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基于小波变换的图像去噪算法研究

作　者: 石洪波
导　师: 马驷良
学　校: 吉林大学
专　业: 计算数学
关键词: 小波变换平稳小波变换图像去噪高阶统计量
分类号: TN911.73
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 979次
引　用: 10次
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内容摘要

图像去噪是图像处理和分析的基本问题之一,如何从数字图像中去除噪声一直是研究人员广泛关注的问题。近年来,随着小波理论的不断完善,小波分析已经渗透到各学科领域。同样,小波在图像去噪中也得到了广泛的应用,并提出许多小波图像去噪算法。本文对小波在图像去噪方面的应用进行了研究,并对去噪方法进行了一些改进,论文的主要工作是:(1)简述小波变换基本理论,介绍二维图像的小波变换及平稳小波变换。(2)介绍了基于小波变换图像去噪的几种方法,重点研究了小波阈值法去噪。(3)对小波系数间的相关性进行了研究提出了基于层内层间相关的图像去噪算法,实验结果表明了算法的有效性。(4)对高阶统计量进行了研究,并将小波阈值法去噪与高阶统计量滤波法相结合进行图像去噪,同时采用平稳小波变换,有利于消除伪Gibbs效应,实验结果表明无论是在视觉上还是在信噪比增益上,此方法都得到了较好的效果。

全文目录

提要  4-7
第一章引言  7-10
  1.1 研究背景  7-8
  1.2 本论文的主要工作  8
  1.3 本论文常用记号  8-10
第二章小波理论及其算法  10-23
  2.1 连续小波变换及离散小波变换  10-14
  2.2 多分辨分析（MRA）  14-19
  2.3 图像的小波变换  19-21
  2.4 平稳小波变换  21-23
第三章小波变换在图像去噪中的应用  23-32
  3.1 小波去噪的描述  23-24
  3.2 小波去噪的发展历程  24-25
  3.3 几种小波去噪的方法  25-31
  3.4 去噪结果的评价  31-32
第四章基于小波系数相关性的图像去噪研究  32-39
  4.1 小波系数相关性去噪算法描述  32-34
  4.2 数值实验  34-38
  4.3 数值实验结果分析  38-39
第五章基于高阶统计量滤波的小波阈值法去噪  39-46
  5.1 高阶统计量  39-40
  5.2 算法描述  40-42
  5.3 数值实验及结果分析  42-46
第六章总结与展望  46-48
  6.1 全文工作总结  46
  6.2 未来工作展望  46-48
参考文献  48-50
摘要  50-52
ABSTRACT  52-55
致谢  55-56
硕士期间发表的论文  56

基于小波变换的图像去噪算法研究

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