Matlab图像去噪算法的研究毕业论文

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1、 I 摘 要 在信息化的社会里，图像在信息传播中所起的作用越来越大。所以，消除在 图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像受污染度最小，成了数字图像处 理领域里的重要部分。 本文主要研究分析邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法及模糊小波变换法 的图像去噪算法。首先介绍图像处理应用时的常用函数及其用法；其次详细阐述 了四种去噪算法原理及特点；最后运用 Matlab 软件对一张含噪图片（含高斯噪声 或椒盐噪声）进行仿真去噪，通过分析仿真结果得出：均值滤波是典型的线性滤 波，对高斯噪声抑制是比较好的；中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪 声特别有效；维纳滤波对高斯噪声有明显的抑制作用；对小波系数

2、进行阈值处理 可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号。 关键词：邻域平均法；中值滤波；维纳滤波；小波变换 II Abstract In the information society, the image in the information transmission is used more and more widely. Therefore, ensuring the minimum of the noise and pollution in the process of image collection and transmission became an important

3、 part of the field. This paper mainly analysis and discuss the neighborhood average method, median filtering method, wiener filtering method and the fuzzy wavelet transform method of image denoising algorithm. Firstly introduce the common image processing functions and its applications. Secondly ela

4、borate the principles and characteristics of the four denoising algorithm. Finally using Matlab software to a noise images (including gaussian noise or salt h=ones(3,3); h=h/9; k=conv2(j,h); 仿真结果如图 4-1 所示。 图 4-1 邻域平均法对高斯噪声去噪的仿真结果 28 （2）给图像加入噪声密度为 0.02 的椒盐噪声，选择 33 模板去噪 Matlab 部分代码： j=imnoise(x,salt h=ones(3 3); h=h/9; k=conv2(j,h); 仿真结果如图 4-2 所示。 图 4-2 邻域平均法对椒盐噪声去噪的仿真结果 从仿真结果可以看出：邻域平均法实现起来很方便，适用于消除图像中的颗 粒噪声，但需要指出这种方法既平滑了图像信号，同时使图像的细节部分变得模 糊。由以上处理后的图像可以看到：邻域平均法消弱了图像的边缘，使图像变得 有些模糊。如图 4-1 所示，均