小波變換圖像去噪matlab實現(xiàn)-展示頁
2025-07-08 00:32本頁面
【正文】 乘性噪聲可以通過變換當(dāng)加性噪聲來處理，因此我們一般重點研究加性噪聲。由于噪聲影響圖像的輸入、采集、處理以及輸出的各個環(huán)節(jié)，尤其是圖像輸入、采集中的噪聲必然影響圖像處理全過程乃至最終結(jié)果，因此抑制噪聲已成為圖像處理中極其重要的一個步驟。2. 圖像去噪綜述所謂噪聲，就是指妨礙人的視覺或相關(guān)傳感器對圖像信息進(jìn)行理解或分析的各種因素。這說明連續(xù)小波的局部是變化的，在高頻時分辨率高，在低頻時分辨率低，這便是它優(yōu)于經(jīng)典傅里葉變換的地方。一組小波基函數(shù)，可以通過縮放和平移基本小波 來生成： （1） 其中，a為進(jìn)行縮放的縮放參數(shù)，反映特定基函數(shù)的寬度，b為進(jìn)行平移的平移參數(shù)，指定沿x軸平移的位置。本論文以小波變換作為分析工具處理圖像噪聲，研究數(shù)字圖像的濾波去噪問題，以提高圖像質(zhì)量。通過一些卓有成效的噪聲處理技術(shù)后，盡可能地去除圖像噪聲，我們在從圖像中獲取信息時就更容易，有利于進(jìn)一步的對圖像進(jìn)行如特征提取、信號檢測和圖像壓縮等處理。如果圖像被污染得比較嚴(yán)重，噪聲會變成可見的顆粒形狀，導(dǎo)致圖像質(zhì)量的嚴(yán)重下降。在現(xiàn)實生活中，DIP應(yīng)用十分廣泛，醫(yī)療、藝術(shù)、軍事、航天等圖像處理影響著人類生活和工作的各個方面?；谛〔▓D像去噪的MATLAB實現(xiàn)一、 論文背景數(shù)字圖像處理(Digital Image Processing，DIP)是指用計算機(jī)輔助技術(shù)對圖像信號進(jìn)行處理的過程。數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于 20世紀(jì)50年代，隨著過去幾十年來計算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和通信的快速發(fā)展，為信號處理這個學(xué)科領(lǐng)域的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，使得DIP技術(shù)成為信息技術(shù)中最重要的學(xué)科分支之一。然而，在圖像的采集、獲取、編碼和傳輸?shù)倪^程中，都存在不同程度被各種噪聲所“污染”的現(xiàn)象。根據(jù)研究表明，當(dāng)一張圖像信噪比(SNR) 時，%，%。小波變換處理應(yīng)用于圖像去噪外，在其他圖像處理領(lǐng)域都有著十分廣泛的應(yīng)用。二、 課題原理在數(shù)學(xué)上，小波定義為對給定函數(shù)局部化的新領(lǐng)域，小波可由一個定義在有限區(qū)域的函數(shù)來構(gòu)造，稱為母小波，（mother wavelet）或者叫做基本小波。當(dāng)a=2j和b=ia的情況下，一維小波基函數(shù)序列定義為： （2）其中，i為平移參數(shù)，j為縮放因子，函數(shù)f（x）以小波為基的連續(xù)小波變換定義為函數(shù)f（x）和的內(nèi)積： （3）與時域函數(shù)對應(yīng)，在頻域上則有： （4）
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