??????????????????????????????? 6 2 小 波 分 析 理 論 基礎 ???????????????????????? 6 小 波 分 析 的 產 生[12] ????????????????????????? 7 小 波 變換 ??????????????????????????????? 8 連 續(xù) 小 波 變 換 [13 ，14]? ????????????????????????? 8 離 散 小 波 變 換[15] ?????????????????????????? 11 多分辨率分析與濾波器組?????????????????????? 13 圖 像 的 小 波 變 換 及 其 Mallat 算法?????????????????? 16 圖 像 的 雙 正 交 小 波 變換??????????????????????? 20 小 波 變 換 與 傅 里 葉 變 換 的 比 較[20??????????????????? 21 本 章 小結??????????????????? ???????????? 22 3 傳統去噪方法????????????????????????????? 23 空 域 濾波??????????????????????????????? 23 頻 域 低 通 濾 波 法[23] ????????????????????????? 25 4 基 于 小 波 變 換 的 圖 像 去 噪 技術?????????????????????? 27 常見的去噪方法???????????????????????????? 27 基 于 小 波 閾 值 的 混 合 濾 波 圖 像 去 噪 方法 ???? ???????????? 31 算法介紹 ?????????????????????????? 31 實驗結果與分析 ??????????????????????? 32 基 于 小 波 變 換 的 圖 像 去 噪 有 關 問 題 的 分析??????????????? 33