开题报告1基于小波变换的图像去噪技术基于小波变换的图像去噪技术开题报告开题报告一、综述一、综述 小波变换的概念是由 法国从事石油信号处理的工程师 JMorlet 在 1974 年首先提出的， 通过物理的直观和信号处理的实际需要经验的建立了反演公式，当时未能得到数学家的认可。 正如 1807 年法国的热学工程师 JBJFourier 提出任一函数都能展开成三角函数的无穷级数 的创新概念未能得到著名数学家JLLagrange，SLalace 以及 AMLegendre 的认可一 样。幸运的是，早在七十年代， ACalderon 表示定理的发现、 Hardy 空间的原子分解和无条 件基的深入研究为小波变换的诞生做了理论上的准备，而且JOStromberg 还构造了历史上 非常类似于现在的小波基； 1986 年著名数学家 YMeyer 偶然构造出一个真正的小波基，并与 SMallat 合作建立了构造小波基的同意方法枣多尺度分析之后，小波分析才开始蓬勃发展起来， 其中比利时女数学家 IDaubechies 撰写的小波十讲（Ten Lectures on Wavelets）对 小波的普及起了重要的推动作用。它与Fourier 变换、窗口 Fourier 变换（Gabor 变换）相 比，这是一个时间和频率的局域变换，因而能有效的从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运 算功能对函数或信号进行多尺度细化分析（ Multiscale Analysis），解决了 Fourier 变换 不能解决的许多困难问题，从而小波变化被誉为“数学显微镜 ”，它是调和分析发展史上里 程碑式的进展。 二、研究内容二、研究内容图像在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质，这对后续图像 的处理(如分割、压缩和图像理解等)将产生不利影响。噪声种类很多，如：电噪声、机械噪声、信 道噪声和其他噪声。在图像处理中，图像去噪是一个永恒的主题，为了抑制噪声，改善图像质量， 便于更高层次的处理，必须对图像进行去噪预处理。 近年来，小波理论得到了非常迅速的发展，而且由于其具备良好的时频特性，实际应用也 非常广泛。其中图像的小波阈值去噪方法可以说是众多图像去噪方法的佼佼者。基本思想就是利用 图像小波分解后，各个子带图像的不同特性选取不同的阈值，从而达到较好的去噪目的。而且，小 波变换本身是一种线形变换，而国内外的研究大多集中在如何选取一个合适的全局阈值，通过处理 低于该阈值的小波系数同时保持其余小波系数值不变的方法来降噪，因而大多数方法对于类似于高 斯噪声的效果较好，但对于混有脉冲噪声的混合噪声的情形处理效果并不理想。线形运算往往还会 造成边缘模糊，小波分析技术正因其独特的时频局部化特性在图像信号和噪声信号的区分以及有效 去除噪声并保留有用信息等方面较之传统的去噪具有明显的优势，且在去噪的同时实现了图像一定 程度的压缩和边缘特征的提取。所以小波去噪具有无可比拟的优越性。 三、实现方法及预期目标三、实现方法及预期目标实现方法：通过书籍和网络等资源，学习并初步掌握小波变换的基础知识，了解和掌握小 波变换在图像去噪的应用，简单实现基于小波变换的图像去噪技术。在信号处理过程中，通过 MATLAB 丰富的工具箱以及其强大的计算功能，利用连续小波变换和离散小波变换实现图像的去噪。预期目标：通过学习了解基于小波变换的相关知识，初步了解连续小波变换和离散小波变 换方法，在 MATLAB 源程序基础上进行设计和编码，完成运行稳定的程序，实现对图像的去噪。 四、对进度的具体安排四、对进度的具体安排第 01 周第 04 周：毕业设计前的准备工作，包括：任务书、开题报告和收集查阅相关的开题报告1书籍资料等。 第 05 周第 07 周：对小波分析的基本情况以及发展趋势进行了解，通过书籍和网络等资 源学习小波变换的基础知识，对基于小波变换的图像去噪做初步了解。 第 08 周第 09 周：通过相关的学习资料，初步了解和掌握连续小波变换和离散小波变换 对图像去噪的应用。 第 10 周第 11 周：通过阅读和学习资料，对 MATLAB 程序进行设计和相关的编码工作。 第 12 周第 14 周：完成毕业设计论文。 第 15 周：答辩前资格审查。 第 16 周第 17 周：答辩。 五、参考文献五、参考文献1李建平，小波分析与信号处理一理论、应用及软件实现，重庆出版社，1997 年第 1 版2陈武凡，小波分析及其在图像处理中的应用，科学出版社，2002 年第 1 版3李建平，小波分析与信号处理一理论、应用及软件实现，重庆出版社，1997 年第 1 版4夏良正，数字图像处理，南京，东南大学出版社，1999 第一版5ok G, Liu J C, Nair A S Selective Removal of Imulse Noise Based on Homogeneity Level Information JIEEE Trans, On Image rocessing,2003,12(1):85-926Kasaris T, Tzannes N S, Q Chen Detail-reserving adative conditional median filters J Electic Image, 1992, 1 (14):356-3647Sawant A,Zeman H, Muratore D, etal An adative median filter algorithm to remove imulse noise in X-ray and CT images and seckle in ultrasound images J roc SIE, 19991 3661(2):1263-12748Oenheim AV and Schafer RW Digital Signal rocessing rentice-HallJ 1975:361-3679路系群 陈 纯 图像处理原理、技术与算法M浙江大学出版社,2001,810Vidakovic B, Johnstone C B On time deendent wavelet donoising J In:IEEE Trans, Signal rocessing, 1998, 46(9),2549-255111Donoho D L, Johnstone IM, Kerkyacharian G et al Wavelet shrinkage: asymtoia?J In: Journal of royal statistics society series, 1995, 57:301-36912Weyich N, Warhola G T Wavelet shrinkage and generalized cross validation for image denoising J In: IEEE Trans Image on rocessing, 1998, 7(71), 82-9013Gunawan D Dennoising images using wavelet transformJ In:rocessings of the IEEE acific im Conference on Communications, Comutter and Signal rocessing, Victoria BC, USA, 1999, 83-8514Shark L K, Yu C Denoising by otimal fuzzy thresholding in wavelet domain J In: Electronices Letters, 2000, 36(6), 581-58215Stein C Estimation of the mean of a multivariate normal distributionJ In:Annals of Statistics, 1981, 9, 1135-115116谢杰成,张大力,许文立小波图像去噪综述中国图像图形学报, 2002 3(7),209-21717Krim H, Schick I C, Minimax descrition length for signal denoising and otimized reresentationJ In: IEEE Trans Information Theory, 1999, 45(3), 898-90818Malfait M, Roose D Wavelet based image denoising using a Markov random field ariorl modeJ In: IEEE Trans Image rocessing, 1997, 6(4), 549-56519Xu Yansun, Weaver J B, Healy M J et al Wavelet transform domain filters :A satially selective noise filtration techniqueJ In: IEEE Trans Image rocessing, 1994, 3(6), 743-758开题报告120Isreael Cohen,Shalom Ras,David M alahTranslation 2 invariant denoising length criterion JSignal rocessing,1999,75 (3):20122321D LDonoho and I M JohnstoneIdeal satial adatation via wavelet shrinkageJBiometrika,1994 81(3):42545522Mallat S,Zhang ZMatching ursuits with time-frequency dictionariesJIEEETrans on S,1993,12,41(12):3397-341523Rioul O,Veterli MWavelets and signal rocessingJIEEE Signal rocessingMagzine,1991,10,8(4):14-3824Chui CK,Lian JA study of orthonormalmulti-waveletsJAlNmerMath1996,20(3):273-29825Goodman TNTLee S LWavelets of multilicityJTransAmerMathSoc,19943,342(1):307-32426Jiang QOn the design of multifilter banks and orthonormal multiwaveletbanksJIEEE Transon S,199812,46(12):3292-330227Kurth Fand Clausen MFilter bank tree and Mband wavelet acket algorithm inaudio signal rocessingJIEEE Trans on S,1999,47(2):549-55428Da