基于小波域加权阈值的图像去噪方法.pdf
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基于小波阈值的混合滤波图像去噪方法.doc.doc
基于小波阈值的混合滤波图像去噪方法
精仪学院 吕晓明 1011202024
一、应用背景
通常情况下，系统获取的图像在形成、传输、接收和处理的过程中，不可避免地存在着外部干扰和内部干扰。各种噪声随之而来，如图像传感器、信道传输、AD转换等所产生的脉冲噪声、数字化过程中的量化噪声还有来自外部的电磁波干扰等。图像中的加性和乘性噪声与信号交织在一起，这些噪声极大地降低了图像质量，对图像分割、特征提取、图像识别等处理产生不可预料的影响，因而消除噪声在图像处理中占有重要的地位。目前去除噪声的方法主要是进行图像滤波，而对图像滤波的要求是既能去除图像以外的噪声，同时又要尽量保持图像的细节消除噪声的方法主要有
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基于小波变换的图像去噪.docx
PAGE32
题目：基于小波变换的图像去噪
Title:TheImageDenoisingBasedonWaveletTransform
摘要
在现代社会之中，图像在人类交流活动中的传输也变得越来越频繁，但不可避免地是图像传输过程总是会伴随着噪声的产生，既有系统内部的关系也有外界影响，并且噪声都是随机而不可预测的，叠加在图像之中势必影响图像传输质量，因此去除图像噪声显得十分关键。
本篇论文对小波变换去噪的原理进行了阐述，介绍了小波变换的各种性质并通过Matlab中的小波包工具对图像进行分析和研究，利用多分辨分析在保留图像中的细节信息的同时去除图像中包含的随机噪声。与传统
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基于小波变换的图像去噪方法研究的开题报告 .pdf
基于小波变换的图像去噪方法研究的开题报告
一、选题背景
随着数字图像处理技术的发展，人们已经可以通过数码相机、手机
等设备方便地获得高清晰度的图像。然而，由于采集设备、传输媒介的
原因，图像中常常会出现不可避免的噪声，这些噪声会影响图像的质量
和有效性。因此，去除图像中的噪声已经成为了数字图像处理领域的重
要研究方向之一。
小波变换是一种用于分析信号的数学工具，它具有时频分析的优势，
在图像处理领域被广泛应用于去噪、压缩等方面。因此，基于小波变换
的图像去噪方法已经成为图像去噪领域的研究热点之一。
二、研究目的
本研究旨在通过研究基于小波变换的图像去噪方法，深入了解小波
变换在图像去噪中的应用
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基于小波变换的医学超声图像去噪方法分析研发.doc
基于小波变换的医学超声图像去噪方法研究
关键词：超声成像；斑点噪声；小波变换；阈值
Abstract
Abstract:Medical ultrasound imaging is a kind of important medical imaging diagnosis based on ultrasonic technology. Ultrasonic imaging compared to CT, nuclear magnetic resonance (NMR) and other diagnostic technique has the obvious superiority,Wi
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基于小波变换的图像去噪方法研究的开题报告.docx
基于小波变换的图像去噪方法研究的开题报告
一、研究背景及意义
图像噪声问题是数字图像处理领域中的一个重要问题，噪声的存在会降低图像的质量、影响图像信息的提取、分析和识别等应用。因此，图像去噪技术是数字图像处理领域中的一项核心技术。
现有的图像去噪方法有基于均值滤波、中值滤波、高斯滤波等传统的线性滤波方法，以及基于小波变换、稀疏表示等非线性方法，其中，基于小波变换的图像去噪方法具有去噪效果好、保留图像细节特征等优点，已经成为了当前主流的图像去噪方法之一。
二、研究内容和方法
本研究的主要内容是基于小波变换的图像去噪方法的研究，重点探讨小波阈值去噪方法在图像去噪中的应用及其改进。具体研究内容如下：
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基于小波变换的医学超声图像去噪方法研究.doc
基于小波变换的医学超声图像去噪方法研究
摘要：医学超声成像是一种重要的基于超声波的医学影像学诊断技术。超声成像相比与CT、核磁共振等其他诊断技术有其明显的优势，以其廉价、简便、迅速、安全性高、可连续动态及重复扫描等优点广泛应用于临床医学诊断中。但是超声成像也有其不足之处，最重要的是超声成像诊断的准确性容易受到外界的干扰，使其图像质量较差，影响诊断结果。这样超声图像的去噪就成为了一个重要的问题。因为超声图像中所含有的噪声是一种乘性斑点噪声，所以使医学超声图像去噪成为了一个很复杂而困难的过程。
小波变换是近几年来发展起来的一种变换分析方法，它有短时傅里叶变换局部化的特点，同时能够提供一个随
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基于小波变换的水下图像阈值去噪方法的研究的中期报告.docx
基于小波变换的水下图像阈值去噪方法的研究的中期报告
一、研究背景及意义
水下图像是在海水等水体中获取的图像，具有噪声、模糊、失真等问题，影响着水下图像的质量和信息提取。因此，水下图像的去噪技术是水下图像处理中的重要环节。小波变换作为一种重要的信号处理方法，可以在保留信号局部细节信息的情况下，有效地去除噪声，因此成为水下图像去噪的一种有效方法。
本研究的意义在于探究如何利用小波变换对水下图像进行去噪处理，提高水下图像的质量和信息提取效果，以便能够更好地满足海洋勘探、海洋环境保护等领域的需求。
二、研究内容
1. 小波变换原理及其在去噪中的应用；
2. 分析水下图像的特点及其噪声形式；
3. 提出
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基于小波阈值去噪方法的研究.docx
题目基于小波阈值去噪方法的研究
摘要：本文主要研究了小波阈值对图像进行去噪的方法。小波阈值去噪的本质为抑制信号中无效部分、加强有效部分。小波阈值去噪法大致可以分为三个阶段：(1)分解信号过程：为得到小波分解系数，选择适合的小波函数分解含噪信号；(2)阈值处理过程：阈值处理分解所得各层小波系数，进行系数估计；(3)重构过程：为得到去噪信号，重构处理小波系数。本文首先介绍了三种常用阈值收缩法：全局阈值法、经典阈值收缩法（VisuShrink法和
SureShrink法）以及贝叶斯收缩法。其次，基于子带系数的广义高斯分布（GGD）模型，提出了一种自适应阈值方法
。最后，实验表明，这种自适应阈
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基于小波变换的图像去噪设计研究.docx
本科毕业论文
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基于小波变换的图像去噪设计
Designofimagede-noisingbasedonwavelettransform
PAGEII
摘要
由于图像信息在传输、采集以及存储时，无法避免噪声的影响，因此接收到的图像质量会降低，为了解决这一问题，去噪技术在图像处理中显得十分尤为重要。由于传统的图像去噪技术（即基于傅里叶变换的去噪技术）从整个时域出发来处理图像信息，因此它对图像信息的细节特征处理不理想，而中值滤波，均值滤波等去噪技术虽能够保留图像的一些细节特征,然而对于非脉冲噪声，中值滤波法的去噪效果并不理想。若想要在去噪
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基于小波变换的图像去噪设计.docx
本科毕业论文
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基于小波变换的图像去噪设计
Designofimagede-noisingbasedonwavelet
PAGEII
摘要
由于图像信息在传输、采集以及存储时，无法避免噪声的影响，因此接收到的图像质量会降低，为了解决这一问题，去噪技术在图像处理中显得十分尤为重要。由于传统的图像去噪技术（即基于傅里叶变换的去噪技术）从整个时域出发来处理图像信息，因此它对图像信息的细节特征处理不理想，而中值滤波，均值滤波等去噪技术虽能够保留图像的一些细节特征,然而对于非脉冲噪声，中值滤波法的去噪效果并不理想。若想要在去噪后得到更加清晰的图
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基于小波变换的图像去噪设计探究.docx
本科毕业论文
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基于小波变换的图像去噪设计
Designofimagede-noisingbasedonwavelet
PAGEII
摘要
由于图像信息在传输、采集以及存储时，无法避免噪声的影响，因此接收到的图像质量会降低，为了解决这一问题，去噪技术在图像处理中显得十分尤为重要。由于传统的图像去噪技术（即基于傅里叶变换的去噪技术）从整个时域出发来处理图像信息，因此它对图像信息的细节特征处理不理想，而中值滤波，均值滤波等去噪技术虽能够保留图像的一些细节特征,然而对于非脉冲噪声，中值滤波法的去噪效果并不理想。若想要在去噪后得到更加清晰的图
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一种新型基于小波图像去噪法.pdf
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基于小波图像的阈值分割技术研究.doc
基于小波图像的阈值分割技术研究
摘要：图像分割是一种重要的图像分析技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。文章介绍一种基于小波变换的图像分割方法,该方法先对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换,先在较大的尺度下找出图像分割阈值的粗略值,然后逐渐减小尺度,精确定位分割阈值。实验结果表明, 本设计能够实时稳定的对目标分割提取，分割效果良好。
关键词:小波变换；图像分割；阈值分割
1 引言
图像分割算法的研究已有几十年的历史，一直以来都受到人们的高度重视。数字图像处理技
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基于小波变换的医学超声图像去噪方法分析研发程序.doc
I=imread(xian.bmp);
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title(原始图像);
if ~isempty(size(I,3))
y=rgb2gray(I);
end
subplot(2,2,2);
imshow(y);
title(原始灰度图像);
J=imnoise(y,speckle);
subplot(2,2,3);
imshow(J);
title(加噪后的图像);
J=double(J);
A=log(1+J);
subplot(2,2,4);
imshow(A,[]);
title(对数变换后的图像);
I=imre
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基于小波分解的自适应阈值去噪方法.docx
PAGE
PAGE I
摘 要
本文利用地震信号具有时变空变特性，分别从小波变换，广义S变换两种不同的时频分析方法对高频噪声压制的基本原理、算法、步骤进行系统研究。
研究结果表明，二维离散小波利用有效信号与高频噪声在小波系数能量之间的差别，以数据驱动方式确定不同分解子带的阈值大小，以满足非平稳地震数据中能量时变、空变分布特性；采用连续硬阈值函数，光滑、连续地去除低能量的小波系数，以达到高频噪声压制的目的。该方法可提高重构地震信号的保真度，减少人为噪声误差。
广义S变换方法利用有效信号和高频噪声随着地震传播时间的不同其分布范围的不同，采用软阈值滤波器设计方式，以达到时变地消除数据