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| 离散小波变换在图像去噪技术中的应用 摘要 图像去噪是一种用于消除图像中噪声的噪声消除技术。在图像采集、压缩、处理、传输中有可能会引入噪声，噪声使得图像看起来变得模糊，使得人们无法分辨出图像的特征，除此之外很有很多其他的原因会导致噪声，例如摄像机镜头硬件故障会导致黑暗部分变得嘈杂，明亮部分的噪声较小[16]，这些噪声会影响人眼看到的图像质量，所以我们需要尽量将图像中的噪声降到最低。在过去的十年里，对图像去噪技术的研究有了快速发展，在去噪的过程中，可以恢复图片中一些丢失的元素，同时保留或者增强原本图像重要的元素。现在使用的图像去噪方法有很多，最为有效的方法是基于小波变换模极大值原理而展开操作的；还有一些去噪方法是借助小波变换系数的相关性来实现去噪的目的；除此之外，还有比较常见的小波收缩阈值、平移不变量小波等等比较实用的去噪方法，对目标的实现也具有比较显著的效果。在过去，去噪基本就是借助平均或线性法来进行有效处理。这种方法并不能再有效地去除噪声的同时保留图像原本的有用细节元素；小波变换有着优秀的时频分析功能，在去除噪声的同时，还能保留图像的重要信息，由于小波去噪拥有的优越性能，使其在在图像去噪领域中占有了一席之地。本文对小波变换的相关理论进行详细介绍，着重阐述了它在图像去噪方面的积极应用。特别性的对它的基本思想进行了说明，就是先处理含噪声图像，对其实施离散小波的变换处理，再对高频系数进行阈值去噪或者滤波去噪处理，最后进行小波反变换，实现基于离散小波的图像去噪。 关键词 图像去噪 小波变换 MATLAB |
