基于小波图像去噪的MATLAB实现
一、课题背景 数字图像处理(Digital Image Processing，DIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程。数字图像处理最早出现于 20世纪50年代，随着过去几十年来计算机、网络技术和通信的快速发展，为信号处理这个学科领域的发展奠定了基础，使得DIP技术成为信息技术中最重要的学科分支之一。在现实生活中，DIP应用十分广泛，医疗、艺术、军事、航天等图像处理影响着人类生活和工作的各个方面。 然而，在图像的采集、获取、编码和传输的过程中，都存在不同程度被各种噪声所“污染”的现象。如果图像被污染得比较严重，噪声会变成可见的颗粒形状，导致图像质量的严重下降。根据研究表明，当一张图像信噪比(SNR)低于14.2dB 时，图像分割的误检率就高于0.5%，而参数估计的误差高于0.6%。通过一些卓有成效的噪声处理技术后，尽可能地去除图像噪声，我们在从图像中获取信息时就更容易，有利于进一步的对图像进行如特征提取、信号检测和图像压缩等处理。小波变换处理应用于图像去噪外，在其他图像处理领域都有着十分广泛的应用。本论文以小波变换作为分析工具处理图像噪声，研究数字图像的滤波去噪问题，以提高图像质量。
- GUI界面设计
三、总结 随着信息时代计算机的日益普及，人们对数字图像的质量要求越来越高。但是数字图像在采集和传输过程中，难免会受到噪声的污染，这不仅不符合人们的视觉效果，而且也不利于图像的进一步处理。因此，图像去噪具有很强的理论意义和应用价值。图像消噪是信号处理中的一个经典问题，传统的消噪方法多采用平均或线性方法进行，但 是其消噪效果不好，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消噪领域受到越来越多的关注，文中将以 MATLAB为平台介绍以小波变换去除图像噪声的基本方法。 采用基于小波变换的图像增强技术可以通过对低频分解系数进行增强处理，对高频分解系数进行衰减处理达到图像增强的作用。小波阈值去噪方法是小波去噪领域使用较多的方法，因为其理论相对比较成熟，而且去噪效果也比较好。它是集图像去噪和增强为一体的优秀处理方法，被广泛的应用于图像处理中，大量实践也证明该算法优于其他增强技术。
