摘  要：噪声随处可见，所以图像在传输过程中也不可避免的受到干扰，严重时甚至会破坏图像的原有特性，使我们无法识别，严重影响图像的展示效果，所以，我们需要采取合适的方法去降低噪声对图像的污染，本文主要介绍了一种小波去噪中的小波阈值和改进的中值滤波相结合的方法对图像的混合噪声进行去噪。仿真实验显示，使用这种方法去噪后，图像的峰值信噪比和均方误差都比单一算法得到了改善，从而使降噪效果更好，进而证明了此方法的实用性和有效性。93799

毕业论文关键词：混合噪声，小波变换，小波阈值，自适应中值滤波

Abstract:Image signal in production,transmission and records of process,often has various noise interference,so it has seriously interfered the ability of image recognition and influenced the visual effect of image。Therefore,adopting appropriate methods to reduce noise,is a very important preprocessing step。This paper mainly regards image denoising as the research method--average filtering and median filtering,wavelet transform filtering and summarizes and morphological filtering。Simulation experiments show that,after applying this method to image denoising,peak signal to noise ratio and mean square error have been improved,so that the filtering effect is better than single algorithm。So the praticability and validity of this method is proved。

Keywords:mixed noise,wavelet transform,wavelet threshold,the adaptive median filter

目  录

1 引言 5

2 图像噪声 6

2。1 引起图像噪声的原因 6

2。2 图像噪声的特点 6

2。3 图像噪声模型 6

2。4 图像去噪效果评价 7

3 小波去噪 9

3。1 小波变换的特点 9

3。2 小波去噪的方法 9

4 中值滤波去噪 11

4。1 传统中值滤波原理 11

4。2 自适应中值滤波原理 12

5 图像混合噪声去噪 13

5。1 混合噪声图像去噪背景 13

5。2 混合噪声图像去噪过程 14

6 MATLAB仿真 14

6。1 小波去噪仿真对比 14

6。2 中值滤波仿真对比 15

6。3 两种方法结合仿真对比 16

6。4 表格分析及结论 17

总  结 19

参 考 文 献 20

致  谢 21

附  录 22

1 引言来自优I尔Q论T文D网WWw.YoueRw.com 加QQ7520~18766

我们接收图像信息的时候，已经是传输后的结果，但是在传输过程中各种各样的噪声已经对图像造成了污染，降低了图像的画质。因此看到不清晰的图像时，首先应该对图像进行降噪处理，使图像容易被识别，展示出最清晰的效果。在此处理之前还有许多要提前做的准备，这也是相当重要的。大量国内为资料显示，图像的去噪一直是占有相当重要的位置，因为对图像的处理结果能直接影响图像的清晰度、识别度。但是现实生活中不可能做到样样俱到，获取图像的环境、路径以及其配备等因素，都是图像噪声的来源。因此，如何减少甚至消除噪声？这就需要采用一定的方法对噪声进行处理，所以选择合适的方法成为了重中之重。