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1、河北经贸大学毕业论文基于Matlab GUI空域滤波增强的设计专业名称： 电子信息工程班 级： 08电子2班学生姓名： 指导教师： 完成时间： 2012 年5月 目 录目 录II摘 要IVAbstractVI第1章 绪论11.1 课题研究背景11.2 图像去噪的研究现状21.3 本文主要工作3第2章 Matlab简介52.1 Matlab概况52.1.1 Matlab发展过程62.1.2 Matlab的语言特点82.2 Matlab图像处理常用函数8第3章 图像去噪算法113.1 图像噪声概述113.1.1 图像噪声的概念113.1.2 图像噪声的分类123.2 邻域平均法图像去噪133.2.
2、1 模板操作和卷积运算133.2.2 邻域平均法原理163.3 中值滤波法图像去噪183.3.1 中值滤波原理183.3.2 中值滤波主要特性213.3.3 复合型中值滤波243.4 维纳滤波法图像去噪253.4.1 维纳滤波原理253.4.2 维纳滤波器特性27第4章 基于Matlab GUI的空域增强设计294.1 Matlab GUI设计的介绍294.2 Matlab GUI界面的操作304.2.1 启动GUIDE304.2.2 GUI文件的介绍314.2.3 GUIDE环境的设置324.3 基于Matlab GUI空域增强软件平台的设计334.3.1 启动GUIDE334.3.2 加入
3、菜单项编辑344.3.3 增加子菜单和布局344.4 各种方法的仿真374.4.1 邻域平均法的仿真374.4.2 中值滤波的仿真394.4.3 维纳滤波的仿真424.4.4 几种去噪方法的比较分析444.5 Matlab GUI软件界面处理的结果47致 谢49参考文献50摘 要在许多情况下图像信息会受到各种各样噪声的影响，严重时会影响图像中的有用信息，所以对图像的噪声处理就显得十分重要。根据噪声的频谱分布的规律和统计特征以及图像的特点，出现了多种多样的去噪方法。经典去噪方法有：空间域合成法、频域合成法和最优线性合成法等。与之相适应的出现了许多应用方法：如均值滤波器、中值滤波器、低通滤波器、维
4、纳滤波器、最小失真法等。这些方法广泛地应用，促进数字信号处理的极大发展，并且能够显著提高图像质量。本文的主要工作就是研究四种常用去噪方法：邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法和模糊小波变换法的原理，并进行相应的仿真。本文首先介绍了本课题的研究背景以及国内外的研究现状，之后简单介绍了Matlab软件的发展过程以及特点。第二，介绍了滤波器的工作原理以及分类。第三，在了解滤波器的基本工作原理的基础上，针对不同的数字滤波器所采用最合适的设计方法,根据基于matlab空域滤波当中的均值,中值,维纳等滤波器来设计所需要的内容为了改善图像质量.从图像中提取有效信息，必须对图像进行去噪预处理。第四，设计Matl
5、ab GUI的空域滤波软件,利用Matlab GUI操作界面设计了一个空域增强滤波器，该滤波器具有三种滤波方法，分别为均值滤波、中值滤波以及维纳滤波。最后根据不同的去噪算法（邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法），运用Matlab软件编写代码，对一张含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，并对结果分析讨论，比较几种方法的优缺点，并设计了相应的空域增强软件。通过Matlab GUI界面软件设计，可以方便地进行图像空域增强处理，即使对Matlab软件不熟练的人也可以较为方便和快速地进行操作。只要点击操作界面，载入图像，即可进行相应的图像处理。关键词:中值滤波；均值滤波；维纳滤波；小波变换法；M
6、atlab GUIAbstractIn many cases images information can be affected by various noises, seriously affect the useful information of a image, so getting rid of noise of image is very important.According to the noise spectrum distribution and statistical characteristics and image characteristics, appeared
7、 a variety of denoising method. Classical denoising methods are: spatial domain synthesis, frequency synthesis method and optimal linear synthesis. To adapt to the emergence of many application methods: such as the mean filter, median filter, low-pass filter, Wiener filter, minimum distortion method
8、. These methods are widely used, and promote the great development of digital signal processing, and can significantly improve the quality of images. The main work of this paper is to study the four kinds of denoising methods: neighborhood average, median filtering, Wiener filtering method and fuzzy
9、 wavelet transform method, and the corresponding simulation.This paper first introduces the research background of this topic and the present research situation at home and abroad, then simply introduced the Matlab software development process and characteristics. Second, introduces the working prin
10、ciple and classification of filter. In third, understanding filter based on the principle, according to different digital filter by using the appropriate design method, based on MATLAB spatial filtering of the mean, median, Wiener filter to design the content needed in order to improve the image qua
11、lity. Extracted from image information effectively, must the image denoising pretreatment. Fourth, design Matlab GUI spatial filtering software, using Matlab GUI interface design of a spatial enhancement filter, the filter has a three filtering methods, respectively mean filtering, median filtering
12、and Wiener filtering.Finally, according to the different denoising algorithm ( neighborhood average, median filtering, Wiener filtering method), using the software of Matlab code, to a sheet containing noise images (including Gauss noise and salt and pepper noise denoising ) simulation, and the resu
13、lts analyzed, compared the advantages and disadvantages of several methods, and designs corresponding airspace enhancement software.Through the Matlab GUI interface software design, can be easily carried out in spatial domain image enhancement processing, even for Matlab software unskilled person ca
14、n also be more convenient and rapid operation. Just click interface, load images, corresponding to image processing.分享到 翻译结果重试抱歉，系统响应超时，请稍后再试 支持中英、中日在线互译 支持网页翻译，在输入框输入网页地址即可 提供一键清空、复制功能、支持双语对照查看，使您体验更加流畅Keywords:Median Filtering;Mean Filtering;Wiener Filtering;Wavelet Transform;Matlab GUI河北经贸大学毕业论文第
15、1章 绪论1.1 课题研究背景21世纪，人类已经进入了信息化时代，计算机在处理各种信息中发挥着重要作用。据统计，人类从自然界获取的信息中，视觉信息占75%85%。俗话说“百闻不如一见”，有些场景或事物，不管花费多少笔墨都难以表达清楚，然而，若用一幅图像描述，可以做到一目了然。可见，在当代高度信息化的社会中，图形和图像在信息传播中所起的作用越来越大，在图像处理领域，数字图像处理得到了飞速发展。图像是信息社会人们获取信息的重要来源之一。在通过图像传感器将现实世界中的有用图像信号进行采集、量化、编码、传输、恢复的过程中，存在大量影响图像质量的因素。因此图像在进行使用之前，一般都要经过严格的预处理如去噪、量化、压缩编码等。噪声的污染直接影响着对图像边缘检测、特征提取、图像分割、模式识别等处理，使人们不得不从各种角度进行探索以提高图像的质量。所以采用适当的方法尽量消除噪声是图像处理中一个非常重要的预处理步骤。图像处理技术在20世纪首先应用于图像的远距离传送，而改善图像质量的应用开始于1964年美国喷气动力实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的月球照片进
