1、“.....相比较维信号而言，其此时离散小波变换可以表示为,在实际应用中，通常进步取常数为，，就可以得到二进小波散化处理的，而不是针对时间的。通常将尺度因子和位移因子进行离散化即其中，均为大于的实常数为整数。则小波基可以表示为,的容许性条件为离散小波变换为了适合数字计算机的处理需要对连续小波变换进行离散化，需要指出的是，对连续小波变换进行离散化是针对连续的尺度参数和连续平移参数进行离。当小波的容许性条件成立时，连续小波变换存在逆变换，变换式为二〇三年六月十六日星期日,其中,下进行展开，称其为函数的连续小波变换，连续小波变换的变换式为,其中小波基,实际分析的需要，自适应地调节时频窗口......”。

2、“.....这特性即是小波变换的变聚焦特性，小波变换因此被誉为信号分析的显微镜。连续小波变换将任意函数在小波基先进的。第章结束语，对毕业设计所做的工作进行总结。小波变换的基本理论小波分析是在傅里叶变换的基础上发展起来的，它作为种崭新的分析方法，在时域和频域上同时具有良好的局部化特性，因此，小波分析可以根据方法。第章应用研究,重点阐述了图像去噪效果的评价指标针对二组实验图像，利用本文方法与传统方法进行了仿真实验，使用评价指标对实验结果实施评价，获得了数据通过对实验数据的分析得出结论本文方法是有效的的研究现状。第章小波变换的基本理论,阐述小波分析的基本原理,详细探讨了算法。第章基于小波变换的果品图像去噪,研究和分析了常见的阈值函数，深入探讨了阈值函数的改进办法，提出了种新的图像去噪出了种新的图像去噪方法。并利用本文方法与传统方法进行了仿真实验......”。

3、“.....本文共分为章，各章内容安排如下第章绪论,介绍本文的选题背景和意义，重点分析了果品图像去噪括果品图像在内的农业图像去噪算法基于杂交小波变换的去噪算法。论文主要内容和组织结构本文详细地介绍了小波变换的基本理论和果品图像去噪的原理，研究和分析了常见的阈值函数，深入探讨了阈值函数的改进办法，提小波变换维纳滤波器相结合的去噪方法，并将该方法用来去除苹果图像上的噪声。年杨福增等指出农业图像的边缘和纹理等细节信息丰富，已有的去噪方法在去噪的同时会模糊农业图像中重要的纹理以及边缘等缺陷，提出种包去噪,视觉效果清晰,优于邻域平均法中值滤波法小波阈值去噪法和滤波去噪法的去噪结果,更好于数学形态学的去噪结果年杨福增等为了弥补小波阈值去噪后的图像上容易出现吉布斯现象，提出了种将,以红枣图像为例,提出了基于小波变换的去噪方法,获得了良好的效果。年，杨福增等人又提出了种基于小波变换的滤波去噪方法......”。

4、“.....应用快速中值滤波噪，年和在研究樱桃多光谱图像时也应用常规的方法对图像去噪。年月杨福增等人针对果品图像处理常用方法中不能同时在时域和频域分析图像且不具有多分辨率特性的问题,测与分类研究中,应用快速中值滤波噪，年和在研究樱桃多光谱图像时也应用常规的方法对图像去噪。年月杨福增等人针对果品图像处理常用方法中不能同时在时域和频域分析图像且不具有多分辨率特性的问题,以红枣图像为例,提出了基于小波变换的去噪方法,获得了良好的效果。年，杨福增等人又提出了种基于小波变换的滤波去噪方法。采用该方二〇三年六月十六日星期日法对果品图像的加性噪声高波分解算法示意图在图示中，二维图像的小波分解可以对图像依次按行按列与维的低通和高通滤波器作卷积来实现，在卷积之后进行相应的降采样。小波变换在果品图像去噪中的应用免费在线阅读其中小波基......”。

5、“.....自适应地调节时频窗口，能够聚焦到信号时域和频域的任意细节，这特性即是小波变换的变聚焦特性，小波变换因此被誉为信号分析的显微镜。连续小波变换将任意函数在小波基先进的。第章结束语，对毕业设计所做的工作进行总结。小波变换的基本理论小波分析是在傅里叶变换的基础上发展起来的，它作为种崭新的分析方法，在时域和频域上同时具有良好的局部化特性，因此，小波分析可以根据方法。,其中,下进行展开，称其为函数的连续小波变换，连续小波变换的变换式为,当小波的容许性条件成立离散小波变换为了适合数字计算机的处理需要对连续小波变换进行离散化，需要指出的是，对连续小波变换进行离散化是针对连续的尺度参数和连续平移参数进行离。则小波基可以通常将尺度因子和位移因子进行离散化即其中，均为大于的实常数为整数。,在实际应用中......”。

6、“.....相比较维信号而言，其此时离散小波变换可以表示为离散小波变换为了适合数字计算机的处理需要对连续小波变换进行离散化，需要指出的是，对连续小波变换进行离散化是针对连续的尺度参数和连续平移参数进行离。第章结束语，对毕业设计的小波分解算法示意图在图示中，二维图像的小波分解可以对图像依次按行按列与维的低通和高通滤波器作卷积来实现，在卷积之后进行相应的降采样。图图像的小波重构算法示意图可以看出，小波分,下面阐述图像的二维小波重构算法,算法即,,,,下面阐述图像的二维小波重构算法,根据上述公式，画出示意图如下所示。二〇三年六月十六日星期日图图像的小波分解算法示意图在图示中......”。

7、“.....在卷积之后进行相应的降采样。图图像的小波重构算法示意图可以看出，小波分解图像的重构是先对列或行进分解算法和重构算法非常复杂。下面针对本文所需就分解算法和重构算法进行直接性地说明。分解算法即,,算法图像属于二维信号，相比较维信号而言，其,算法图像属于二维信号，相比较维信号而言，其,算法图像属于二维信号，相比较维信号而言，其分解算法和重构算法非常复杂。下面针对本文所需就分解算法和重构算法进行直接性地说明。分解算法即,,,,下面阐述图像的二维小波重构算法,根据上述公式......”。

8、“.....二维图像的小波分解可以对图像依次按行按列与维的低通和高通滤波器作卷积来实现，在卷积之后进行相应的降采样。图图像的小波重构算法示意图可以看出，小波分解图像的重构是先对列或行进分解算法和重构算法非常复杂。下面针对本文所需就分解算法和重构算法进行直接性地说明。分解算法即,,,斯白噪声去噪,视觉效果清晰,优于邻域平均法中值滤波法小波阈值去噪法和滤波去噪法的去噪结果,更好于数学形态学的去噪结果年杨福增等为了弥补小波阈值去噪后的图像上容易出现吉布斯现象，提出了种将小波变换维纳滤波器相结合的去噪方法，并将该方法用来去除苹果图像上的噪声。年杨福增等指出农业图像的边缘和纹理等细节信息丰富，已有的去噪方法在去噪的同时会模糊农业图像中重要的纹理以及边缘等缺陷......”。

9、“.....论文主要内容和组织结构本文详细地介绍了小波变换的基本理论和果品图像去噪的原理，研究和分析了常见的阈值函数，深入探讨了阈值函数的改进办法，提出了种新的图像去噪方法。并利用本文方法与传统方法进行了仿真实验，通过实验结果验证了本文算法的可行性和有效性。本文共分为章，各章内容安排如下第章绪论,介绍本文的选题背景和意义，重点分析了果品图像去噪的研究现状。第章小波变换的基本理论,阐述小波分析的基本原理,详细探讨了算法。第章基于小波变换的果品图像去噪,研究和分析了常见的阈值函数，深入探讨了阈值函数的改进办法，提出了种新的图像去噪方法。第章应用研究,重点阐述了图像去噪效果的评价指标针对二组实验图像，利用本文方法与传统方法进行了仿真实验，使用评价指标对实验结果实施评价，获得了数据通过对实验数据的分析得出结论本文方法是有效的先进的。第章结束语......”。