小波神经网络在图像处理中的应用：去噪与压缩研究

"小波神经网络在图像去噪与压缩中的应用研究" 这篇硕士学位论文由张叶华撰写，指导教师为曹金文教授，专注于探讨小波神经网络在图像去噪与压缩领域的应用。小波神经网络是一种融合了小波分析理论的分层、多分辨率的人工神经网络模型，它的核心在于使用小波函数替代传统神经网络的激活函数。这种创新使得网络具有了一致逼近和L2逼近的能力，并在合理的参数初始化条件下，能够快速收敛。 论文首先介绍了小波神经网络的背景和意义，包括其在图像处理领域的实用价值和理论贡献。在第二章中，作者详细阐述了神经网络的基本概念，以及小波变换的理论基础，这些是构建小波神经网络架构的基础。 第三章详细讨论了小波框架下小波神经网络的学习算法，包括BP小波神经网络的学习算法，同时探讨了参数初始化和学习速率调整等关键问题，这些都是确保网络有效学习和优化的重要环节。 第四章则从理论上证明了小波神经网络在逼近能力上的优势，这为它在图像去噪和压缩任务中的应用提供了坚实的理论支持。第五章针对图像噪声特性，设计并分析了噪声检测的弱分类器和强分类器，实验结果表明这些方法在去噪方面表现优秀。 最后，第六章提出了小波神经网络结合K-L（Karhunen-Loève）变换的图像压缩算法。通过计算机仿真，该算法被证实相对于传统的K-L变换和Hebb算法，具有显著的性能提升，这为高效率、高质量的图像压缩提供了新的思路。 关键词：图像去噪、图像压缩、小波神经网络、强分类器、K-L变换、Hebb算法。这篇论文的深入研究和创新性应用，为小波神经网络在图像处理领域的应用开辟了新的道路，对于未来相关技术的发展具有重要的参考价值。