基于小波分析的圖像去噪及區(qū)域識別.pdf

1、圖像作為人類感知世界的視覺基礎(chǔ)，是人類獲取信息、表達(dá)信息和傳遞信息的重要手段。數(shù)字圖像處理是指將一幅模擬圖像轉(zhuǎn)換成適合計算機(jī)或數(shù)字設(shè)備處理的數(shù)字信號。圖像離散化的過程中會產(chǎn)生噪聲，而噪聲是造成圖像退化的重要因素。噪聲的存在會影響人們的主觀視覺效果，會降低圖像的質(zhì)量和精度，還會使得圖像的邊緣更加模糊。本文研究了基于小波變換的圖像去噪及對去噪后的復(fù)雜背景圖像進(jìn)行區(qū)域識別。
　　 本文主要針對信號和圖像中廣泛分布的高斯白噪聲，應(yīng)用小波

2、變換對工業(yè)CT圖像和攝影圖像進(jìn)行了分析與研究。采用小波多尺度分析，對分解后的小波系數(shù)用一種自適應(yīng)的的閾值函數(shù)處理。通過計算峰值信噪比及均方誤差等證明了本文方法的有效性，去噪效果明顯。
　　 對去噪后的鋼軌攝影圖像進(jìn)行了分區(qū)域識別。使用了多閾值法的思想對圖像的不同部分進(jìn)行圖像的閾值分割。然后通過使用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)開、閉運(yùn)算及連通區(qū)域的對象移除等以增強(qiáng)目標(biāo)區(qū)域，抑制圖像背景對目標(biāo)區(qū)域的干擾。識別出復(fù)雜背景下的鋼軌區(qū)域和軌枕區(qū)域，為后續(xù)的