小波与中值滤波结合去噪的图像处理研究

本篇毕业设计研究的主题是"基于小波变换图像去噪", 主要探讨了图像处理中的一种关键任务——图像去噪技术。噪声的存在会严重影响图像的质量，使得图像变得模糊，对于图像分析和识别造成困扰。常见的去噪方法包括均值滤波、中值滤波和维纳滤波，但它们在去噪效果上不尽人意，可能会导致边缘模糊和纹理细节丢失。 论文首先介绍了中值滤波，这是一种由Turky在1971年提出的方法，它通过取像素点周围邻域的中值来替换该点的值，既能有效去除椒盐噪声，又能较好地保持图像的边缘和特征，对于混合噪声的图像处理表现出色。混合中值滤波结合了中值滤波和线性滤波的优势，能够更好地保留图像细节。 小波变换作为一种强大的工具，因其时频特性、多分辨分析特性而被广泛应用于图像去噪。小波模极大值去噪方法通过对小波系数的最大值处理，能够在去噪过程中保留信号的奇异点信息，避免了去噪后的信号出现多余振荡，从而提高图像质量。小波相位滤波去噪算法则基于小波系数的相关性，特别适合处理强噪声图像，能够进一步改善图像清晰度。 文章强调了在去噪的同时，必须尽可能减少对图像原始信息的破坏，经典滤波方法如均值滤波和维纳滤波在这方面有所不足。混合小波去噪与混合中值滤波相结合的方法，通过优势互补，能够在去噪效果上超越单个滤波器，提供更佳的图像复原结果。 这篇毕业设计深入研究了图像去噪的多种策略，并以小波变换为基础，探讨了如何在去噪的同时保持图像的边缘信息和细节，为实际应用提供了有效的解决方案，对于提升图像处理领域的技术水平具有重要意义。