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    如处于绝对零度以上的导体中的热噪声,通过势垒的载流子构成的散粒噪声等。每种噪声都
    有适合它自己的去噪方法[2]
    。图像经过去噪处理后,能提高清晰度,获取更多细节信息,从
    而获得更多关于目标的情报。微光技术在军事上用途广泛,经过去噪后从图像上获得尽可能
    多的信息尤为重要。因此,研究微光图像去噪技术意义重大。
    传统的去噪法是空域滤波方法,常见的有均值滤波,中值滤波,文纳滤波等。常规方法
    去噪时会引起图像边缘模糊,而保留边缘特征时,又会导致去噪不彻底[3]
    。寻找能够兼顾去
    噪效果和边缘特征保留的去噪方法是图像处理领域的重点课题。
    近年来,小波理论发展迅速,而且由于它具有良好的时频域局部化特性和多分辨率特性,
    使得它在图像处理的各种领域都得到了广泛的应用。在图像处理领域中,小波理论深受很多
    研究人员重视,他们提出了各种关于小波的去噪理论,并获得了良好的效果。
    1.2 国内外研究现状
    人们根据自然图像的自身特点及噪声的分布规律,发展出了各种各样去噪的方法。主要
    的思想是,噪声能量一般处于高频段,而图像的信号能量处于低频段,将信号通过一个低通
    滤波器,就可以滤除高频的噪声分量,从而达到去噪目的。常用的滤波器有均值滤波器,中
    值滤波器,文纳滤波器等[4]

    目前,有很多关于数字图像处理的方法。其中,空域相关的滤波方法是数字图像处理的
    一个较大分支,经过了多年的发展,形成了许多比较系统和完善的算法。基本思想都是用一
    个窗口,将窗口内的各个像素值通过某种算法计算得到中央像素的灰度值。但是,这种方法
    在去除噪声的同时,也会平滑图像的细节部分,从而导致图像变得模糊[5]
    。针对这种情况,
    人们提出了非线性的滤波算法,典型的像中值滤波,它能有效地抑制椒盐噪声,而且对图像
    的细节也有较好的保护作用。从根本上讲,图像去噪都是靠低通滤波实现的。但是,低通滤波方法在去除高频噪声的
    同时,也会滤除同样处于高频的图像边缘信息。所以,对各种图像去噪方法的研究,实际上
    就是对去噪和高频信号保留之间的权衡[6]

    小波分析在图像处理领域所表现出的优势和潜力,使得它成为这几年研究的热点,并且
    取得了很多成果。小波去噪的本质是函数逼近,将小波母函数通过伸缩和平移,形成函数空
    间,根据具体的准则,逼近原函数,区分噪声和信号。小波去噪法和空域滤波法的不同是,
    小波法在去除噪声的同时,还能一定程度地保留图像的边缘信息,因此,小波法是低通滤波
    和边缘提取的结合。
    在传统方法中,通过某些方法对细节信息进行提取,以缓解低通滤波造成的细节信息丢
    失,这点与小波法相类似。但是小波法能保留边缘特征,是因为小波变换的多分辨率特性。
    图像经过小波变换后,有用信号的系数较大,而且相邻尺度间相关性较大,所以很容易进行
    细节信息的提取和保护。而且和传统滤波方法比较,小波的数学背景很强,容易对信号进行
    系统的理论分析。
    1.3 本文内容安排
    本文主要是用小波法对图像去噪进行研究, 并使用Matlab软件进行编程实现相关的算法。
    本文一共分为四个部分,内容安排如下:
    第一章是绪论,主要介绍微光图像去噪的选题背景和研究意义,国内外研究现状,及本
    文的内容安排。
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