众文网1.本科毕业设计,做图像去噪,主要是高斯噪声和脉冲噪声帮忙找一下图
小波变换域中数字图像去噪方法研究该文通过选择确定的小波基函数，研究图像信号和噪声在小波变换域中所表现的不同传递特性，给出了一种基于小波系数模极大值链的图像去噪算法。
该文对该算法中的小波基函数的选取，图像细节的奇异性性态和白噪声小波变换性态。图像信号小波分解后小波系数分布特点，模极大值链的形成方法及基于模极大值链长度进行图像小波系数剪裁等几个方面的问题进行了详细的研究和探讨，该算法对图像噪声有良好的抑制特性，并且可以保留尽可能多的有用细节。
作者：陈俊专业：通信与信息系统分类号：TN911导师：赵继印单位：吉林大学基于中值滤波和小波变换的图像去噪小波变换是近年来兴起的信号处理技术，它具有良好的局部化分析特性和多分辨率分析特性，非常适合于图像处理。在图像中常常会含有各种噪声；为了消除或衰减存在于图象中的噪声，同时尽可能地保留图象细节，该文提出一种基于小皮变换与中值滤波相结合的方法实现了图象去噪；该方法是根据高斯噪声及脉冲噪声在小波变换下的不同特性，并结合中值滤波的特点，在小波域内对高频子带进行中值滤波，然后选择相应的门限进行降噪处理。
该算法。
作者：杨山专业：模式识别与智能系统分类号：TN911。73;O174导师：韦志辉单位：南京理工大学SAR图像去噪与分割算法的研究该文从理论上具体研究了正确进行SAR图像特征提取和目标识别所必不可少的图像的预处理过程：SNR图像的RCS重构和SAR图像的分割并通进仿真验证了所给算法的有效性。
研究了SNR图像的滤波方法，给出了两种SAR图像RCS重构方法。首先提出了一种基于相关邻域模型的SAR图像RCS重构方法。
其次，利用离散小波变换的稀疏性和减相关性进行SAR图像滤波。最后比较了传统的基于SAR图像统计模型的滤波器和基于小波。
作者：盛国芳专业：电路与系统分类号：TN957导师：焦李成单位：西安电子科技大学小波域统计模型图像去噪研究在各种图像处理中，去噪往往是一种必要的预处理手段。
虽然它是一个很古老的问题，但是在不同阶段采用的方法不同，且取得的效果也有很大的区别。 近年来，小波理论的发展得到了广泛的应用，小波去噪方面的应用研究得到了很好的发展。
同时，统计理论对不可估计的噪声进行建模，描述噪声的统计特性，从而为去噪提供较好的依据。为此基于小波域统计模型的图像去噪研究有了良好的发展。
该文首先对基于小波域的统计模型的一般方法进行了有。 。
作者：门涛专业：电路与系统分类号：TN911。7导师：陈建安单位：西安电子科技大学M带子波变换在信号与图像去噪中的应用研究在信号处理和图像处理领域中，如何有效的却除信号和图像中的噪声是一个非常重要的问题。
该文主要是对M带子波变换在信号与图像去噪方面的应用进行了一些研究，其主要内容是设计了几种以M带子波分解与重构为基础的、结合不同门限设计方法的去噪算法，并对这些算法进行了大量的仿真实验。 这些算法对这噪声背景下得到的信号和图像进行去除噪声的处理，通过这些算法的处理可以得到对信号和图像的良好估计和恢复，达到良好的去噪效果。
作者：吴晓光专业：信息与通信工程分类号：TN911。7导师：梅文博单位：北京理工大学几个用于图像去噪的四阶偏微分方程模型该文在已有的偏微分方程基础上，通过变分法，提出了几改进的用于图象去噪的四阶偏微分方程。
和已有的同类型的模型相比，该文中的模型消去高斯噪声的同时可以保持好边界，还有可以消去椒盐噪声的优势，并且可以消去噪声造成的原本平整区域的不平整的现象。该文的主要内容包括：根据变分法的思想，提出了该文的模型，并且讨论了模型的性质；用Galerkin方法证得我们主要模型的整体解的存在性，并进一步证明解唯一且连续依赖于。
作者：耿修瑞专业：应用数学分类号：O175导师：郭定辉单位：北京航空航天大学基于GHM多小波和贝叶斯估计的图像去噪方法的研究图像噪声平滑是图像分析和计算机视觉中最基本而且又是十分重要的技术，寻找能够兼容去噪和细节保持的图像滤波算法一直是这一领域的热点问题之一。
小波变换为图像信号的提供了一种多分辨率（多尺度）的表示方法，指出了一般单小波变换所存在的不能同时具有正交性、对称性、紧支性的问题，采用GHM多小波理论对图像信号和噪声进行了统计特性分析和建模，确立了图像信号和噪声的性态，为去噪算法的研究提供了理论依据。 提出了一种基。
作者：丛才巍专业：通信与信息系统分类号：TN911导师：赵继印单位：吉林大学基于小波变换的维纳滤波器图像去噪方法的研究图像去噪是一项应用广泛的图像处理技术，其目的是提高图像的信噪比，突出图像的期望特征。
寻找兼容去噪和保护图像细节的图像滤波算法一直是图像预处理领域的热点问题之一。 传统的单一小波阈值去噪方法的硬阈值、软阈值法难以同时保证去噪图像的偏差（Bias）和均方差（Variance），单一的维纳滤波方法对图像也难以达到最佳效果。
针对上述局限性，该文针对噪声在小波域上的统计。
2.请帮忙翻译一下,关于图像噪声的论文,谢谢
导言 损坏的图像往往是在其噪声采集和传输。
例如在图像采集，其性能的影像传感器是受多种因素，如环境条件和质量检测的内容本身。例如，在获取图像的CCD相机，轻水平和传感器温度是主要影响因素的数量所产生的噪声的形象。
图像传输过程中还损坏，由于干扰的频道用于传输。图像降噪技术，必须消除这种添加剂随机噪声，同时保留尽可能多的重要信号的功能。
的主要目标，这些类型的随机噪声去除抑制噪声，同时保持原始图像的细节。统计过滤器一样平均滤波器[ 1 ] [ 2 ] , Wiener滤波器[ 3 ]可用于消除这种噪音，但基于小波变换的去噪方法更好的结果证明不是这些过滤器。
一般来说，图像去噪规定之间的妥协，减少噪音和保护重要的图像细节。为了实现良好的性能在这方面，去噪算法，以适应图像的不连续性。
小波代表性，自然有利于建设这种空间自适应算法。它压缩在一个重要信息信号转换成相对较少，大量系数，代表图像细节在不同的决议尺度。
在最近几年出现了相当数量的研究小波阈值和阈值选取的信号和图像去噪[ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ，因为小波提供了一个适当的基础分离噪音信号从图像信号。许多小波阈值技术一样VisuShrink [ 10 ] , BayesShrink [ 11 ]已经证明，效益较好的图像去噪。
在这里，我们描述一个有效的阈值去噪技术通过分析统计参数的小波系数。本文安排如下：简要回顾了离散小波变换（ DWT域）和小波滤波器银行第二节。
小波阈值技术是基于解释第三节。在第四部分提出了新的阈值技术的解释。
的步骤在此范围内工作的解释第五节第六节的实验结果这个拟议的工作和其他去噪技术是当前和比较。最后总结发言中给出了第七节。
3.关于图像增强与去噪
数字图像增强：
影响系统图像清晰程度的因素很多，例如室外光照度不够均匀就会造成图像灰度过于集中；由CCD（摄像头）获得的图像经过A/D（数/模转换，该功能在图像系统中由数字采集卡来实现）转换、线路传送都会产生噪声污染等等。因此图像质量不可避免的降低了，轻者表现为图像不干净，难于看清细节；重者表现为图像模糊不清，连概貌也看不出来。因此，在对图像进行分析之前，必须要对图像质量进行改善，一般情况下改善的方法有两类：图像增强和图像复原。图像增强不考虑图像质量下降的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，而衰减不需要的特征，它的目的主要是提高图像的可懂度。图像增强的方法分为空域法和频域法两类，空域法主要是对图像中的各个像素点进行操作；而频域法是在图像的某个变换域内，对图像进行操作，修改变换后的系数，例如付立叶变换、DCT变换等的系数，然后再进行反变换得到处理后的图像。图像复原技术与增强技术不同，它需要了解图像质量下降的原因，首先要建立"降质模型"，再利用该模型，恢复原始图像。本期讲座我们主要介绍各种增强技术在图象处理系统中的实际应用。
Visual C++实现数字图像增强处理
4.谁能帮我做一份matlab 图像去噪的gui,毕业设计用,我只有实现的去
回调函数看看吧，fig自己画吧
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)
global im
[filename pathname] = 。
uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.gif'}， '开始')；
str=[pathname filename];
im=imread(str);
axes(handles.axes1);
imshow(im);
去噪的代码在这里axes(handles.axes2);
imshow(im);
5.图像去噪声
1、图像去噪也是图像复原
2、对象：狭义的图像复原主要针对受到的确定性（determinisitic）劣化、去噪针对的是非确定性的统计噪声：
例如古画受到岁月侵蚀属前者，古画生了虫子出现霉点属后者；
拍照片时手抖了属于前者，显影药水脏了使得出来的照片显示出很多的颗粒噪点，属后者.
3、模型和处理方法不同
狭义的图像复原需要找出劣化系统的函数（点扩展函数），然后做整体处理，如去卷积，非常复杂，而去噪一般只需要了解噪声的统计分布，点处理也能解决问题.
4、评价函数不同
狭义的图像复原的评价函数是相似度，去噪主要是信噪比.
6.基于Matlab的图像去除噪声的研究
对这种周期性的噪声，可以用低通滤波器对付 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 图像滤波 %%%%%%% f=imread('test2.gif'); F=fft2(double(f)); F=fftshift(F)； %构造理想低通滤波器，并用它滤波 [height width]=size(F); H(1: height,1: width)=0; x0= height /2; y0= width /2; for x=1:height for y=1:width if(sqrt((x- x0)*(x- x0)+(y-y0)*(y- y0))<32) H(x,y)=1; end FF(x,y)=F(x,y)*H(x,y); end end % 傅里叶反变换 g=ifft2(FF)； % 显示并比较结果 figure(1), imshow(f); figure(2), imshow(log(abs(F)+1),[ ]); figure(3), imshow(log(abs(FF)+1),[ ]); figure(4),imshow(abs(real(g)），[ ]）； 效果： 滤波器模板： 没有来得及优化，所以缺点是运行比较慢，耐心等候。
7.求大神翻译这段摘要,毕业论文用的,希望准确点
在火灾、地震、塌方等灾难性突发事件发生后，利用移动机器人进入事件现场获取事发现场图像较之搜救人员进入现场观察更具安全性。
In the fire, earthquakes, landslides and other catastrophic incident happens, use of mobile robot into the event site access to the scene image more security than search and rescue personnel to enter field observation. 本课题主要是研究遥控机器人进入现场拍射，传回图像，操作者根据图像得到现场状况并能做出下一步指令。 This topic mainly studies take remote control robot to enter site, back to the image, the operator according to site condition and make the next step instructions received image. 利用机器人来替代人到不明现场探查环境，保障了人的安全性。
Using robot to replace the human scene detection environment, to guarantee the safety of the people. 以轮式机器人作为载体，通过无线通信的装置构建成上下机的图像传输。 Wheeled robot as the carrier, through the wireless communication device built into the plane of the image transmission. 利用手动无线遥控方式达到控制机器人的目的。
Using the manual wireless remote control for the purpose of control the robot. 本课题主要研究内容如下： This topic main research content is as follows: 1、实时图像移动机器人系统硬件搭建。 1, the hardware of mobile robot real-time image system. 设计了由摄像头BL-C210A、LPC1114、无线传输模块NRF24L01、按键遥控器以及钢制移动小车组成的硬件系统。
Designed by the BL - C210A cameras, LPC1114 remote control, wireless transmission module NRF24L01, buttons, and hardware system composed of steel mobile trolley. 2、上位机复现机器人现场图像。 2, PC emersion robot scene image. 机器人进入现场拍摄图像、利用驱动软件和图像去噪软件处理现场传回的图像。
Robots into the shooting scene image, using the driver software and image denoising processing back to the image on the site. 3、最后对设计的移动机器人整体系统进行实验研究。 3, finally, the design of the whole mobile robot system for experimental research. 完成了基于实时图像采集的移动机器人实验和基于无线通讯的遥控系统实验，验证了本毕设可靠性和实用性。
Completed experiment of mobile robot based on real-time image collection and remote control system based on wireless communication experiment, verify the reliability and practicability of this project.。
转载请注明出处众文网 » 图像去噪处理毕业论文