去噪小波

1、这种方法的出现对于大量的应用程序是一个好的选择。
这是因为一个小波变换能结合的能量 ,在一小部分的大型系数和大多数的小波系数中非常小 ,这样他们可以设置为零。
这个阈值的小波系数是可以做到的只有细节的小波分解子带。
我们有一些低频波子带不能碰触，让他们不阈值。
众所周知， Donoho提出的方法的优势是光滑和自适应。
然而，Coifman和 Donoho 指出，这种算法展示出一个视觉产出：吉布斯现象在邻近的间断。
因此，他们提出对这些产出去 噪通过平均抑制所有循环信号。
实验结果证实单目标识别小波消噪优于没有目标识别的情况。
Bui和 Chen 扩展了这个目标识别计划，他们发现多小波的目标识别去噪的结果比单小波去噪的结果要好。
蔡和 西尔弗曼 提出了一种阈值方案通过采取相邻的系数。
他们结果表现出的优势超于了传统的一对一小波消燥。
Chen和 Bui扩展这个相邻小波阈值为多小波方法。
他们声称对于某些标准测试信号和真实图像相邻的多小波降噪优于相邻的单一小波去噪。
陈等人提出一种图像去噪是考虑方形相邻的小波域。
陈等人也尝试对图像去噪自定义小波域和阈值。
实验结。

2、然后用逆傅里叶变换恢复信号。
但是傅里叶变换很难 将有用信号的高频部分和由噪声引起的高频干扰有效地区分开。
小波分析是傅里叶分析 思想方法的发展和延拓， 与傅里叶分析密切相关。
而小波阈值去噪方法是众多图象去噪 方法中的佼佼者,它利用图象的小波分解后,各个子带图象的不同特性,选取不同的阈值, 从而达到较好的去噪效果。
而且与传统的去噪方法相比较,有着无可比拟的优点,成为信 号分析的一个强有力的工具,被誉为分析信号的显微镜。
本文概述了傅里叶变化与小波变换去噪的基本原理及其比较。
对常用的几种去噪方 法进行了分析。
最后结合理论分析和实验结果。
在实际的图像处理中，实现了小波变换 去噪法的处理。
关键词关键词： 小波变换 ，图像去噪，Matlab II Application of image de-noising based on Fourier transform and wavelet transform ABSTRACT Image de-noising is an eternal theme of the image processing research. Image acqui。

3、共 6页 附件 4： 外文文献原文 .共 7页 开题报告 1 附录 一： 小波包分析在信号处理中的应用 开题报告 一 . 综述 （一） 意义 众所周知，由于图像在采集、数字化和传输过程中常受到各种噪声的干扰，从而使数字图像中包含了大量的噪声。
能否从受扰信号中获得去噪的信息，不仅与干扰的性质和信号形式有关，也与信号的处理方式有关。
在实际应用中，针对不同性质的信号和干扰 ， 寻找最佳的处理方法降低噪声，一直是信号处理领域广泛讨论的重要问题。
（二） 现状 小波 包 分析的应用是与小波 包 分析的理论研究紧密地结合在一起的。
现在，它已经在科技信息产业领域取得了令人瞩目的成就 。
电子信息技术是六大高新技术中重要的一个领域，它的 重点 方面是 图像及 信号处理。
如 今 ， 信号处理已经成为当代科学技术工作的重要 组成 部分，信号处理的目的就是：准确的分析、诊断。

4、噪以及自适应模糊阀值去噪，通过仿真图对比，得到了很好的实验效果，表明了小 波变换进行去噪的优越性，具有很强的研究意义。
关键词：小波分析 小波变换 阈值去噪 图像去噪 目 录 1 绪论 1 1.1 研究的背景和意义 1 1.2 研究的现状 1 1.3 本文主要工作 3 2 小波变换的介绍 3 2.1 小波变换的发展概况 3 2.2 连续小波变换 4 2.3 离散小波变换 6 2.3.1 离散小波的定义 . 6 2.3.2 尺度函数 . 6 2.3.3 紧支集概念 . 7 2.3.4 正交小波变换 . 7 3 数字图像小波去噪的实现方法 8 3.1 小波去噪概述 8 3.2 小波去噪原理 8 3.2.1 去噪原则 . 8 3.2.2 基本去噪模型 . 9 3.3 阈值函数的选择 10 3.4 基于小波变换的自适应模糊阈值法原理 12 3.4.1 自适应模糊阈值去噪算法的提出 . 12 3.4.2 自适应模糊阈值去噪的模型及仿真实现 . 13 4 总结 16 参考文献 17 英文摘要 19 附录 20 致谢 32 仲恺农业工程学院毕业设计成绩评定表 33 1 1 绪论 1.1 研。