毕业设计---傅里叶与小波变换在图像去噪中的应用(含外文翻译)毕业设计---傅里叶与小波变换在图像去噪中的应用(含外文翻译)

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太原理工大学现代科技学院毕业设计(论文)I傅里叶变换与小波变换在图像去噪中的应用摘要图像去噪是图像处理研究的一个重要话题。图像在获取和传输的过程中经常要受到噪声的污染。噪声对图像质量有着非常重要的影响。所以,必不可免的图像去噪成为图像分析和处理的重要技术。用传统傅里叶变换对信号去噪的基本思想是对含噪信号进行傅里叶变换后使用低通或带通滤波器滤除噪声频率,然后用逆傅里叶变换恢复信号。但是傅里叶变换很难将有用信号的高频部分和由噪声引起的高频干扰有效地区分开。小波分析是傅里叶分析思想方法的发展和延拓,与傅里叶分析密切相关。而小波阈值去噪方法是众多图象去噪方法中的佼佼者,它利用图象的小波分解后,各个子带图象的不同特性,选取不同的阈值,从而达到较好的去噪效果。而且与传统的去噪方法相比较,有着无可比拟的优点,成为信号分析的一个强有力的工具,被誉为分析信号的显微镜。本文概述了傅里叶变化与小波变换去噪的基本原理及其比较。对常用的几种去噪方法进行了分析。最后结合理论分析和实验结果。在实际的图像处理中,实现了小波变换去噪法的处理。关键词小波变换,图像去噪,Matlab太原理工大学现代科技学院毕业设计(论文)IIApplicationofimagedenoisingbasedonFouriertransformandwavelettransformABSTRACTImagedenoisingisaneternalthemeoftheimageprocessingresearch.Imageacquisitionandtransmissionprocessoftensubjecttonoisepollution.Thenoisehasaveryimportantimpactonimageanalysis.So,theimagedenoisingbecomeanimportanttechnologyforimageanalysisandprocessing.ThebasicideainthesignaldenoisingusingthetraditionalFouriertransformisaFouriertransformofthenoisysignalusingalowpassorbandpassfiltertoremovethenoisefrequencyandtheninverseFouriertransformsignal.ButFouriertransformisdifficulttobeusefultothehighfrequencypartofsignalandhighfrequencynoisecausedbyinterferenceefficiently.WaveletanalysisisaFourieranalysisofthedevelopmentandcontinuationofthewayofthinking,hasbeencloselyrelatedtotheFourieranalysis.Waveletthresholdmethodistheleaderinthenumberofimagedenoisingmethod,itsuseofthewaveletdecomposition,thedifferentcharacteristicsofeachsubbandimage,selectadifferentthreshold,soastoachievebetterdenoisingeffect.FollowingtheFouriertransformaftermomentaryfrequencyanalysistool,hasthecharacteristicsofthelocalnatureandmultiresolutionanalysisinthefrequencydomainatthesametime,notonlytomeetavarietyofdenoisingrequirements,suchaslowpass,Qualcomm,randomnoiseremoval,andcomparedwiththetraditionaldenoisingmethodhasunparalleledadvantagestobecomeapowerfultoolinsignalanalysis,knownastheanalyticalsignalmathematicalmicroscope.ThisarticleprovidesanoverviewofthebasicprinciplesoftheFouriertransformandwavelettransformdenoising.Severalcommonlyuseddenoisingmethodareanalyzed.Finally,thetheoreticalanalysisandexperimentalresults,discussedthefactorsthataffectthedenoisingperformanceinacompletedenoisingalgorithm.Inpracticalimageprocessing,theprocessingofthewavelettransformdenoisingmethod.KEYWORDSwavelettransform,imagedenoising,Matlab
编号:201606191511110478    大?。?span class="font-tahoma">1.08MB    格式:DOC    上传时间:2016-06-19
  
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