去雨研究

1、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：小波变换 图像去噪 阈值 MATLAB The Research of Image De-noising Based on 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, microelectronic technology, compu。

2、ion for Digital Image * * * 键入文字 I 摘要摘要 数字图像的去噪是图像处理邻域一个重要的分支。
近年来随着计算机技术的高速发 展，人们对图像质量的要求越来越高，图像噪声的处理已经成为了研究的一个热点。
本论文通过分析与处理有噪的数字图像，综合运用数字图像处理的理论知识以及 Matlab 强大的功能对加噪后的图像进行空间域、频域分析和滤波。
在滤波器研究与实现 的过程中，空间域滤波器采用均值滤波、中值滤波以及维纳滤波；频域滤波器采用巴特 沃斯低通滤波。
对比原始图像与滤波后图像，分析每种噪声的最适滤波器，得出相应的 结论。
通过分析与对比仿真结果得出：均值滤波器是典型的线性滤波器，对高斯噪声的 抑制效果是比较好的；中值滤波器是常用的非线性滤波的方法，对椒盐噪声的滤除特别 有效；维纳滤波器对高斯噪声有明显的抑制作用，但对椒盐噪声的抑制不是很理想。
关键词关键词：图像去噪；空间域；频域分析 Abstract 键入文字 II The noise-reduction of digital image is an important branch of Image p。

3、们对图像的理解， 而图像去噪的目的就是去除图像中的噪声，使人们对图像的认识更加清楚，以便 对图像做进一步地处理。
图像中的噪声影响到人们对图像的理解，而图像去噪 的目的就是去除图像中的噪声，使人们对图像的认识更加清楚，以便对图像做进 一步地处理。
因此，图像去噪效果的好坏对以后进一步的图像处理有着非常重要 的意义。
2 国内外发展趋势 图像的半色调噪声主要集中在高频区域， 一般情况下去噪是通过类似低通滤 波的处理而进行的。
但是在高频区域中，半色调噪声和图像的边缘信息混合在一 起，通过低通滤波可有效地去除半色调噪声，然而这样很可能会模糊图像边缘并 破坏细节。
对于调幅加噪，一种方法是在时域选择合适的低通滤波器进行去噪； 另一种是在频域和小波域中对加噪图像进行分析，再选择合适的滤波器去噪；还 有基于神经噪络1对不同形状噪分类，再去噪的方法。
误差扩散算法23是调频加 噪的一种。
因为误差扩散算法它的像素值可能揭示出输入像素值的情况，所以一 种方法是估计出它的误差分散核值，并采取相应的去噪方法；另一种是基于边缘 保持的平滑算法，试图去除噪的同时尽可能不模糊细节，大部分的去噪算法都针 对。

4、数字时代的到来，数字多媒体技术得到了很大发展，扫描作为获取数字 化信息的一个重要途径，也得到了越来越广泛的应用。
最近，随着数码照相机等各类数码产 品的普及，数字图像处理已经成为数学和计算机科学交叉领域的一个研究热点。
数字图像处 理就是通过对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或各种应用需求。
随着科学的进步，人 类对大自然探索的不断深入，高科技手段的日益发达，图像处理将在其中发挥更为重要的作 用。
然而在其处理过程中第一步就是对图像进行预处理，其中最关键的步骤就是数字图像的 有效去噪。
图像中的噪声影响到人们对图像的理解，而图像去噪的目的就是去除图像中的噪声，使人 们对图像的认识更加清楚，以便对图像做进一步地处理。
因此，图像去噪效果的好坏对以后 进一步的图像处理有着非常重要的意义。
二、二、毕业设计（论文）提纲毕业设计（论文）提纲 摘 要 ABSTRACT 1 绪论 1.1 研究的目的 1.2 研究的意义 1.3 国内外研究现状 1.3.1 国内研究现状 1.3.2 国外研究现状 2 图像去噪理论基础 2.1 噪声的基础理论 2.1.1 图像噪声的一般分类 2.1.2 噪声成因 2.2 图。

5、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 去噪是一个永远不会过时的主题，为了抑制噪声，改善图像质量，更高层次的处 理，必须对图像进行去噪的预处理。
图像中的噪声影响到人们对图像的理解，而 图像去噪的目的就是去除图像中的噪声，使人们对图像的认识更加清楚，以便对 图像做进一步地处理。
图像中的噪声影响到人们对图像的理解，而图像去噪的 目的就是去除图像中的噪声，使人们对图像的认识更加清楚，以便对图像做进一 步地处理。
因此，图像去噪效果的好坏对以后进一步的图像处理有着非常重要的 意义。
2 国内外发展趋势 图像的半色调噪声主要集中在高频区域， 一般情况下去噪是通过类似低通滤 波的处理而进行的。
但是在高频区域中，半色调噪声和图像的边缘信息混合在一 起，通过低通滤波可有效地去除半色调噪声，然而这样很可能会模糊图像边缘并 破坏细节。
对于调幅加噪，一种方法是在时域选择合适的低通滤波器进行去噪； 另一种是在频域和小波域中对加噪图像进行分析，再选择合适的滤波器去噪；还 有基于神经噪络1对不同形状噪分类，再去噪的方法。
误差扩散算法23是调频加 噪的一种。
因为。

6、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 part of the field. This paper mainly analysis and discuss the neighborhood average method, median 。

7、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 ： 小波变换 图像去噪 阈值 MATLAB The Research of Image De-noising Based on 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-noi。

8、span style=font-family: 黑体; font-size: 21px; line-height: 42px;中文5200字，2800单词，16500英文字符PDF外文：span style=co。