来选取阈值，每种规则的选取有参数决定。的选择有以下四种阈值规则是种基于史坦的无偏似然估计二次方程原理的自适应阈值选择。对个给定的阈值，得到他的似然估计，再将非似然最小化，就得到了所选的阈值，它是种软件阈值估计器。采用的是固定的阈值形式，产生的阈值大小事。事前两种阈值的综合，是最优预测变量阈值选择。如果噪声比很小估计有很大的噪声，在这种情况下，采用此种启发式的阈值。采用的是种极大极小原理，它产生个最小均方误差值，而不是无误差。在统计学上，这种极值原理在于设计估计器。因为被消噪的信号可以看作与未知回归函数的估计式相似，这种极值估计器可以在个给定的函数集中实现最大均方误差最小化。在中运行以下语句不同阈值选取方式下滤波效果的比较,得到个去噪效果图如图所示。图中的种阈值选取方式对比可以看出，固定阈值形式和启发式阈值的去噪更彻底，而由于和阈值选取规则较为保守阈值较小，导致只有部分系数置零噪声去除不彻底。软门限阈值和硬门限阈值处理比较的设置对于阈值函数的确定，提出了两种硬阈值和软阈值。在硬阈值处理中，由于收缩函数的不连续性，会在恢复的信号中产生些人为的噪声点。软阈值的连续性较好。在语句中则为软阈值处理,向量为待处理的信号。当，则为硬阈值处理。般来说，用硬阈值处理后的信号比用软阈值处理后的信号更为粗糙。在下运行如下语句软门限阈值和硬门限阈值效果比较,作用硬阈值作用软阈值作用硬阈值的结果作用软阈值的结果得到去噪效果对比图如图所示。图软门限阈值和硬门限阈值处理比较实验表明，软门限阈值处理方式般能够取得更为平滑和理想的去噪效果。小波函数的比较选取小波函数可以选取个正交小波，如等。具体选择可以根据实际需要决定，在我们的实验中选择的是光滑的紧支撑双正交小波。利用小波去噪函数去除给定图像中的噪声本节给定的图像为二维信号，二维信号在小波域中的降噪方法的基本思想与维的情况样，在阈值选择上可以使用统的全局阈值。虽然有关小波变换的函数是在小波工具箱中提供的，但在图像处理中利用小波变换去除图像中的噪声却是种有效的方法，利用小波函数去除图像中的噪声过程如下利用求去噪缺省值函数求去噪声的缺省值。利用小波函数对图像去噪，可以使用全局阈值。本例中首先在原噪声图像中加入了随机噪声，得到相应的加噪图像，然后对噪声图像使用进行小波去噪处理，使用全局阈值。相应的程序如下装入原图像产生随机噪声,原始图像显示原始图像加噪图像显示加噪图像,使用小波去噪函数对图像进行去噪，使用小波全局门限值,去噪图像显示去噪图像运行结果如图所示图小波的图像去噪结果从含噪图像可以看出噪声含量非常强，而从去噪的结果可以看出，通过小波去噪后的图像基本和原图像致。总结与展望现实中的图像多为含噪图像，当噪声较严重时，会影响图像的分割识别和理解。传统的去噪方法在去噪的同时使图像的细节变得模糊。小波变换由于具有数学显微镜的作用，在去噪的同时能保持图像细节，得到原图像的最佳恢复。本论文总结了图像去噪方法，并在前人研究成果的基础上，对小波阈值去噪进行了深入的研究，取得了定的效果。与此同时，本论文在的研究工作仍然存在着许多缺陷有待进步的完善。全文工作总结小波分析理论因其具有良好的时频局域特性和多分辨率特性，使得它在数字图像处理领域有着广泛的应用前景。本论文针对小波阈值在图像去噪方面的应用进行了研究。具体归纳如下本文首先总结了各种图像去噪方法，并对其进行了总结与对比，提出了各自的优缺点，引出了小波变换图像去噪方法，阐述了小波变换的基础理论，给出了小波变换的基本概念基本思想发展历程和小波阈值去噪的基本方法。适当选择高校研究生团队代写各专业毕业论文设计先给提纲，免定金，保证通过,欢迎各位代写论文代写毕业论文代写职称论文代写代发论文代发论文论文征稿论文翻译类站长交换友情链接,专业提供写毕业论文毕业设计代写服务零定金,零风险。，网址微博咨询电话。小波参数可以进步的提高图像去噪的效果，本文小波去噪时各种参数设置进行了详尽的对比研究过程，在此基础上，实现小波去噪仿真，实验结果表明，该算法比传统算法有更好的去噪效果。工作展望小波阈值在图像去噪应用已取得了很好的成果，但还是存大着些不足。本论文对小波变换在图像去噪中的应用进行研究，但工作还不够完善。针对本论文的研究内容和小波去噪的发展趋势提出些改进的思路与想法，以供以后工作借鉴如何建立非高斯噪声的分布模型。根据获得的先验知识和已有先验知识进行准确的建模，对于对非高斯噪声的去除非常重要，寻找理想的小波系数模型已成为目前小波去噪研究的个方向，如何使用高斯噪声分布的去噪方法对非高斯噪,,,Ⅲ,,,杨蒙召,李朝峰,许磊基于复数小波变换和准则对图像的去噪计算机应用杨福生，小波变换的工程分析与应用，北京科学出版社，,,,,,,声进行延拓都是值得进步探讨的课题。小波变换具有时频局域特性和多分辨率特性，但它缺乏人眼的方向特性。随着脊波和曲波的出现，提高了模型的准确性，改善了小波的去噪性能，脊波曲波边缘波也会成为当前研究的大趋势。本文对小波变换做了介绍，并将其应用于图像去噪。但这些变换方法的研究都还处于开始阶段，理论和应用都有待进步的探索。参考文献李建平，小波分析与信号处理理论应用及软件实现，重庆出版社，年第版陈武凡，小波分析及其在图像处理中的应用，科学出版社，年第版李建平，小波分析与信号处理理论应用及软件实现，重庆出版社，年第版夏良正，数字图像处理，南京，东南大学出版社，第版,,,路系群陈纯图像处理原理技术与算法浙江大学出版社,,,,,,,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,,,,,,,,,,,,,,,,,,定方法。后来，人们针对阈值函数的选取也进行了些研究，并给出了不同的阈值但是当这些方法用到非高斯有色噪声场合中，效果却不甚理想，其最主要的原因是这些方法都基于独立同分布噪声的假设，并且这些方法大多是从和给出的方法发展而来的，从而它们最后的去噪性能也依赖于用确定阈值时，对噪声服从独立正态分布的假设。对此，人们提出了具有尺度适应性的阈值选取法，用来解决正态分布有色噪声的小波去噪问题，而另外些学者则研究了在比白噪声更严重的噪声情况下的小波去噪问题，并给出了显式的阈值公式。目前，基于阈值收缩的小波去噪方法的研究仍然非常活跃，近来仍不断有新的方法出现，而且也可以看出，人们的研究方向已经转为如何最大限度地获得信号的先验信息，并用这些信息来确定更合适的阈值或阈值向量，以达到更高的去噪效率。另外，除了阈值收缩方法外和等人还提出了不同的去噪方法，例如利用指数的方法和基于最大后验概率的比例收缩法等，这些都丰富了小波去噪的内容。小波去噪的研究现状在数学上，小波去噪问题的本质是个函数逼近问题，即如何在有小波母函数伸缩和平移所展成的函数空间中，根据提出的衡量准则，寻找对原图像的最佳逼近，以完成原图像和噪声的区分。这个问题可以表述为代表最优解为噪声图像为原图像,，为实际图像的函数空间影射为由此可见，小波去噪方法也就是寻找实际图像空间到小波函数空间的最佳映射，以便得到原图像的最佳恢复。从信号的角度看，小波去噪是个信号滤波的问题，而且尽管在很大程度上小波去噪可以看成是低通滤波，但是由于在去噪后，还能成功