图像阈值分割及去噪的实现 毕业论文资料.doc

本科毕业论文 (科研训练、毕业设计) 题 目：图像阈值分割及去噪的实现 姓 名： 学 院：物理与机电工程学院 系：物理系 专 业：物理学 年 级： 学 号： 图像阈值分割及去噪的实现 摘要 图像在成像的过程中会受到各种干扰信号即噪声的影响，从而会使画面质量下降。为了减弱噪声、还原真实的画面，需要对图像进行处理。本文介绍图像灰度变换和区域分割、降噪技术。采用区域阈值分割法，分别用Otsu、Niblack以及Kittler算法实现；选用4种图像降噪方法，包括经典的滤波方法即均值滤波、中值滤波和维纳滤波，以及基于小波变换的降噪技术。通过Matlab仿真，详细分析比较了几种阈值分割和滤波法在图像处理方面的特点。 关键Image Binaryzation and Denoising Realization Abstract In many cases, the quality of pictures suffers significant debasements in the imaging processing, owing to the noise. In order to reconstitute them, we need to process the cropped images properly. This paper firstly addresses the image gray scale transformation, region segmentation and noise reduction. Otsu, Niblack, and Kittler algorithm are used to realize the second issue;4 kinds of image noise reduction methods are designed and applied, which are mean filtering, median filtering ,Wiener filtering, and wavelet denoising. The first three issues belongs to classical filtering theory. Matlab simulation based on these methods is built to research the relative benefits and drawbacks. Keywords Region Segmentation Mean Filtering Median Filtering Wiener Filtering Wavelet Denoising 目录 摘要………………………………………………………………………………………………1 Abstract……………………………………………………………………………………………2 目录………………………………………………………………………………………………3 引言………………………………………………………………………………………………4 图像噪音…………………………………………………………………………………5 第二章 图像缩放和灰度变换处理…………………………………………………………………6 2.1图像缩放处理方法…………………………………………………………………………6 2.2图像灰度变换处理……………………………………………………………………6 第三章 图像阈值分割………………………………………………………………………8 3.1 图像分割技术概要………………………………………………………………………8 3.2图像阈值分割原理……………………………………………………………………8 3.3图像阈值分割方法……………………………………………………………………9 第四章 图像去噪…………………………………………………………………………………12 4.1 滤波原理…………………………………………………………………………………12 4.2滤波实现方法……………………………………………………………………………12 第五章 仿真实验结果和讨论……………………………………………………………………16 5.1图像二值化算法对比……………………………………………………………………16 5.2图像去噪效果对比………………………………………………………………………17 结论………………………………………………………………………………………………21 参考文献…………………………………………………………