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小胶带儿
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尼古丁00144

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题目基于小波变换的图像去噪方法研究学生姓名陈菲菲学号 1113024020 所在学院物理与电信工程学院专业班级通信工程专业1 101 班指导教师陈莉完成地点物理与电信工程学院实验中心 201 5年5月 20日 I 毕业论文﹙设计﹚任务书院(系) 物理与电信工程学院专业班级通信 1 101 班学生姓名陈菲菲一、毕业论文﹙设计﹚题目基于小波变换的图像去噪方法研究二、毕业论文﹙设计﹚工作自 201 5年3月1日起至 201 5年6月20 日止三、毕业论文﹙设计﹚进行地点: 物理与电信工程学院实验室四、毕业论文﹙设计﹚的内容 1、图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。一般图像的能量主要集中在低频区域中,只有图像的细节部的能量才处于高频区域中。因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现,而这部分干扰信息主要集中在高频区域内,所以消去噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波,但与之同时好的噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊。为了改善图像质量,从图像提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。设计任务: (1 )整理文献,研究现有基于小波变换的图像去噪算法,尝试对现有算法做出改进; (2 )在 MATLAB 下仿真验证基于小波变换的图像去噪算法。 2 、要求以论文形式提交设计成果,应掌握撰写毕业论文的方法, 应突出“目标,原理,方法,结论”的要素,对所研究内容作出详细有条理的阐述。进度安排: 1-3 周:查找资料,文献。 4-7 周:研究现有图像去噪技术,对基于小波变换的图像去噪算法作详细研究整理。 8-11 周: 研究基于小波的图像去噪算法,在 MATLAB 下对算法效果真验证。 12-14 周:分析试验结果,对比各种算法的优点和缺点,尝试改进算法。 15-17 周:撰写毕业论文,完成毕业答辩。指导教师陈莉系(教研室) 系( 教研室) 主任签名批准日期 接受论文( 设计) 任务开始执行日期 学生签名 II 基于小波变换的图像去噪方法研究陈菲菲( 陕西理工学院物理与电信工程学院通信 1 101 班,陕西汉中 72300 0) 指导教师: 陈莉[摘要] 图像去噪是信号处理中的一个经典问题, 随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。基于小波变换的去噪方法有很多

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金吉小酉子

在高光谱影像中不可避免地混杂了大量的冗余噪声信息,为了得到较为纯净的信息以便于更好地对不同地物进行分类,就必须对图像进行降噪处理。在图像频率域范围,噪声信息主要集中在高频部分。去除图像的噪声要在保留图像细节信息的基础上尽可能的去除掉图像的噪声污染,利用小波包理论既可以实现降低噪声信息,又可以较大程度地保留图像的细节部分信息。

设一个含噪声的图像表示如下(周丹等,2009):

高光谱遥感影像信息提取技术

式中:F(t)为含噪声信息的高光谱影像;f(ti)为纯净的信息,ti=i/n;η为噪声级别;zi为噪声。

对原始影像F(t)进行小波变换分解,得到:

高光谱遥感影像信息提取技术

式中:Di(F)代表混合光谱系数;Di(f)代表纯净光谱系数;Di(z)代表噪声系数。

常用的小波包系数降噪方法有硬阈值和软阈值两类(吕瑞兰等,2004)。硬阈值消噪方法定义为

高光谱遥感影像信息提取技术

软阈值消噪方法定义为

高光谱遥感影像信息提取技术

式中:λ为阈值;sgn为保持系数的符号不变。

利用传统的阈值选择方法可以起到过滤器的作用,能去除冗余信息,保留或变换有用的信息。

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