印前图像频域去噪算法仿真分析

印前图像去噪算法比较研究,王宇 201110830512,一、研究目的与意义,图像在获取、存储、传输等过程中都会受到特定噪声的污染,造成图像质量下降,因此图像去噪是图像处理中的一个重要问题。其目的是通过一定处理尽可能消除噪声干扰,提高图像质量。本论文的主要工作就是对图像的去噪方法进行了一定的介绍,并对其中的一些去噪算法作了进一步地研究和仿真分析。但需要说明的是,实验当中,图像噪声都是理想化的,往往认为是加性的高斯噪声或者是脉冲噪声。而实际当中,噪声的情况要更为复杂,要达到比较理想的去噪效果往往需要利用多种去噪方法。,一幅无噪声污染的图像,能够使使用者对于其中所包含的信息一目了然。但不幸的是,在图像的传输过程当中,都会不同程度被各种噪声所污染,这些噪声有的来自传输设备自身,有的是其他干扰源。受到噪声干扰的图片,不仅其信息准确度大大下降,而且也给后期的图像处理带了很大的麻烦。因此,图像的降噪处理作为获取图像信息的基础就变得尤为重要。 为了提高图像的质量以及后续更高层次处理的需要,对图像进行去噪就成为图像预处理中一项非常重要的工作。图像去噪的目的就是从被噪声污染的含噪图像中恢复出原始的“干净”图像,即在滤除噪声的同时尽可能的保留重要的图像特征与细节。传统图像去噪方法在降噪与保细节折中方面难以令人满意;我希望通过自己的研究和仿真分析，用科学的方法去噪。,二、研究的主要内容,第 1 章 绪论 介绍了图像去噪的理论意义和应用价值，以及图像去噪国内外研究现状和研究热点。最后介绍了本论文的研究内容和组织结构。 第2章 图像去噪理论基础 阐述了当前图像去噪中的几种常用方法及原理，图像噪声的分类和模型以及图像去噪方法的性能评价。 第3章 图像去噪方法 介绍了传统的去噪方法和小波去噪，着重介绍了小波去噪研究现状、发展历程和小波变换基本理论。,第4章 做了仿真实验，比较分析三种去噪算法。 结论 总结全文研究的主要内容以及取得的主要研究成果，同时对今后的研究工作提出设想和展望。,三、研究框架,1.引言 1.1 本文的理论意义和应用价值 1.2 图像去噪国内外研究现状和研究热点 1.3论文的主要研究内容及组织结构 2.图像去噪理论基础 2.1图像噪声的分类和模型 2.2图像去噪方法的性能评价,3.图像去噪方法 3.1传统去噪方法 3.2小波去噪 4.实验仿真 4.1算法介绍 4.2算法分析 结论 1.论文总结 2.展望,四、实验 均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声的抑制是比较好的，但对椒盐噪声的抑制作用不好；中值滤波对椒盐噪声特别有效，取得了很好的效果，而对高斯噪声效果不佳。,五、研究结论,数字图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国的纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片。CT 的发明、应用及倍受科技界瞩目的诺贝尔奖，使得数字图像处理技术大放异彩。其后，数字图像处理技术迅猛发展，目前已成为工程学、计算机科学、统计学、物理学、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域各科之间学