基于小波理論的圖像去噪和增強(qiáng)技術(shù)研究.pdf

1、小波分析在圖像處理中有非常重要的應(yīng)用。本文研究方向是在其圖像去噪和圖像增強(qiáng)中的應(yīng)用。小波分析是傅立葉分析思想方法的發(fā)展與延拓。二維小波分析用于圖像去噪和圖像增強(qiáng)是小波分析應(yīng)用的一個(gè)重要方面。小波分析用于圖像去噪和增強(qiáng)具有明顯的優(yōu)點(diǎn)?；谛〔ǚ治龅膱D像去噪方法有很多，比較成功的有小波閾值法，空域相關(guān)法，模極大值重構(gòu)法，投影法等。而基于小波的圖像增強(qiáng)方法也比傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)方法更有效。主要工作包括： 本文詳細(xì)闡述了小波基本理論在圖像處理

2、中的應(yīng)用，介紹了連續(xù)小波變換和離散小波變換，給出離散二進(jìn)小波變換的快速分解與重構(gòu)算法，最后研究了小波基的函數(shù)及其特性，分析了它們對實(shí)際應(yīng)用的影響和作用。 在對目前小波理論、小波圖像去噪的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上，介紹了小波變換在圖像去噪領(lǐng)域的應(yīng)用；其次，對目前常用的幾類小波去噪方法進(jìn)行了分別闡述，著重分析了閾值收縮法并分析了其存在的不足；最后，提出了新的閾值選取方法和閾值函數(shù)改進(jìn)方法。本文采用Matlab進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，分別對含噪

3、圖像使用改進(jìn)的閾值，改進(jìn)的閾值函數(shù)進(jìn)行去噪處理，新函數(shù)是現(xiàn)有軟、硬閾值函數(shù)的推廣，通過調(diào)整參數(shù)，克服了硬閾值函數(shù)不連續(xù)和軟閾值函數(shù)有偏差的缺點(diǎn)，改善了圖像的視覺效果和客觀指標(biāo)，對圖像進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)得到了較好的結(jié)果。 研究了基于小波變換的圖像增強(qiáng)，先分析了圖像增強(qiáng)的基本方法，然后將圖像增強(qiáng)放入小波域中去研究，并提出了一種新的小波變換自適應(yīng)圖像增強(qiáng)算法，在Matlab環(huán)境中驗(yàn)證了該算法的可行性和優(yōu)越性。 本文主要研究了基于小波