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长 春 工 业 大 学 毕业设计、毕业论文 题 目 学 院 机电工程学院 专业班级 班 指导教师 姓 名 2016年06月 日 摘要 图像去噪是图像处理中一项最基本的课题，在图像的采集、获取和传输过程中，由于成像系统内部和外部受到各种因素的干扰，会对图像造成不同程度的噪挥着不可忽视的作用。目前，已经广泛应用于天文学、经济领域、医学图像、军事侦察、法律、计算机视觉、光学遥感、航天航空技术、气象云图分析、材料科学、艺术领域、视频和多媒体图像处理等众多科学技术领域。 Curvelet变换与偏微分方程方法是两种非常有效的图像去噪算法，从过去的二十几良好的保持能力，由于它们自身的特性而被广泛应用于数字图像处理各个分支中。 本文在研究Curvelet变换与偏微分方程去噪理论的基础上，对它们的优缺点进行了分析。由于Curvelet变换在逼近曲线时内部的线状局域相关性使得去除噪声的同时常常伴有“环绕”效应，即图像上出现许多交错的划痕。运用整体变分(TV)方法进行图像去噪，当噪声较小的时候，只需很少次的迭代就能达到很好的滤波效果；当处理的噪声比较大的时候，要使峰值信噪比达到最优，随着迭代次数的增加，平滑强度的增强，去，由此，本文结合两者的优点提出了一种新的混合去噪算法，对Curvelet变换(这里采用USFFT方法来实现Curvelet变换)处理后的图像运用TV方法进行进一步的滤波处理。实验表明，该方法只需极少次的迭代便能有效抑制Curvelet方法带来的“环绕”效应，而不会出现“块”效应，从而改进了Curvelet变换去噪算法，且在计算时间上优于TV方法，取得了更好的综合性能。 关键词：图像去噪 Curvelet变换 偏微分方程 TV模型 （注：中文“摘 要”二个字之间二个，关键词与上文空一行，冒号与中文关键词之间不要求空格，关键词与关键词之间二个） （注：中文关键词若要是在一行内写不下的，则第二行的第一个字要与第一行冒号后面的字对齐）如下面范例所示： 关键词：图像去噪 Curvelet变换 偏微分方程 TV模型 Curvelet变换 偏微分方程TV模型 Abstract （注：第一个英文字母用大写，其余的字母用小写，用小三Times New Roman 字体） Image denoising is one of the most basic subject of the image processing. In the process of image acquisition and transmission, by virtue of the interior and exterior of the image systems suffer from various of interfering signal, which leading to noise pollution of different noise from an image to obtain the visual effect of original image. Image denoising is the reconnaissance, law, computer vision, optical remote sensing, the technologies of aeronautics and astronautics, meteorology cloud image analysis, material science, arts field, videos and multimedia image processing and so on. In the paper, we study the image denoising theories based on curvelet transform and partial differential equations and analysis their advantages and disadvantages firstly. Because there are local linear correlations of the curvelet transform, some surrounding effects named the edges