图像虑噪毕业论文

图像虑噪毕业论文

1 基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像 直接分割图像 处理后的分割图像 2 基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。

图像去噪是一个基础的，并具有挑战的难题。对于一幅图像，相邻像素间的灰度值普遍意义上具有相关性，所以大部分图像的能量主要集中在低频区域，而高频区域则主要体现出图像的细节信息点。在图像的转换和传输过程中可能会随机引入噪声，大部分噪声会出现在高频区域，因此通常选用低通滤波等处理方法来消除高频分量。但是这样也会造成原始图像信息点的缺失，致使图像模糊，这当然不是我们所期望的结果。所以，一个好的图像滤波算法应该既可以去除噪声，同时也可以保留图像的原始信息。82425对此科学界已经研究了几十年。现如今已经发展出许多种先进的降噪算法，其中较为经典的有均值滤波、中值滤波、维纳滤波、高斯滤波、快速非局部均值降噪(NLM)等算法。当然随着科技的进步，一些学者也提出了很多改进或者新型的算法。例如，小波去噪这一方法也得到了广泛的使用，利用非线性阈值，可以将噪声和信号在不同尺度上分开，根据噪声的规律可以得到图像增强的目的，是一种多尺度多分辨率的分解方法。还有基于模糊数学的滤波方法，通过各种模糊条件来综合模拟得出变换的结果。更深层次的算法还有基于神经算法和遗传算法机理研究得出的滤波方法。还有近年来被公认为最好的去噪算法之一的BM3D算法，一种根据图像色块之间的相似性提出的三维块匹配算法，具有高性噪比和很好的视觉效果。

图像去噪毕业论文

题目基于小波变换的图像去噪方法研究学生姓名陈菲菲学号 1113024020 所在学院物理与电信工程学院专业班级通信工程专业1 101 班指导教师陈莉完成地点物理与电信工程学院实验中心 201 5年5月 20日 I 毕业论文﹙设计﹚任务书院(系) 物理与电信工程学院专业班级通信 1 101 班学生姓名陈菲菲一、毕业论文﹙设计﹚题目基于小波变换的图像去噪方法研究二、毕业论文﹙设计﹚工作自 201 5年3月1日起至 201 5年6月20 日止三、毕业论文﹙设计﹚进行地点: 物理与电信工程学院实验室四、毕业论文﹙设计﹚的内容 1、图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。一般图像的能量主要集中在低频区域中,只有图像的细节部的能量才处于高频区域中。因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现,而这部分干扰信息主要集中在高频区域内,所以消去噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波,但与之同时好的噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊。为了改善图像质量,从图像提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。设计任务: (1 )整理文献,研究现有基于小波变换的图像去噪算法,尝试对现有算法做出改进; (2 )在 MATLAB 下仿真验证基于小波变换的图像去噪算法。 2 、要求以论文形式提交设计成果,应掌握撰写毕业论文的方法, 应突出“目标,原理,方法,结论”的要素,对所研究内容作出详细有条理的阐述。进度安排: 1-3 周:查找资料,文献。 4-7 周:研究现有图像去噪技术,对基于小波变换的图像去噪算法作详细研究整理。 8-11 周: 研究基于小波的图像去噪算法,在 MATLAB 下对算法效果真验证。 12-14 周:分析试验结果,对比各种算法的优点和缺点,尝试改进算法。 15-17 周:撰写毕业论文,完成毕业答辩。指导教师陈莉系(教研室) 系( 教研室) 主任签名批准日期 接受论文( 设计) 任务开始执行日期 学生签名 II 基于小波变换的图像去噪方法研究陈菲菲( 陕西理工学院物理与电信工程学院通信 1 101 班,陕西汉中 72300 0) 指导教师: 陈莉[摘要] 图像去噪是信号处理中的一个经典问题, 随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。基于小波变换的去噪方法有很多

1 一种基于数学形态学的灰度图像边缘检测算法 付永庆; 王咏胜 哈尔滨工程大学学报 2005/05 83 773 2 USB摄像头平行双目视觉系统在面积测量中的应用 尤路; 付永庆; 王咏胜 应用科技 2008/02 13 326 3 基于非抽样复轮廓波变换的图像去噪算法研究 王咏胜; 付永庆 光电子.激光 2009/08 2 157 4 复轮廓波包的构造及其图像去噪应用 王咏胜; 付永庆 光子学报 2010/09 3 69 5 复轮廓波包变换及其在SAR图像去斑中的应用 王咏胜; 付永庆 光电子.激光 2009/11 1 66 6 噪声目标的边缘检测算法研究 王咏胜; 付永庆 弹箭与制导学报 2008/06 3 79 分享分享到7 非抽样复Contourlet变换的构造及其图像去噪应用 王咏胜; 付永庆 大连海事大学学报 2009/02 112 8 一种基于模糊聚类的小波图像压缩方法 李佶; 付永庆; 王咏胜 应用科技 2005/03 2 120 【中州期刊联盟】

1 基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像 直接分割图像 处理后的分割图像 2 基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。

图像去噪毕业论文选题

1 基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像 直接分割图像 处理后的分割图像 2 基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。

题目基于小波变换的图像去噪方法研究学生姓名陈菲菲学号 1113024020 所在学院物理与电信工程学院专业班级通信工程专业1 101 班指导教师陈莉完成地点物理与电信工程学院实验中心 201 5年5月 20日 I 毕业论文﹙设计﹚任务书院(系) 物理与电信工程学院专业班级通信 1 101 班学生姓名陈菲菲一、毕业论文﹙设计﹚题目基于小波变换的图像去噪方法研究二、毕业论文﹙设计﹚工作自 201 5年3月1日起至 201 5年6月20 日止三、毕业论文﹙设计﹚进行地点: 物理与电信工程学院实验室四、毕业论文﹙设计﹚的内容 1、图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。一般图像的能量主要集中在低频区域中,只有图像的细节部的能量才处于高频区域中。因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现,而这部分干扰信息主要集中在高频区域内,所以消去噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波,但与之同时好的噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊。为了改善图像质量,从图像提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。设计任务: (1 )整理文献,研究现有基于小波变换的图像去噪算法,尝试对现有算法做出改进; (2 )在 MATLAB 下仿真验证基于小波变换的图像去噪算法。 2 、要求以论文形式提交设计成果,应掌握撰写毕业论文的方法, 应突出“目标,原理,方法,结论”的要素,对所研究内容作出详细有条理的阐述。进度安排: 1-3 周:查找资料,文献。 4-7 周:研究现有图像去噪技术,对基于小波变换的图像去噪算法作详细研究整理。 8-11 周: 研究基于小波的图像去噪算法,在 MATLAB 下对算法效果真验证。 12-14 周:分析试验结果,对比各种算法的优点和缺点,尝试改进算法。 15-17 周:撰写毕业论文,完成毕业答辩。指导教师陈莉系(教研室) 系( 教研室) 主任签名批准日期 接受论文( 设计) 任务开始执行日期 学生签名 II 基于小波变换的图像去噪方法研究陈菲菲( 陕西理工学院物理与电信工程学院通信 1 101 班,陕西汉中 72300 0) 指导教师: 陈莉[摘要] 图像去噪是信号处理中的一个经典问题, 随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。基于小波变换的去噪方法有很多

图像去噪论文开题报告

图像在采集和传输中会不可避免的受到噪声的污染，影响人们对图像的理解和分析处理。图像去噪的目的就是滤除噪声，减少噪声的影响，使图像信息更加真实的呈现。本文简单介绍了图像噪声的分类及常用的图像的去噪方法，对传统的中值滤波方法进行了分析，并针对传统的中值滤波方法存在的不足,提出自适应中值滤波方法，并在MATLAB软件上进行了编程和仿真。结果表明自适应中值滤波方法对噪声密度较大的图像比传统中值滤波有更好的滤波效果。本文第一章对数字图像处理常用方法，图像噪声的分类和主要去噪方法等基础知识做了介绍，并对MATLAB软件发展主要组成和功能进行了概括，同时对用于图像处理的MATLAB主要函数进行了介绍。第二章对图像的中值滤波方法的原理和算法进行介绍，并分析其不足，提出自适应中值滤波器的设计。第三章对自适应中值滤波器的原理和设计算法做了分析，并在MATLAB软件上进行了编程和仿真，对处理结果进行比对、归纳。最后，对本论文做了总结。

③在弹出的对话框里，可以单击“Preset”下的选项，选择设置噪音的消除模式。也可以通过拖动滑块来设置消除噪音大小，左面的滑快代表噪音的最低限度，滑块越往上去除噪音的效果越好，但对原来的声音文件损失也就越大。

一、写开题报告之前的准备

1.明白开题报告的含义与作用：开题报告是在学位论文研究课题确定之后对课题进行的论证和设计，阐述这个课题有什么价值、应该怎样进行研究，提出研究方案，以保证整个研究工作有条不紊地进行。

2.开展充分的调查研究工作：开题报告不是凭空写出来的，动笔写之前要做到大量的工作，包括广泛地阅读文献。

3.认清开题活动的作用：开题活动是集思广益的学术交流，其作用是从同行那里获取更多有益的帮助。

二、开题报告的编写提纲

1.科学问题：开题报告总有一个准确、规范、简洁的题目。紧接着这个题目，就必须说明，本课题要做什么研究，即开题报告要开门见山地说明本研究的科学问题。

2.立题依据：包括学术上的理论依据和社会实践中的现实需求。就题目、科学问题涉及的相应方面，阐述、分析国内外的相关研究现状、取得的成就、存在的不足。

3.研究目标和目的意义：说清楚通过本课题研究，解决所提出的科学问题的全部，或者部分。要求简洁、明确。几句话就可以，避免啰嗦。

4.研究的内容：包括两个侧面。一是要写清楚开展哪几方面的研究，在每个方面下面还可以写出更细致的次一级内容;二是拟解决关键问题，关键问题是前述几个方面中的某个或者贯穿其中的什么，解决了关键问题，整个课题研究就迎刃而解。

三、编写开题报告

1.遵循既定的格式要求撰写。不再赘述。

2.使用规范的学术语言：尽量使用学术术语，行文逻辑要清晰，使用字体要统一。

3.使用必要的图、表：用图(照片)、表来直观、翔实地表达观点，图(照片)、表要有连续的编号。如果是引用他人的图(照片)、表，一定要在引用的地方标注来源。

4.提交两个文本：详细论述的打印(Word)文本和用于演讲的PPT文本。PPT文本是在打印文本基础上精简的，要求图多、字少，色彩鲜艳，布局朴实。

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小到耳塞大到隔音墙，都是不错的选择

关于图像去噪的期刊论文

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。

看题目限定的范围。在题目中也许已经限定了写什么人，什么时间、什么地点的人。如《我的辅导员》就限定了必须使用第一人称；有的在材料中要求写你身边的人；有的材料要求写在学校和在家里，一个人的不同表现；有的题目是《爸爸变了》就要求你写以前和现在爸爸的不同样貌。3、看题目有没有题眼。所谓题眼，就是指题目中的关键字词，比如说一篇文章叫做《我最喜欢的一个人》，题眼是“喜欢”，你不可以大量笔墨来写我多么崇拜这个人，喜欢和崇拜是不同的情感。《奶奶的微笑》题眼在于微笑。

多图平均法跟多次测量取平均值差不多。多幅图像加权，噪声的强度下降。至于难点，应该是加权权值的选取，以及图像的多少。