摘要:在信息化社会，图像在信息的传播中起到的作用越来越大。为了消除图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像被污染的程度是最小，必须进行相关的噪声处理。本文主要学习均值滤波法、中值滤波法和小波变换去噪，并在前人的基础上进行总结。首先介绍了MATLAB软件及其对图像除噪的应用，其次详细介绍了图像噪声和图像去噪的几种常见的方法并对两种常见的高斯噪声和椒盐噪声进行仿真实验，最后分析得出结论。24970
毕业论文关键词：均值滤波;中值滤波;小波变换;Matlab
Research on Image Noise Filtering Method
Abstract：In the information society, image plays a gradually significant role during the information transmission .To eliminate the noise appearing from the image acquisition and transmission, the image must be processed so that the contaminated degree can be controlled to minimum degree. In this paper, we mainly study three methods to reduce the noise : mean filtering, median filtering and wavelet transform,and summarized on the basis of the predecessors. Firstly,this paper introduces MATLAB software and its application on image noise cancellation. Secondly,this paper discusses several kinds of common image noise and image denoising method. Furthermor,we do simulation experiment on two common noise :gaussian noise, salt and pepper noise. Finally, after analyzing the result, we can draw the conclusion.
Key words: Average Filtering; Median Filtering; Wavelet Transform; Matlab
目    录
摘  要    1
引言    1
1.Matlab概况    2
2.图像噪声    2
2.1图像噪声的来源    2
2.2图像去噪的研究现状    3
2.3一般常见的图像噪声    3
3.图像去噪的方法    4
3.1 均值滤波去噪原理及其特性    4
3.2 中值滤波去噪原理及其特性    5
3.3小波变换去噪原理及其特性    6
4.基于Matlab的图像去噪算法仿真    7
4.1基于均值滤波与中值滤波的仿真实验比较    7
4.2基于小波除噪的仿真    8
5.总结    9
参考文献    9
致谢    10
图像噪声滤除方法研究
引言
    数字图像滤波技术是20世界60年代发展起来的一门新兴学科，随着图像滤波理论和方法的进一步完善，使得数字图像滤波技术在各个领域得到了广泛的应用，并显示出广阔的应用前景[1]。在数字时代，图像滤波在图像上的作用更加重要，现在图像滤波已经涉及到了计算机、电子、地质、气象、医药等领域。
图像滤波是使用一个特定的算法来处理数字图像，以获得视觉或接受必要的图像处理系统[2]。图像滤波预期，不仅可以减少噪声和保持图像细节，但由于噪声和图像细节混淆，所以在图像滤波，图像去噪和保留细节是一对矛盾。
1.Matlab概况
MATLAB软件是基于Simulink的矩阵运算并且包括不同的功能，里面自带工具箱，是集计算、可视化程序设计的互动平台。它可以实现工程计算，算法研究，符号计算，建模与仿真，原型开发，信号处理，小波，神经网络和通信等多种不同领域，极大地促进了科学工作[3]。
MATLAB具有图像处理的功能，如几何操作，操作及操作的区域块，滤波，变换，图像边缘检测，图像增强。图像处理软件工具包非常方便，它包含多种图像处理工具包，功能包括：图像显示，输入和输出，几何操作，图像文件的统计数据，图像分析与增强，图像滤波，图像变换，图像类型转换[4]。 图像噪声滤除方法研究+文献综述:http://www.751com.cn/jisuanji/lunwen_18602.html