基于小波變換的圖像去噪和增強(qiáng)研究.pdf

1、目前，圖像信息已是一種不可或缺的獲取和傳輸信息的媒介。然而在實(shí)踐應(yīng)用中，因?yàn)榇嬖诔上裣到y(tǒng)與傳輸介質(zhì)不完善的情況，一幅圖像在其產(chǎn)生、傳輸?shù)鹊倪^程中容易受到噪聲干擾，圖像自身的質(zhì)量有所降低，那么，對圖像信號的處理而言，信號的去噪與增強(qiáng)是至關(guān)重要的處理操作步驟。而且小波變換在時(shí)頻域內(nèi)均具備良好的局部化性能，這樣的性質(zhì)使之在處理復(fù)雜并且非平穩(wěn)的圖像信號時(shí)，可以將傅里葉變換處理時(shí)具有的局限性較好地克服，現(xiàn)在小波變換已是圖像處理中一種重要的應(yīng)用手段

2、。
　　本文的研究方向?yàn)椴捎眯〔ǚ治隼碚搶D像信號進(jìn)行去噪與增強(qiáng)處理，主要工作和創(chuàng)新如下：
　　1.闡述小波分析理論的基礎(chǔ)概念以及在圖像處理方面的應(yīng)用。介紹了圖像去噪技術(shù)和圖像增強(qiáng)技術(shù)，分析了各種算法的特點(diǎn)以及各自在圖像處理中的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　2.對圖像信號進(jìn)行以小波分析理論為基礎(chǔ)的去噪方法的研究。通過分析圖像的小波系數(shù)特性，深入研究小波閾值去噪的方法中閾值函數(shù)和閾值的選取，提出了改進(jìn)的閾值函數(shù)和閾值選取方法，并采用改進(jìn)

3、的算法對受高斯白噪聲污染的像素點(diǎn)進(jìn)行噪聲去除，能夠最大限度地保留圖像信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的算法在去除高斯白噪聲的視覺效果和客觀指標(biāo)上比軟、硬閾值函數(shù)更優(yōu)。
　　3.分析小波分析的圖像增強(qiáng)方法。分析了直方圖均衡化方法和小波增強(qiáng)方法的特性，將兩種方法結(jié)合得到了一種優(yōu)化的圖像增強(qiáng)算法。這種方法能夠更好的突出圖像亮度和細(xì)節(jié)，并且此方法具有的可行性和優(yōu)越性在仿真實(shí)驗(yàn)中也得到了驗(yàn)證。
　　本論文中對小波分析的基本概念在圖像去噪和增強(qiáng)