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1、摘要目前在这个飞速发展信息时代，数字图像的质量比以前越来越高。但图像经常受噪声的影响。随着科技的发展，小波理论的不断完善，小波被十分大量的应用于图像去噪，它拥有一个基于小波变换了有力的理论和实践价值去噪。基于小波变换的不同的信号和噪声的小波域去噪构造相应的规则，减少或甚至消除了噪声的因素，但是最大程度地保留有效信号。在本文中，咱们考虑了基于小波变更的图像去噪变换，获得了肯定的成效。这篇文章的重要工作是：最初，小波分析，图像降噪方法，并提出的缘由，在图像降噪小波图像降噪小波变更的应用，小波图像降噪偏向;然后，比表面阐述和形象，这是去除
2、噪声小波图像的基本基础，小波变更理论，包括多分辨率，描述了小波分析的基本理论。然后，小波收缩去噪，其重点是小波函数和小波阈值的选择和表示去噪，小波图像通过模拟这些效果;最后，维纳滤波，小波阈值和维纳滤波相结合提出了一个更好的办法来降低噪音，模拟，小波阈值去噪维纳滤波器相比，提高的结果，最终的结论。关键词：小波变换图像降噪阈值函数维纳滤波器小波函数AbstractAtpresentintherapiddevelopmentofinformationage,digitalimagequalityishigherthanbefore.Bu
3、ttheimagesoftenaffectedbynoise.Withthedevelopmentofscienceandtechnology,thecontinuousimprovementofthewavelettheory,waveletisquitealargenumberofusedinimagedenoising,ithasabasedonwavelettransformdenoisingthestrongtheoreticalandpracticalvalue.Basedonthewavelettransformdif
4、ferentsignalandnoiseinwaveletdomaindenoisingconstructingthecorrespondingrules,toreduceoreveneliminatethenoisefactors,butthemaximumretentionsignaleffectively.Inthisarticle,weconsidertheimagedenoisingbasedonwaveletchangetransform,obtainedthecertaineffect.Theimportantwork
5、ofthisarticleis:first,thewaveletanalysistoimagede-noisingmethod,andputsforwardthereason,intheimagenoisereductionapplicationofwaveletimagenoisewaveletchangetowaveletimagenoisereduction;Then,specificsurfaceandimage,thisisthebasicfoundationofremovingnoisewaveletimagewavel
6、etchangetheory,includingmultiresolution,describesthebasictheoryofwaveletanalysis.Then,thewaveletshrinkagedenoising,thefocusisthechoiceofwaveletfunctionandwaveletthresholddenoisingandsaid,waveletimagebysimulatingtheeffect;Finally,wienerfiltering,combiningwaveletthreshol
7、dandwienerfilteringhascomeupwithabetterwaytoreducenoise,simulation,comparedwiththewaveletthresholddenoisingwienerfilter,improvetheresults,thefinalconclusion.Keyword:Imagedenoising，WaveletTransform，WaveletFunctionThreshold，FunctioWienerFilter兰州交通大学毕业设计（论文）目录摘要..........
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