本文選題：小波分解　切入點(diǎn)：小波重構(gòu)　出處：《西安理工大學(xué)》2006年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】： 包裝裝潢圖像在采集、轉(zhuǎn)換和傳輸?shù)倪^程中,常常受到成像設(shè)備與外部環(huán)境噪聲等的干擾,從而使得圖像質(zhì)量降低。對于一幅含有噪聲的包裝裝潢圖像,如果不知道噪聲在該圖像上的確切位置以及噪聲幅度的大小是無法把它完全恢復(fù)成原始圖像的。一般來說,包裝裝潢圖像的噪聲是隨機(jī)出現(xiàn)的。 雖然包裝裝潢圖像的噪聲是隨機(jī)出現(xiàn)的,但是也有一定的規(guī)律可循。因此在一定程度上去噪還是可行的。由于噪聲與原始包裝裝潢圖像融為一體,所以在不增加信息量的情況下,任何徹底消除噪聲的方法永遠(yuǎn)都無法避免破壞原始圖像的細(xì)節(jié)。對于一幅含有噪聲的包裝裝潢圖像,我們不可能找到一種算法,它既能徹底消除噪聲,又能完整保留原始圖像上所有的細(xì)節(jié)。 為了抑制噪聲,改善包裝裝潢圖像質(zhì)量,便于后續(xù)更高層次的處理,我們必須對包裝裝潢圖像進(jìn)行去噪預(yù)處理。由于小波具有多分辨率、低熵性、選基靈活性以及去相關(guān)性的優(yōu)點(diǎn),因而利用小波理論對包裝裝潢圖像進(jìn)行去噪,可以得到比較滿意的去噪效果。 本課題通過對小波理論的深刻研究,利用小波變換理論開發(fā)了針對包裝裝潢圖像的小波去噪軟件。由于該軟件運(yùn)用的小波成系列化,因而可以靈活的運(yùn)用該軟件來對包裝裝潢圖像進(jìn)行去噪處理。通過選擇不同的小波基、不同的小波分解級(jí)數(shù)、不同的小波重構(gòu)閾值,我們可以得到不同的小波去噪效果。
[Abstract]:In the process of acquisition, conversion and transmission of packaging and decoration image, it is often disturbed by imaging equipment and external environment noise, which makes the image quality lower. If we do not know the exact position of the noise on the image and the magnitude of the noise, we can not completely restore it to the original image. Generally speaking, the noise of the packaging and decorating image is random. Although the noise of packaging and decorating image is random, there are some rules to follow. So it is feasible to remove noise to a certain extent. So without increasing the amount of information, any method of eliminating noise completely can never avoid destroying the details of the original image. We can't find an algorithm for a noisy packaging image. It can eliminate the noise completely and keep all the details on the original image completely. In order to suppress noise, improve the quality of packaging and decoration image, and facilitate the subsequent processing of higher level, we must carry out de-noising preprocessing of packaging decoration image, because wavelet has multi-resolution and low entropy, Because of the advantages of base selection flexibility and de-correlation, the denoising effect of packaging images can be achieved by using wavelet theory. Based on the research of wavelet theory and wavelet transform theory, a wavelet denoising software for packaging images is developed in this paper. By selecting different wavelet basis, different wavelet decomposition series and different wavelet reconstruction threshold, we can get different wavelet denoising effect.
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號(hào)】：TB482.1

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