《圖像去噪方法的研究》開題報告.doc

湖北民族學(xué)院信息工程學(xué)院畢業(yè)設(shè)計（論文）開題報告課題名稱： 圖像去噪方法的研究 學(xué)生學(xué)號： 030841118 學(xué)生姓名： 楊玖 學(xué)科專業(yè)： 電子信息科學(xué)與技術(shù) 導(dǎo)師姓名： 郭黎 信息工程學(xué)院制2011 年 9 月 7 日 填寫填 表 需 知一、 填寫本表前，學(xué)生應(yīng)根據(jù)本表各部分要求寫出初稿，由指導(dǎo)老師審查通過。二、 參照指導(dǎo)教師意見修改初稿后正式填寫本表，所填內(nèi)容一經(jīng)確定，一般不隨意變動。三、 本表各部分如不夠填寫，可自行加頁。四、 本表一式兩份，指導(dǎo)教師一份（可以電子稿），所在系部一份（打印稿）。一、 課題來源圖像是人類獲取信息的重要手段之一，圖像在信息傳播過程中所起的作用越來越大。在許多情況下，圖像信息會受到各種各樣噪聲的影響，因為圖像在獲取過程中容易受到器件和周圍環(huán)境的影響，從而使圖像中含有噪聲。圖像的噪聲可以理解為“妨礙人們感覺器官對所接收的信源信息理解的因素”。但在理論上定義為“不可預(yù)測，只能用概率統(tǒng)計方法來認識的隨機誤差”。也就是說，噪聲是隨機產(chǎn)生的， 因而具有分布和大小的不規(guī)則性。噪聲嚴重時會影響圖像中的有用信息，所以對圖像的噪聲處理的方法就顯得十分重要。二、 選題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及水平、研究目標及意義（包括應(yīng)用前景、科學(xué)意義、理論價值）以及主要參考文獻國外研究現(xiàn)狀：在數(shù)字圖像處理的領(lǐng)域里，輸入的質(zhì)量低的圖像，輸出是改善質(zhì)量后的圖像。對于含噪圖像，模糊圖像等退化圖像，圖像處理的過程就是對圖像品質(zhì)的提升。圖像去噪是圖像分析和計算機視覺中十分重要的技術(shù)。到目前為止已相當成熟，主要方法分為兩大類：空間域法和頻域法。在空間域中，去噪主要是鄰域平均法和中值濾波法等。頻域中常規(guī)的去噪是將被噪聲干擾的信號通過一個濾波器，濾除噪聲頻率成分。但對脈沖信號、白噪聲、非平穩(wěn)過程信號等等，存在一定的局限性。因此尋找能夠兼顧去噪，保留圖像邊緣及其他特征的圖像的濾波算法是該領(lǐng)域的重點課題。國內(nèi)研究現(xiàn)狀：我國數(shù)字圖像處理技術(shù)起步較晚，但在學(xué)習(xí)國外技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展迅速。近些年來，小波理論得到了非常迅速的發(fā)展，而且由于其具備良好的時域局部化和多分辨率分析能力，因而在圖像處理各領(lǐng)域的實際應(yīng)用非常廣泛。如非線性小波變換閾值法去噪，小波變換模極大值去噪及基于小波變換的尺度相關(guān)性去噪。研究目標：更好地改善圖像的質(zhì)量，在眾多圖像去噪的算法中，不去追求哪一種算法是最好，而是要以實際要求而應(yīng)用不同的方法。有些算法是好，但它的實用性不強甚至有限。研究意義：圖像去噪方法的研究具有廣泛而深遠的意義。體現(xiàn)在實際生活應(yīng)用上，譬如說，由于不同的成像機理，得到的初始圖像中含有不同性質(zhì)的噪聲，這些噪聲的存在影響著人們對圖像的觀察，干擾人們對圖像信息的理解。噪聲嚴重的時候，圖像幾乎產(chǎn)生變形，使得圖像失去了存儲信息的本質(zhì)意義。顯然，對圖像去噪處理，是正確識別圖像信息的必要保證。圖像去噪技術(shù)的應(yīng)用從宇航領(lǐng)域擴展到生物醫(yī)學(xué)、信息科學(xué) 、資源環(huán)境科學(xué)、天文學(xué)、物理學(xué)、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、國防、教育、藝術(shù)等各個領(lǐng)域與行業(yè)，對經(jīng)濟、軍事、文化及人們的日常生活產(chǎn)生重大影響。圖像去噪對數(shù)字圖像其他處理環(huán)節(jié)性能的提升有著促進作用。如果對一幅含噪圖像進行特征提取，配準或者圖像融合等處理其結(jié)果肯定不能令人滿意，所以圖像去噪是必須的。 圖像去噪的理論意義在于它是對圖像的底層處理，噪聲可能在圖像采集、量化等過程中產(chǎn)生。也可能在傳輸過程中產(chǎn)生。噪聲的存在極大地干擾了圖像的信息。對于圖像的后繼處理和分析都有影響。 主要參考文獻有：三、 研究的主要內(nèi)容、研究方案及準備采取的技術(shù)路線、擬解決的關(guān)鍵問題（注：本部分內(nèi)容必須詳細填寫）研究的主要內(nèi)容：本文主要分析鄰域平均法、中值濾波法、維納濾波法及模糊小波變換法的圖像去噪算法。首先介紹圖像處理應(yīng)用時的常用函數(shù)及其用法；其次詳細闡述了四種去噪算法原理及特點；最后運用Matlab軟件對一張含噪圖片（含高斯噪聲或椒鹽噪聲）進行仿真去噪，通過分析仿真結(jié)果得出：均值濾波是典型的線性濾波，對高斯噪聲抑制是比較好的；中值濾波是常用的非線性濾波方法，對椒鹽噪聲特別有效；維納濾波對高斯噪聲有明顯的抑制作用；對小波系數(shù)進行閾值處理可以在小波變換域中去除低幅值的噪聲和不期望的信號。四、 已進行的科研工作基礎(chǔ)和已具備的科學(xué)研究條件（包括已經(jīng)取得的科研成