(完整版)小波变换图像去噪MATLAB实现

本文介绍了基于小波变换的图像去噪MATLAB实现,探讨了小波基本原理、图像去噪方法,特别是小波阈值去噪法。通过实例展示二维小波去噪源程序,阐述了去噪前后图像的对比,证明小波变换在图像去噪中的优势。

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基于小波图像去噪的MATLAB实现

  • 论文背景

数字图像处理(Digital Image Processing,DIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程。数字图像处理最早出现于 20世纪50年代,随着过去几十年来计算机、网络技术和通信的快速发展,为信号处理这个学科领域的发展奠定了基础,使得DIP技术成为信息技术中最重要的学科分支之一。在现实生活中,DIP应用十分广泛,医疗、艺术、军事、航天等图像处理影响着人类生活和工作的各个方面。

然而,在图像的采集、获取、编码和传输的过程中,都存在不同程度被各种噪声所“污染”的现象。如果图像被污染得比较严重,噪声会变成可见的颗粒形状,导致图像质量的严重下降。根据研究表明,当一张图像信噪比(SNR)低于14.2dB 时,图像分割的误检率就高于0.5%,而参数估计的误差高于0.6%。通过一些卓有成效的噪声处理技术后,尽可能地去除图像噪声,我们在从图像中获取信息时就更容易,有利于进一步的对图像进行如特征提取、信号检测和图像压缩等处理。小波变换处理应用于图像去噪外,在其他图像处理领域都有着十分广泛的应用。本论文以小波变换作为分析工具处理图像噪声,研究数字图像的滤波去噪问题,以提高图像质量。

  • 课题原理

1.小波基本原理

在数学上,小波定义为对给定函数局部化的新领域,小波可由一个定义在有限区域的函数

来构造,

称为母小波,(mother wavelet)或者叫做基本小波。一组小波基函数,

,可以通过缩放和平移基本小波 来生成:

    

      

                  (1)

其中,a为进行缩放的缩放参数,反映特定基函数的宽度,b为进行平移的平移参数,指定沿x轴平移的位置。当a=2jb=ia的情况下,一维小波基函数序列定义为:

                 (2)

其中,i为平移参数,j为缩放因子,函数f(x)以小波

为基的连续小波变换定义为函数f(x&#

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