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基于MATLAB的圖像去噪論文開題報告_論文.doc

'基于MATLAB的圖像去噪論文開題報告_論文.doc'
?基于小波變換的圖像去噪技術開題報告一、綜述 小波變換的概念是由法國從事石油信號處理的工程師J.Morlet在1974年首先提出的,通過物理的直觀和信號處理的實際需要經驗的建立了反演公式,當時未能得到數學家的認可。正如1807年法國的熱學工程師J.B.J.Fourier提出任一函數都能展開成三角函數的無窮級數的創新概念未能得到著名數學家J.L.Lagrange,P.S.Laplace以及A.M.Legendre的認可一樣。幸運的是,早在七十年代,A.Calderon表示定理的發現、Hardy空間的原子分解和無條件基的深入研究為小波變換的誕生做了理論上的準備,而且J.O.Stromberg還構造了歷史上非常類似于現在的小波基;1986年著名數學家Y.Meyer偶然構造出一個真正的小波基,并與S.Mallat合作建立了構造小波基的同意方法棗多尺度分析之后,小波分析才開始蓬勃發展起來,其中比利時女數學家I.Daubechies撰寫的《小波十講(Ten Lectures on Wavelets)》對小波的普及起了重要的推動作用。它與Fourier變換、窗口Fourier變換(Gabor變換)相比,這是一個時間和頻率的局域變換,因而能有效的從信號中提取信息,通過伸縮和平移等運算功能對函數或信號進行多尺度細化分析(Multiscale Analysis),解決了Fourier變換不能解決的許多困難問題,從而小波變化被譽為“數學顯微鏡”,它是調和分析發展史上里程碑式的進展。二、研究容 圖像在生成和傳輸過程中常常因受到各種噪聲的干擾和影響而使圖像降質,這對后續圖像的處理(如分割、壓縮和圖像理解等)將產生不利影響。噪聲種類很多,如:電噪聲、機械噪聲、信道噪聲和其他噪聲。在圖像處理中,圖像去噪是一個永恒的主題,為了抑制噪聲,改善圖像質量,便于更高層次的處理,必須對圖像進行去噪預處理。近年來,小波理論得到了非常迅速的發展,而且由于其具備良好的時頻特性,實際應用也非常廣泛。其中圖像的小波閾值去噪方法可以說是眾多圖像去噪方法的佼佼者?;舅枷刖褪抢脠D像小波分解后,各個子帶圖像的不同特性選取不同的閾值,從而達到較好的去噪目的。而且,小波變換本身是一種線形變換,而國外的研究大多集中在如何選取一個合適的全局閾值,通過處理低于該閾值的小波系數同時保持其余小波系數值不變的方法來降噪,因而大多數方法對于類似于高斯噪聲的效果較好,但對于混有脈沖噪聲的混合噪聲的情形處理效果并不理想。線形運算往往還會造成邊緣模糊,小波分析技術正因其獨特的時頻局部化特性在圖像信號和噪聲信號的區分以及有效去除噪聲并保留有用信息等方面較之傳統的去噪具有明顯的優勢,且在去噪的同時實現了圖像一定程度的壓縮和邊緣特征的提取。所以小波去噪具有無可比擬的優越性。三、實現方法及預期目標實現方法:通過書籍和網絡等資源,學習并初步掌握小波變換的基礎知識,了解和掌握小波變換在圖像去噪的應用,簡單實現基于小波變換的圖像去噪技術。在信號處理過程中,通過MATLAB豐富的工具箱以及其強大的計算功能,利用連續小波變換和離散小波變換實現圖像的去噪。預期目標:通過學習了解基于小波變換的相關知識,初步了解連續小波變換和離散小波變換方法,在MATLAB源程序基礎上進行設計和編碼,完成運行穩定的程序,實現對圖像的去噪。四、對進度的具體安排第01周~第04周:畢業設計前的準備工作,包括:任務書、開題報告和收集查閱相關的書籍資料等。第05周~第07周:對小波分析的基本情況以及發展趨勢進行了解,通過書籍和網絡等資源學習小波變換的基礎知識,對基于小波變換的圖像去噪做初步了解。第08周~第09周:通過相關的學習資料,初步了解和掌握連續小波變換和離散小波變換對圖像去噪的應用。第10周~第11周:通過閱讀和學習資料,對MATLAB程序進行設計和相關的編碼工作。第12周~第14周:完成畢業設計論文。第15周:答辯前資格審查。第16周~第17周:答辯。五、參考文獻[1]建平,《小波分析與信號處理一理論、應用及軟件實現》,,1997年第1版.[2]武凡,《小波分析及其在圖像處理中的應用》,科學,2002年第1版.[3]建平,《小波分析與信號處理一理論、應用及軟件實現》,,1997年第1版.[4]夏良正,數字圖像處理,,東南大學,1999第一版.[5]Pok G, Liu J C, Nair A S. 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