基于小波变换的图像增强毕业论文

基于小波变换的图像增强是一种常用的图像处理技术，MATLAB提供了很多函数和工具箱来实现这一过程。以下是MATLAB中基于小波变换的图像增强的示例代码：% 读取图像文件img = imread(''); % 对图像进行小波分解 [c,s] = wavedec2(img, 2, 'db4'); % 通过对小波系数进行阈值处理来减小噪声 thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi',c,s);sorh = 's'; % 选择软阈值[cxd,lxd,perf0,perfl2] = wdencmp('gbl',c,s,'db4',2,thr,sorh); % 对增强后的图像进行显示 imshow(uint8(cxd));这段代码首先使用MATLAB内置的imread函数读取一幅图像，并使用wavedec2函数对图像进行二级小波分解。接着，通过调用wthrmngr函数来计算一个适当的阈值，再通过wdencmp函数来对小波系数进行阈值处理。最后，通过imshow函数将增强后的图像进行显示。需要注意的是，这段示例代码只是基于小波变换的图像增强的一个简单示例，实际的应用需要根据具体的需求进行相应的调整和优化。

题目基于小波变换的图像去噪方法研究学生姓名陈菲菲学号 1113024020 所在学院物理与电信工程学院专业班级通信工程专业1 101 班指导教师陈莉完成地点物理与电信工程学院实验中心 201 5年5月 20日 I 毕业论文﹙设计﹚任务书院(系) 物理与电信工程学院专业班级通信 1 101 班学生姓名陈菲菲一、毕业论文﹙设计﹚题目基于小波变换的图像去噪方法研究二、毕业论文﹙设计﹚工作自 201 5年3月1日起至 201 5年6月20 日止三、毕业论文﹙设计﹚进行地点: 物理与电信工程学院实验室四、毕业论文﹙设计﹚的内容 1、图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。一般图像的能量主要集中在低频区域中,只有图像的细节部的能量才处于高频区域中。因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现,而这部分干扰信息主要集中在高频区域内,所以消去噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波,但与之同时好的噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊。为了改善图像质量,从图像提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。设计任务: (1 )整理文献,研究现有基于小波变换的图像去噪算法,尝试对现有算法做出改进; (2 )在 MATLAB 下仿真验证基于小波变换的图像去噪算法。 2 、要求以论文形式提交设计成果,应掌握撰写毕业论文的方法, 应突出“目标,原理,方法,结论”的要素,对所研究内容作出详细有条理的阐述。进度安排: 1-3 周:查找资料,文献。 4-7 周:研究现有图像去噪技术,对基于小波变换的图像去噪算法作详细研究整理。 8-11 周: 研究基于小波的图像去噪算法,在 MATLAB 下对算法效果真验证。 12-14 周:分析试验结果,对比各种算法的优点和缺点,尝试改进算法。 15-17 周:撰写毕业论文,完成毕业答辩。指导教师陈莉系(教研室) 系( 教研室) 主任签名批准日期 接受论文( 设计) 任务开始执行日期 学生签名 II 基于小波变换的图像去噪方法研究陈菲菲( 陕西理工学院物理与电信工程学院通信 1 101 班,陕西汉中 72300 0) 指导教师: 陈莉[摘要] 图像去噪是信号处理中的一个经典问题, 随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。基于小波变换的去噪方法有很多

Abstract: The image intensification is refers to in the enhancement image the useful information, it may be a distorted process, its goal is must strengthen the visual the sharp image will become clear or emphasized certain is interested the characteristic, suppresses is not interested the characteristic, causes it improvement picture quality, the rich information content, the enhancement imagery interpretation and the recognition effect imagery processing method. First chapter introduced the wavelet algorithm history and in the reality application first. Then analyzes several kind of wavelet transformations the method, including continual wavelet transformation, separate wavelet transformation and two-dimensional separate wavelet transformation. In this topic experiment, is precisely two-dimensional separate wavelet transformation which uses. Second chapter simply introduced the image intensification two kind of methods: Spatial domain ydo law and frequency range law. Will carry on about the image intensification further discussion in the third chapter under the MATLAB environment. Third chapter first makes the simple introduction to the MATLAB development and introduces it emphatically in various domains strong point. Then the key research image gradation level revises, and gives each algorithm the MATLAB procedure and the movement result. In deepening theory knowledge foundation further familiar MATLAB use. Finally enclosed experimental three sections of procedures: The two-dimensional separate wavelet transformation, and improves the visual quality based on the DWT image auto-adapted enhancement and outputs. Key words: Image intensification; MATLAB; Wavelet transformation; Separate wavelet transformation