通信工程專(zhuān)業(yè)-小波變換在圖像去噪中的應(yīng)用與研究-論文答辯課件

1、論文題目：小波變換在圖像去噪中的應(yīng)用與研究答辯人:XXX專(zhuān) 業(yè):XXX導(dǎo) 師:XXX 主要內(nèi)容及工作前言設(shè)計(jì)思路仿真結(jié)果結(jié)論1234前言背景和意義傳統(tǒng)的基于傅氏變換的信號(hào)去噪方法是一種全局變換，是將信號(hào)通過(guò)一個(gè)低通或帶通濾波器，其缺點(diǎn)是在去噪的同時(shí)，也模糊了信號(hào)，其只能反映圖像的整體特征，無(wú)法表述圖像的時(shí)頻局域化特性；小波變換具有時(shí)頻局域化分析特性，可將圖像的結(jié)構(gòu)和紋理分別表現(xiàn)在不同的分辨率層次上，能夠在減少圖像噪聲的同時(shí)又能更好的保留圖像的細(xì)節(jié)部分。因此，采用小波變換進(jìn)行圖像去噪處理已表現(xiàn)出良好前景。設(shè)計(jì)思路1、對(duì)傳統(tǒng)的去噪方法進(jìn)行介紹；2、介紹圖像去噪理論基礎(chǔ)；3、對(duì)含噪圖像作小波閾值處理

2、；4、分析仿真結(jié)果；5、得出結(jié)論。傳統(tǒng)去噪方法與小波分析的比較具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)去噪的同時(shí)很好的保留圖像的邊緣信息傳統(tǒng)去噪方法空間域的處理方法頻域的處理方法低熵性多分辨率小波分析雖然抑制了噪聲卻損失了圖像的邊緣信息造成圖像的模糊小波去噪流程圖原始圖像小波圖像去噪圖像處理后的小波圖像小波分解小波系數(shù)處理小波逆變換閾值去噪硬閾值法：當(dāng)小波系數(shù)的絕對(duì)值A(chǔ)小于某一閾值t時(shí)，其值為0，大于閾值t時(shí)，保持不變。軟閾值法：當(dāng)小波系數(shù)的絕對(duì)值小于某一閾值時(shí)，其值為0，大于閾值時(shí)，都減去閾值。硬閾值和軟閾值算法曲線-ttAt-tA（a）硬閾值法（b）軟閾值法原始圖像與含噪圖像 原始圖像含噪圖像仿真結(jié)果硬閾值法去噪仿真結(jié)果軟閾值法去噪軟、硬閾值去噪的信噪比和均方差的對(duì)比加入不同方差的噪聲，MSE、SNR的變化情況對(duì)仿真結(jié)果的分析當(dāng)相同閾值選取，信噪比越大，圖像清晰度越高；隨SNR值的增大，MSE值的越小，去噪效果越明顯；合理選取閾值函數(shù)能夠提高圖像去噪的質(zhì)量；硬閾值法對(duì)圖像去噪，得到的圖像較為清晰，但會(huì)使重組信號(hào)產(chǎn)生波動(dòng)現(xiàn)象或信號(hào)的突變；軟閾值法得到的圖像較模糊，但突出圖像的輪廓，對(duì)重組后的信號(hào)會(huì)產(chǎn)生一定的誤差。結(jié)論小波去噪實(shí)際上是特征提取和低通濾波功能的綜合。小波對(duì)含噪圖像作去噪處理時(shí)，能夠比較完整的保留圖像的邊緣部分，從而使原始圖像獲得最佳還