1、 摘摘 要要 图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。数字图像 噪声去除涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域，是一门综合性很 强的边缘科学，如今其理论体系已十分完善，且其实践应用很广泛，在医学、军事、艺 术、农业等都有广泛且成熟的应用。MATLAB 是一种高效的工程计算语言，在数值计算、 数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。MATLAB 是一种向量 语言，它非常适合于进行图像处理。 本文概述了小波阈值去噪的基本原理。对常用的几种阈值去噪方法进行了分析比较 和仿真实现。最后结合理论分析和实验结果，讨论了一个完整去噪算法中影响去噪性能
2、 的各种因素。为实际的图像处理中，小波阈值去噪法的选择和改进提供了数据参考和依 据。 关键字关键字：小波变换 图像去噪 阈值 MATLAB Abstract Image is one kind of important information source, may help People through the imagery processing to understand the information the connotation. The digital image de-noise involves domains and so on optical system, microe
3、lectronic technology, computer science， mathematical analysis, its a very comprehensive interdisciplinary science, now its practice application is very widespread: In the medicine, the military, art, the agriculture and all have very extensive and ripe using so on. MATLAB is one kind of highly effec
4、tive engineering calculation language，in aspects and so on value computation, data processing, imagery processing, neural network, wavelet analysis all has the widespread application. This article has stated the theory of wavelet threshold denoising ， then done comparing experiments using several go
5、od threshold denoising methodsFinally according to the theory analysis and simulation results，the paper discusses several kinds of factors which affect the denoising capability in a complete denoising algorithm That provides the date reference of threshold denoising methods in actual image process K
6、eywords: Wavelet transformation; Image denoising; Wavelet threshold; MATLAB 目目 录录 1 1 前言前言 . 1 2 2 图像与噪声图像与噪声 3 2.1 2.1 噪声图像模型及噪声特性噪声图像模型及噪声特性. 3 2.1.1 2.1.1 含噪模型含噪模型 . 3 2.1.2 2.1.2 噪声特性噪声特性 . 3 3 3 图像去噪方法图像去噪方法. 5 3.1 3.1 传统去噪方法传统去噪方法 . 5 3.1.1 3.1.1 空域滤波空域滤波 . 5 3.1.2 3.1.2 频域低通滤波法频域低通滤波法 6 3.2 3.2 小波去噪小波去噪 . 8 3.2.13.2.1 小波去噪的研究现状小波去噪的研究现状 9 3.2.3 3.2.3 小波去噪方法小波去噪方法 10 4 4 小波变换理论基础小波变换理论基础 . 11 4.1 4.1 从傅里叶变换到小波变换从傅里叶变换到小波变换. 11 4.2 4.2 小波理论的基本概念小波理论的基本概念 12 4.2.14.2.1 连续小波变换连续小波变换
