基于MATLAB的图像去噪论文开题报告 论文Word格式文档下载.docx

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1986年著名数学家Y.Meyer偶然构造出一个真正的小波基，并与S.Mallat合作建立了构造小波基的同意方法枣多尺度分析之后，小波分析才开始蓬勃发展起来，其中比利时女数学家I.Daubechies撰写的《小波十讲（TenLecturesonWavelets）》对小波的普及起了重要的推动作用。

它与Fourier变换、窗口Fourier变换（Gabor变换）相比，这是一个时间和频率的局域变换，因而能有效的从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析（MultiscaleAnalysis），解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题，从而小波变化被誉为“数学显微镜”，它是调和分析发展史上里程碑式的进展。

二、研究内容

图像在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质，这对后续图像的处理（如分割、压缩和图像理解等）将产生不利影响。

噪声种类很多，如：

电噪声、机械噪声、信道噪声和其他噪声。

在图像处理中，图像去噪是一个永恒的主题，为了抑制噪声，改善图像质量，便于更高层次的处理，必须对图像进行去噪预处理。

近年来，小波理论得到了非常迅速的发展，而且由于其具备良好的时频特性，实际应用也非常广泛。

其中图像的小波阈值去噪方法可以说是众多图像去噪方法的佼佼者。

基本思想就是利用图像小波分解后，各个子带图像的不同特性选取不同的阈值，从而达到较好的去噪目的。

而且，小波变换本身是一种线形变换，而国内外的研究大多集中在如何选取一个合适的全局阈值，通过处理低于该阈值的小波系数同时保持其余小波系数值不变的方法来降噪，因而大多数方法对于类似于高斯噪声的效果较好，但对于混有脉冲噪声的混合噪声的情形处理效果并不理想。

线形运算往往还会造成边缘模糊，小波分析技术正因其独特的时频局部化特性在图像信号和噪声信号的区分以及有效去除噪声并保留有用信息等方面较之传统的去噪具有明显的优势，且在去噪的同时实现了图像一定程度的压缩和边缘特征的提取。

所以小波去噪具有无可比拟的优越性。

三、实现方法及预期目标

实现方法：

通过书籍和网络等资源，学习并初步掌握小波变换的基础知识，了解和掌握小波变换在图像去噪的应用，简单实现基于小波变换的图像去噪技术。

在信号处理过程中，通过MATLAB丰富的工具箱以及其强大的计算功能，利用连续小波变换和离散小波变换实现图像的去噪。

预期目标：

通过学习了解基于小波变换的相关知识，初步了解连续小波变换和离散小波变换方法，在MATLAB源程序基础上进行设计和编码，完成运行稳定的程序，实现对图像的去噪。

四、对进度的具体安排

第01周~第04周：

毕业设计前的准备工作，包括：

任务书、开题报告和收集查阅相关的书籍资料等。

第05周~第07周：

对小波分析的基本情况以及发展趋势进行了解，通过书籍和网络等资源学习小波变换的基础知识，对基于小波变换的图像去噪做初步了解。

第08周~第09周：

通过相关的学习资料，初步了解和掌握连续小波变换和离散小波变换对图像去噪的应用。

第10周~第11周：

通过阅读和学习资料，对MATLAB程序进行设计和相关的编码工作。

第12周~第14周：

完成毕业设计论文。

第15周：

答辩前资格审查。

第16周~第17周：

答辩。

五、参考文献

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