图像去噪方法研究及仿真系统设计.doc

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  • 更新时间:2018-07-24
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  • 课题来源:(小山神)提供原创文章

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摘要:当今是信息化的时代,人类获取信息的渠道逐渐趋于多元化,图像成为人类获取信息的直接途径。图像的获取方式多种多样,这就导致了我们在获得图像的过程中,图像会受到各类噪声的影响,因此图像的去噪处理成为当今数字化图像处理的重要部分。图像去噪处理或者方法要求在滤除多类噪声的同时,能够更好的恢复原图像信息。

本文主要设计了基于LabVIEW的图像去噪系统,对一幅lena图像加入高斯噪声和椒盐噪声,改变噪声方差,在系统中选择均值滤波、中值滤波、维纳滤波、小波变换四种方法进行图像去噪处理,通过信造输出比值,分析四种去噪方法对不同噪声的去噪处理效果。仿真实验结果表明:均值滤波对高斯噪声的滤除作用一般,可滤除一部分噪声,但是随着噪声方差的变化,会使图像的周边部分遭到破坏;均值滤波器对椒盐噪声的作用不明显,随着噪声方差的变化,图像质量会变模糊。中值滤波对高斯噪声的滤除无明显效果,且改变噪声方差,对图像质量的损坏也不明显;中值滤波是去除椒盐噪声的最佳滤波器,可以高效的滤除图像中的噪声。任意的噪声方差对此滤波器均无影响。维纳滤波器可以很好的去除高斯噪声的同时会保护好图像质量;维纳滤波对椒盐噪声没有滤除作用。小波变换能滤除高斯噪声中的杂质信息,改变任意噪声方差,依旧能高质量还原图像原有信息;小波变换对椒盐噪声有较佳的滤除效果,随着椒盐噪声方差的增加,小波变换对椒盐噪声的滤除效果越好,去噪的同时能够去除噪声中不期望的信号。

 

关键词:噪声;滤波;LabVIEW

 

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 研究背景-1

1.2 国内外研究现状-1

1.3 研究内容和章节安排-2

2 图像去噪方法-3

2.1 图像噪声的概念-3

2.2 均值滤波法-3

2.3 中值滤波法-3

2.4 维纳滤波法-4

2.5 小波变换去噪-4

2.6 本章小结-5

3 系统设计-6

3.1 系统框图及说明-6

3.2 前面板设计-6

3.3 各功能模块的实现-7

4 仿真实验及分析-12

4.1 均值滤波法仿真-12

4.2 中值滤波法仿真-15

4.3 维纳滤波法仿真-16

4.4 小波变换去噪仿真-19

4.5 本章小结-23

结    论-24

参 考 文 献-25

附录A 图像去噪系统前面板-26

附录B 图像去噪系统程序框图-27

附录C 部分MATLAB程序-28

致    谢-33