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文档简介

1、论文题目：小波变换在图像去噪中的应用与研究答辩人:XXX专 业:XXX导 师:XXX 主要内容及工作前言设计思路仿真结果结论1234前言背景和意义传统的基于傅氏变换的信号去噪方法是一种全局变换，是将信号通过一个低通或带通滤波器，其缺点是在去噪的同时，也模糊了信号，其只能反映图像的整体特征，无法表述图像的时频局域化特性；小波变换具有时频局域化分析特性，可将图像的结构和纹理分别表现在不同的分辨率层次上，能够在减少图像噪声的同时又能更好的保留图像的细节部分。因此，采用小波变换进行图像去噪处理已表现出良好前景。设计思路1、对传统的去噪方法进行介绍；2、介绍图像去噪理论基础；3、对含噪图像作小波阈值处理

2、；4、分析仿真结果；5、得出结论。传统去噪方法与小波分析的比较具有独特的优势去噪的同时很好的保留图像的边缘信息传统去噪方法空间域的处理方法频域的处理方法低熵性多分辨率小波分析虽然抑制了噪声却损失了图像的边缘信息造成图像的模糊小波去噪流程图原始图像小波图像去噪图像处理后的小波图像小波分解小波系数处理小波逆变换阈值去噪硬阈值法：当小波系数的绝对值A小于某一阈值t时，其值为0，大于阈值t时，保持不变。软阈值法：当小波系数的绝对值小于某一阈值时，其值为0，大于阈值时，都减去阈值。硬阈值和软阈值算法曲线-ttAt-tA（a）硬阈值法（b）软阈值法原始图像与含噪图像 原始图像含噪图像仿真结果硬阈值法去噪仿真结果软阈值法去噪软、硬阈值去噪的信噪比和均方差的对比加入不同方差的噪声，MSE、SNR的变化情况对仿真结果的分析当相同阈值选取，信噪比越大，图像清晰度越高；随SNR值的增大，MSE值的越小，去噪效果越明显；合理选取阈值函数能够提高图像去噪的质量；硬阈值法对图像去噪，得到的图像较为清晰，但会使重组信号产生波动现象或信号的突变；软阈值法得到的图像较模糊，但突出图像的轮廓，对重组后的信号会产生一定的误差。结论小波去噪实际上是特征提取和低通滤波功能的综合。小波对含噪图像作去噪处理时，能够比较完整的保留图像的边缘部分，从而使原始图像获得最佳还

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