基于小波的圖像處理算法研究與改進.pdf

1、分類號密級UDC學位論文基于小波的圖像處理算法研究與改進基于小波的圖像處理算法研究與改進(題名和副題名)羅銳(作者姓名)指導教師姓名嚴高師嚴高師教授教授電子科技大學電子科技大學成都成都(職務、職稱、學位、單位名稱及地址)申請學位級別碩士碩士專業(yè)名稱光學工程光學工程論文提交日期2011.42011.4論文答辯日期2011.52011.5學位授予單位和日期電子科技大學電子科技大學答辯委員會主席評閱人年月日注1注明《國際十進分類法UDC》的類

2、號摘要I摘要本文主要利用matlab仿真現(xiàn)有的圖像去噪和邊緣檢測算法，找到各種算法的優(yōu)缺點，并著重對算法進行優(yōu)化和改進。在本設計中，主要對去噪算法中的閾值函數(shù)進行改進，使其既具有軟閾值函數(shù)連續(xù)性的特點，又具有硬閾值函數(shù)高信噪比的特點。經過matlab仿真得出，經過改進的去噪算法和硬閾值函數(shù)法的信噪比接近，且不會產生偽圖像信息。在對比現(xiàn)有的邊緣檢測算法的基礎上，得出Canny算法最優(yōu)的結論。本設計從微分算子和邊緣點鏈接兩方面對Canny算

3、法進行改進。仿真結果顯示，改進后的邊緣檢測算法對噪聲抵抗強。同時，可以檢測到比較弱的邊緣。在改進Canny算法的基礎上，針對去噪后邊緣丟失的問題，將邊緣與非邊緣分開處理。先檢測邊緣，提取邊緣部分灰度值，后對圖像去噪。最后，將邊緣點處灰度值代替去噪后圖像對應點灰度值。仿真顯示，這種算法在犧牲了一定信噪比的基礎上，得到比較好的邊緣去噪圖像。最后，對多尺度邊緣檢測進行仿真。通過對各個尺度下邊緣求加權平均，得到抗噪良好的邊緣。仿真基于多尺度邊緣

4、的圖像去噪。結果表明，多尺度邊緣檢測可以提供需要的邊緣類型。在小尺度下，可以得到更多細節(jié)邊緣；大尺度下，可以得到大的輪廓邊緣。在本設計中，主要通過matlab仿真，得到峰值信噪比值和對比圖像。從定量的信噪比和定性的圖像對比兩個方面對算法進行對比，驗證改進算法的優(yōu)越性。本文主要創(chuàng)新點為：(1)對閾值函數(shù)改進，提出新的閾值函數(shù)構造方法。(2)對Canny算法改進。改進微分算子和提出一種新的邊緣點鏈接方法。(3)將邊緣檢測和去噪處理同時考慮，