小波去噪文献综述1

小波图像去噪文献综述

Overview of Wavelet Image Denoising

0.简要说明

本课题主要研究方向是通过小波变换的方法对图像进行去噪处理，以期得到能反应实际特征的容易分析的图像。本综述介绍了小波图像去噪的原理，主要方法，并对小波图像去噪的未来进行了分析与展望。根据本课题的特点，需要检索的文献在小波变换的研究方面主要检索1992年以来的国内外的期刊和学位论文，而在小波去噪及小波变换发展方面主要检索2000年以来的国内外的期刊以期得到最新的信息。

1.前言

在信号数据采集及传输时，不仅能采集或接收到与所研究的问题相关的有效信号，同时也会观测到各种类型的噪声。在实际应用中，为降低噪声的影响，不仅应研究信号采集的方式方法及仪器的选择，更重要的是对已采集或接收的信号寻找最佳的降噪处理方法。对于信号去噪方法的研究可谓是信号处理中一个永恒的话题。传统的去噪方法是将被噪声污染的信号通过一个滤波器，滤除掉噪声频率成分。但对于瞬间信号、宽带噪声信号、非平稳信号等，采用传统方法具有一定的局限性。其次还有傅里叶(Fourier)变换也是信号处理中的重要手段。这是因为信号处理中牵涉到的绝大部分都是语音或其它一维信号，这些信号可以近似的认为是一个高斯过程，同时由于信号的平稳性假设，傅立叶交换是一个很好的信号分析工具。但也有其不足之处，给实际应用带来了困难。

小波变换是继Fourier 变换后的一重大突破，它是一种窗口面积恒定、窗口形状可变(时间域窗口和频率域窗口均可改变)的时频局域化分析方法，它具有这样的特性；在低频段具有较高的频率分辨率及较低的时间分辨率，在高频段具有较高的时间分辨率及较低的频率分辨率，实现了时频窗口的自适应变化，具有时频分析局域性。小波变换的一个重要应用就是图像信号去噪。将小波变换用于信号去噪，它能在去噪的同时而不损坏信号的突变部分。在过去的十多年，小波方法在信号和图像去噪方面的应用引起学者广泛的关注。本文阐述小波图像去噪方法的原理，概括目前的小波图像去噪的主要方法，最后对小波图像去噪方法的发展和应用进行展望。

2小波图像去噪的原理

所谓小波变化，即: ()()12,,()ab t b Wf a b f a f t dt a ψψ--==?

小波分析的基本思想是用一族被称为子波的特定函数去表示或者逼近一个信号。其中的子波函数族是由一个基本的子波函数经过平移和不同尺度的伸缩构成。小波去噪方法也就是寻找从实际信号空间到小波函数空间的最佳映射以便得到原信号的最佳恢复。 3小波图像去噪方法

3．1基于模极大值的图像去噪法

早在1992年，Mallat 提出奇异性检测的理论，从而可以利用小波变换模极大值的方法结合边缘检测来去除噪声。

3．2小波图像萎缩法

1992年，Donoho 和John stone 提出了小波阈值萎缩方法(Wave Shrink)，还给出了阈值，并从渐进意义上证明了Wave Shrink 的最优性，与此同时，Krim 等人运用Rissanen 的MDL(Minimum Description Length)

准则，也得到了相同的阈值公式；此后小波阈值萎缩方法被用到各种去噪应用中，并取得了很大的成功，对高斯噪声尤其如此。但是Donoho 和Johns tone 给出的通用阈值，由于有很严重的“过扼杀”小波系数的倾向，因此，人们纷纷对阈值的选择进行了研究，并提出了多种不同的阈值确定方法；后来，人们针对阈值函数的选取也进行了一些研究，并给出了不同的阈值函数，但是当这些方法用到非高斯、有色噪声场合中，效果却不甚理想，其最主要的原因是这些方法都基于独立同分布噪声的假设，并且这些方法大多是从Donoho 和John stone 给出的方法发展而来的，从而它们最后的去噪性能也依赖于用Wave Shrink 确定阈值时对噪声服从独立正态分布的假设。对此，人们提出了具有尺度适应性的阈值选取法，用来解决正态分布有色噪声的小波去噪问题，而另外一些学者则研究了在比白噪声更复杂的噪声情况下的小波去噪问题，并给出了显式的阈值公式。

3．3多小波去噪法

1994年Geronimo 、Hardint 和Massopus 构造了著名的GHM 多小波，它既保持了单小波所具有的良好的时域与频域的局部化特性，又克服了单小波的缺陷。多小波去噪算法为：

步骤1：运用一个预滤波器将含噪图像转变成多流数据。

步骤2：对预处理后多流数据执行多小波变换，得到多小波系数。

步骤3：对多小波系数阈值化。

步骤4：对阈值化后的多流数据IDMWT 。

步骤5：对IDMWT 后的数据进行后滤波处理，得到去噪图像。

3．4基于小波系数模型的去噪法

小波去噪中，小波系数模型非常重要，只有在成功的小波系数模型上，才可能提出成功的去噪方案。S ．Giace Chang 提出基于上下文模型的空间自适应小波去噪法，结果表明图像质量好。Grouse 等提出一种基于小波域隐式马尔可夫模型的统计信号处理结构，Hua Xie 和Aleksandra Pizurica 运用有关小波系数空间族的先验知识，采用马尔可夫随机场模型进行图像去噪。利用多尺度随机过程对小波图像系数进行建模，通过阈值判断和邻域判断相结合的方法区分对应边缘处的系数，然后对边缘区和非边缘区的小波系数进行不同的估计，达到图像去噪的目的。将层内和层外统计模型联合起来去噪，效果相当好。

3．5脊波、曲波去噪法

Candes 和Donoho 应用现代调和分析的概念和方法，并使用在小波分析和群展开理论中发展的技术，针对具有较多突变边缘的问题，构造特殊结构的小波基，如ridgelets 和curvelets ，以修正小波变换减少在不连续的边缘附近高频系数产生的数量。为了将脊波变换应用到数字图像中，Donoho 提出一种可逆变换的、正交的、重构性相当好的有限脊波变换，其实现机制是Radon 变换。脊波分析等效于目标函数的Radon 变换域的小波分析，即若令函数的脊波变换为： ()γ?,f f R =

单尺度脊波是在一个基准尺度s 进行脊波变换，对应于单尺度脊波，Candes 和Donoho 构造了曲线波或者称为多尺度脊波，它是在所有司能的尺度s ≥0进行脊波变换，曲波变换是可逆变换的二维各向同性的小波变换、分割、Radon 变换、小波变换的结合。在二维情况，当图像具有奇异曲线，并且曲线是二次可微的，则曲线波可以自适应地“跟踪”这条奇异曲线，并且他们构造曲线波的紧的框架，对于具有光滑奇异性曲线的目标函数，曲线波提供稳定的、高效的和近于最优的表示。

3．6综合法

小波图像去噪效果比经典的方法要好，实际应用中将小波和经典的方法结合起来，去噪效果往往会更好，优于单独的小波去噪或经典方法。小波图像去噪与经典方法的结合主要有以下几种：

(1)小波变换与维纳滤波器或中值滤波等结合起来。

(2)将小波变换、小波收缩、小波压缩与广义验证法结合起来去噪。

(3)利用聚类分析和小波变换结合起来进行去噪。

(4)将小波与PDE结合起来去噪，在去噪的同时较好的解决了突变边缘的问题。

4展望

小波分析是近十几年发展起来的一种新的数学理论和方法，目前已被成功地应用于许多领域。由于小波分析具有多分辨分析的特点，能够聚焦到信号的任意细节进行多分辨率的时频域分析，因而被誉为“数学显微镜”。小波变换能将信号在多个尺度上进行小波分解，由于信号和噪声在不同尺度下进行小波分解时，存在一些不同的传递特性和特征表现，如果采用小波分解法，就可以通过选择不同的基使得在相应坐标系内的信号和噪声的重叠尽可能的小，从而使信噪分离成为可能。

尽管小波去噪方法现在已经成为去噪和图象恢复的重大分支和主要研究方向但是在另类噪声分布非高斯分布下的去噪研究还不够。目前国际上开始将注意力投向这一领域。其中，非高斯噪声的分布模型高斯假设下的小波去噪方法在非高斯噪声下如何进行相应的拓展是主要的研究方向未来这一领域的成果将大大丰富小波去噪的内容。

目前，小波阈值萎缩法的研究仍非常活跃，小波在高斯噪声的滤除方面收到了很好的效果。由于非高斯噪声还没有找到理想的小波系数模型，故对斑点噪声的去噪效果总是不太理想。近两年来应用多小波去噪也日益成熟。如何建立非高斯噪声的分布模型，根据获得的先验知识和已有先验知识进行准确的建模，对于对非高斯噪声的去除非常重要。寻找理想的小波系数模型已成为目前小波去噪研究的一个方向，如何使用高斯噪声分布的去噪方法对非高斯噪声进行延拓都是值得进一步探讨的题。随着脊波和曲波的出现，提高了模型的准确性，改善了小波的去噪性能，脊波、曲波、边缘波也会成为当前研究的一大趋势。实践证明，根据具体图像选择恰当的结合方法往往比任一单独去噪方法要好。

当前小波去噪方法几乎是针列灰度图像的，对彩色图像的研究不多。随着小波去噪方法的不断完善和发展，对彩色图像去噪的研究是一个很有研究潜力的领域，它在图像去噪领域将会有更广阔的前景。

小波分析方法与其它理论的结合：小波分析刚刚打开一扇不稳定，不统一，非时间不变的信号处理的大门，这个领域远比Fourier分析处理的时不变系统复杂．在这个大领域里，小波分析是一个重要工具，同时也需要其他的理论和工具。最近几年，一些学者将小波变换与神经网络、模糊数学、分形分析、遗传优化等方法相结合，形成的小波神经网络、小波模糊网络、小波分形等方法是分析非平稳，非线性问题的理想手段，并已取得了一些可喜的成果。小波分析本身是一门交叉学科，将小波分析与其他理论的综合运用是今后小波变换技术发展的必然趋势。这将为小波去噪打开更广阔领域。

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15谢杰成张大力徐文立小波图象去噪综述20027(3)209-216

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检索词（式）：小波and去噪and研究

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检索词（式）：(Keyword_C=小波)*(Title_C=方法)*(Title_C=去噪)

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检索词（式）：小波and发展

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检索词（式）：(TIT=小波变换) and TIT=发展

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小波变换图像去噪综述

科技论文写作大作业小波变换图像去噪综述院系：班级：学号：姓名：

摘要小波图象去噪已经成为目前图象去噪的主要方法之一.在对目前小波去噪文献进行理解和综合的基础上,首先通过对小波去噪问题的描述,揭示了小波去噪的数学背景和滤波特性;接着分别阐述了目前常用的3类小波去噪方法,并从小波去噪中常用的小波系数模型、各种小波变换的使用、小波去噪和图象压缩之间的联系、不同噪声场合下的小波去噪等几个方面,对小波图象去噪进行了综述;最后,基于对小波去噪问题的理解,提出了对小波去噪方法的一些展望关键词：小波去噪小波萎缩小波变换图象压缩 1.前言在信号数据采集及传输时，不仅能采集或接收到与所研究的问题相关的有效信号，同时也会观测到各种类型的噪声。在实际应用中，为降低噪声的影响，不仅应研究信号采集的方式方法及仪器的选择，更重要的是对已采集或接收的信号寻找最佳的降噪处理方法。对于信号去噪方法的研究可谓是信号处理中一个永恒的话题。传统的去噪方法是将被噪声污染的信号通过一个滤波器，滤除掉噪声频率成分。但对于瞬间信号、宽带噪声信号、非平稳信号等，采用传统方法具有一定的局限性。其次还有傅里叶(Fourier)变换也是信号处理中的重要手段。这是因为信号处理中牵涉到的绝大部分都是语音或其它一维信号，这些信号可以近似的认为是一个高斯过程，同时由于信号的平稳性假设，傅立叶交换是一个很好的信号分析工具。但也有其不足之处，给实际应用带来了困难。小波变换是继Fourier变换后的一重大突破，它是一种窗口面积恒定、窗口形状可变(时间域窗口和频率域窗口均可改变)的时频局域化分析方法，它具有这样的特性；在低频段具有较高的频率分辨率及较低的时间分辨率，在高频段具有较高的时间分辨率及较低的频率分辨率，实现了时频窗口的自适应变化，具有时频分析局域性。小波变换的一个重要应用就是图像信号去噪。将小波变换用于信号去噪，它能在去噪的同时而不损坏信号的突变部分。在过去的十多年，小波方法在信号和图像去噪方面的应用引起学者广泛的关注。本文阐述小波图像去噪方法的原理，概括目前的小波图像去噪的主要方法，最后对小波图像去噪方法的发展和应用进行展望。 2小波图像去噪的原理所谓小波变化，即:

图像处理文献综述

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文献综述综合报告研究课题：雷公藤药物研究进展班级：2016级中药1班顾颖2016140836 姓名（学号）：邓颖2016140796 指导教师：田柳完成时间：2017年11 月30日

文献综述综合报告选题申报表

目录 1.课题分析 (1) 2检索策略 (1) 2.1 选择检索工具 (1) 2.2 选择检索词 (1) 3. 检索步骤、检索结果及其评价 (1) 3.1 万方医学网 (2) 3.2 实体图书馆 (4) 3.3网络免费学术信息资源 (5) 3.4中国知网 (6) 4.文献综述 (13) 5.参考文献 (17) 6．自我总结评价 (17)

1.课题分析上次，我们的选题是“新型中药制剂技术”，这次，我们将上次的课题细化，选题为“雷公藤药物研究进展”。雷公藤自《神农本草经》记载，具有祛风除湿的功效。近年来，由于我国对中药的重视，雷公藤的药效成分不断被发现，用于我们的生活之中。在下面一些文献中，主要讲述雷公藤多苷类化学物质被发现并用于临床应用以及在免疫方面的作用；雷公藤产生毒副作用的机理以及相关减毒方法。随着科技的不断发展，药物的临床应用越来越广，毒副性越来越小。 2检索策 2.1 选择检索工具 2.2 选择检索词 3. 检索步骤、检索结果及其评价 3.1万方医学网学位论文

从序号3选出主题词：雷公藤AND药物AND研究AND（发展OR进展）【篇名】雷公藤应用研究的在研讨和再评价【作者】郑家润【摘要】雷公藤热门研究和应用近半个世纪，项目涉及新药研究所有的医、药基础学科和临床学科，但研究发展很不平衡，留下很多需要再研讨和再评价的问题。单一结构药物、质量控制、药代动力学研究的滞后，阻碍了研究样品的标准化及量化；药效和毒理研究受累的同时，进一步制约有效性和安全性的科学评价；能提供临床研究直接参考的、有指导性的实用基础资料不多，因而靠经验、靠观察作判断，从而产生带偶然性和盲目性的报告很难避免。在雷公藤自身药用研究还不充份和不均衡背景下，雷公藤新的药用衍生物的问世，带来了雷公藤研究的新问题和新挑战。【关键词】雷公藤药代动力学药用衍生物药用价值甾体激素毒副作用【出处】第五届全国雷公藤学术会议论文集【原文】该数据库提供了全文。【篇名】糖尿病肾病患者的炎症状态及雷公藤多甙片的干预作用【作者】刘玲【摘要】糖尿病肾病是糖尿病最常见的慢性并发症,也是糖尿病患者的主要死亡原因之一,DN 已成为西方国家人群中终末期肾衰的主要病因,随着我国生活水平的提高,糖尿病特别是2型糖尿病发病率逐年上升,DN发病率呈明显地逐年增加趋势.DN一旦出现明显持续蛋白尿以后则病情基本不可逆转,常进一步发展为终末期肾功能衰竭,本研究观察DN患者血浆白介素

外文翻译小波变换在图像处理中的仿真及应用

论文翻译通信102 吴志昊译文：小波变换在图像处理中的仿真及应用一、课题意义在传统的傅立叶分析中, 信号完全是在频域展开的, 不包含任何时频的信息, 这对于某些应用来说是很恰当的, 因为信号的频率的信息对其是非常重要的。但其丢弃的时域信息可能对某些应用同样非常重要, 所以人们对傅立叶分析进行了推广, 提出了很多能表征时域和频域信息的信号分析方法, 如短时傅立叶变换, Gabor 变换, 时频分析, 小波变换等。而小波分析则克服了短时傅立叶变换在单分辨率上的缺陷, 具有多分辨率分析的特点, 使其在图像处理中得到了广泛应用。传统的信号理论，是建立在Fourier分析基础上的，而Fourier变换作为一种全局性的变化，其有一定的局限性。在实际应用中人们开始对Fourier变换进行各种改进，小波分析由此产生了。小波分析是一种新兴的数学分支，它是泛函数、Fourier分析、调和分析、数值分析的最完美的结晶；在应用领域，特别是在信号处理、图像处理、语音处理以及众多非线性科学领域，它被认为是继Fourier分析之后的又一有效的时频分析方法。小波变换与Fourier变换相比，是一个时间和频域的局域变换因而能有效地从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析（Multiscale Analysis），解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。小波变换是一种快速发展和比较流行的信号分析方法, 其在图像处理中有非常重要的应用, 包括图像压缩, 图像去噪, 图像融合, 图像分解, 图像增强等。小波分析是傅立叶分析思想方法的发展与延拓。除了连续小波(CWT)、离散小波(DWT), 还有小波包(Wavelet Packet)和多维小波。小波分析在图像处理中有非常重要的应用, 包括图像压缩, 图像去噪, 图像融合, 图像分解, 图像增强等。小波变换是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的时间一频率窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，因此，小波变换在许多领域都得到了成功的应用，特别是小波变换的离散数字算法已被广泛用于许多问题的变换研究中。从此，小波变换越来越引进人们的重视，其应用领域来越来越广泛。二、课题综述（一）小波分析的应用与发展小波分析的应用是与小波分析的理论研究紧密地结合在一起的。现在，它已经在科技信息产业领域取得了令人瞩目的成就。电子信息技术是六大高新技术中重要的一个领域，它的重要方面是图象和信号处理。现今，信号处理已经成为当代科学技术工作的重要部分，信号处理的目的就是：准确的分析、诊断、编码压缩和量化、快速传递或存储、精确地重构(或恢复)。从数学地角度来看，信号与图象处理可以统一看作是信号处理(图象可以看作是二维信号)，在小波分析的许

小波变换去噪基础地的知识整理

1.小波变换的概念小波(Wavelet)这一术语，顾名思义，“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比，小波变换是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。有人把小波变换称为“数学显微镜”。 2.小波有哪几种形式?常用的有哪几种?具体用哪种，为什么？有几种定义小波(或者小波族)的方法: 缩放滤波器:小波完全通过缩放滤波器g——一个低通有限脉冲响应(FIR)长度为2N和为1的滤波器——来定义。在双正交小波的情况，分解和重建的滤波器分别定义。高通滤波器的分析作为低通的QMF来计算，而重建滤波器为分解的时间反转。例如Daubechies和Symlet 小波。缩放函数:小波由时域中的小波函数 (即母小波)和缩放函数 (也称为父小波)来定义。小波函数实际上是带通滤波器，每一级缩放将带宽减半。这产生了一个问题，如果要覆盖整个谱需要无穷多的级。缩放函数滤掉变换的最低级并保证整个谱被覆盖到。对于有紧支撑的小波，可以视为有限长，并等价于缩放滤波器g。例如Meyer小波。小波函数:小波只有时域表示，作为小波函数。例如墨西哥帽小波。 3.小波变换分类小波变换分成两个大类：离散小波变换 (DWT) 和连续小波转换 (CWT)。两者的主要区别在于，连续变换在所有可能的缩放和平移上操作，而离散变换采用所有缩放和平移值的特定子集。 DWT用于信号编码而CWT用于信号分析。所以，DWT通常用于工程和计算机科学而CWT经常用于科学研究。 4.小波变换的优点从图像处理的角度看，小波变换存在以下几个优点： (1)小波分解可以覆盖整个频域(提供了一个数学上完备的描述) (2)小波变换通过选取合适的滤波器，可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性 (3)小波变换具有“变焦”特性，在低频段可用高频率分辨率和低时间分辨率(宽分析窗口)，在高频段，可用低频率分辨率和高时间分辨率(窄分析窗口) (4)小波变换实现上有快速算法(Mallat小波分解算法) 另: 1) 低熵性变化后的熵很低; 2) 多分辨率特性边缘、尖峰、断点等;方法, 所以可以很好地刻画信号的非平稳特性 3) 去相关性域更利于去噪; 4) 选基灵活性: 由于小波变换可以灵活选择基底, 也可以根据信号特性和去噪要求选择多带小波、小波包、平移不变小波等。小波变换的一个最大的优点是函数系很丰富, 可以有多种选择, 不同的小波系数生成的小波会有不同的效果。噪声常常表现为图像上孤立像素的灰度突变, 具有高频特性和空间不相关性。图像经小波分解后可得到低频部分和高频部分, 低频部分体现了图像的轮廓, 高频部分体现为图像的细节和混入的噪声, 因此, 对图像去噪, 只需要对其高频系数进行量化处理即可。 5.小波变换的科学意义和应用价值

第三章生物医学图像去噪

第三章生物医学图像去噪 1．写出对下列图像分别用3 3的均值、中值、0.2-截断均值滤波之后的结果图像 6 5 10 0 0 4 4 7 3 8 3 5 4 9 6 5 6 1 7 4 2 9 2 2 4 3 8 6 8 3 10 3 4 1 5 7 2．自制一幅测试图像，在一个黑背景下，有不同形状，不同灰度的物体（每个形状的灰度值一致），在图像上面叠加高斯噪声（均值为0，方差为2，用imnoise 函数），产生一幅测试图像，计算该图像与原图像的均方根误差，通过同样的方法，产生五幅、十幅测试图像，将这些图像相加，计算结果图像与原图像的均方根误差，比较误差有何变化？ 3．学习Matlab中的ordfilt2和wiener2函数，写出这两个函数的用法。对上述题目1的噪声图像，用Matlab函数分别进行均值、中值、理想低通、Butterworth 低通、Wiener滤波，计算不同滤波后的图像与原图像的均方根误差，并进行对比分析。 4．编程实现一种自适应邻域滤波方法。 5．选取自己拍摄的照片几张，包括个人生活照，夜景照片和风景照，分别叠加上高斯噪声和椒盐噪声，用matlab编程实现wiener滤波，精细的LLMMSE，适应性邻域LLMMSE进行比较，并计算MSE。 6．选取一张医学成像照片，先低通再高通（推荐使用高斯滤波器），然后再尝试先高通再低通的顺序，观察成像的不同并说明原因。 7．选取一张8比特灰度X光成像照片，对其进行1，10，100轮的高斯高通滤波器（D0=30）。请注意观察在多少轮滤波后图像不再发生变化。 8．不同的医学图像比如说超声和X光片是否产生的噪声种类不同，相应的去噪方法是否也不同？

文献综述学习心得

课程名称：科技文献写作学院：地质与勘察工程学院专业班级：资源07-1班学号： 20071209205 姓名：徐果教师：杨向荣学年学期： 2010-2011学年第一学期

一．基本解释文献综述是在确定了选题后，在对选题所涉及的研究领域的文献进行广泛阅读和理解的基础上，对该研究领域的研究现状（包括主要学术观点、前人研究成果和研究水平、争论焦点、存在的问题及可能的原因等）、新水平、新动态、新技术和新发现、发展前景等内容进行综合分析、归纳整理和评论，并提出自己的见解和研究思路而写成的一种不同于毕业论文的文体。它要求作者既要对所查阅资料的主要观点进行综合整理、陈述，还要根据自己的理解和认识，对综合整理后的文献进行比较专门的、全面的、深入的、系统的论述和相应的评价，而不仅仅是相关领域学术研究的“堆砌”。检索和阅读文献是撰写综述的重要前提工作。一篇综述的质量如何，很大程度上取决于作者对本题相关的最新文献的掌握程度。如果没有做好文献检索和阅读工作，就去撰写综述，是决不会写出高水平的综述的。二．作用与意义好的文献综述，不但可以为下一步的学位论文写作奠定一个坚实的理论基础和提供某种延伸的契机，而且能表明写作者对既有研究文献的归纳分析和梳理整合的综合能力，从而有助于提高对学位论文水平的总体评价。文献综述是表明作者在做该课题前对该课题的了解和学习程度，已经该课题相对之前的研究所存在的研究价值。就好比你得出一个结论，你必然要提及你要得出这个结论的原因，这个原因就可以大致的看为文献综述。学术讲究严谨，所以有果则必有因。三．相关格式文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，而文献综述介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，再根据提纲进行撰写工作。 1.前言前言要用简明扼要的文字说明写作的目的、必要性、有关概念的定义，综述的范围，阐述有关问题的现状和动态，以及目前对主要问题争论的焦点等。前言一般200-300字为宜，不宜超过500字。 2.正文正文是综述的重点，写法上没有固定的格式，只要能较好地表达综合的内容，作者可创造性采用诸多形式。正文主要包括论据和论证两个部分，通过提出问题、分析问题和解决问题，比较不同学者对同一问题的看法及其理论依据，进一步阐

基于小波变换的图像去噪

第1章绪论由于各种各样的原因，现实中的图像都是带噪声的。噪声恶化了图像质量，使图像变得模糊。对同时含有高斯噪声和椒盐噪声的图像先进行混合中值滤波，在滤除椒盐噪声的同时，又很好地保留了图像中的物体细节和轮廓。小波域去噪处理具有很好的时频特性、多分辨分析特性等优点，可以看成特征提取和低通滤波功能的综合。小波模极大值去噪方法能有效地保留信号的奇异点信息，去噪后的信号没有多余振荡，具有较好的图画质量，改进后可以得到更满意的图像。小波相位滤波去噪算法是基于小波变换系数相关性去噪算法的，适于强噪声图像，去噪后也可以改善图像质量。 1.1课题背景图像信息以其信息量大、传输速度快、作用距离远等优点成为人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，而现实中的图像由于种种原因都是带噪声的。噪声恶化了图像质量，使图像模糊，甚至淹没和改变特征，给图像分析和识别带来困难。为了去除噪声，会引起图像边缘的模糊和一些纹理细节的丢失。反之，进行图像边缘增强也会同时增强图像噪声。因此在去除噪声的同时，要求最小限度地减小图像中的信息，保持图像的原貌。经典的图像去噪算法，如均值滤波、维纳滤波、中值滤波等，其去噪效果都不是很理想。中值滤波是由图基（Turky）在1971年提出的，开始用于时间序列分析，后来被用于图像处理，在去噪复原中得到了较好的效果。它的基本原理是把数字图像或数字序列中的一点的值，用该点的一个邻域中的各点的中值代替。中值滤波在抑制椒盐噪声的同时又能较好地保持图像特征，图像也得到了平滑。对同时含有高斯噪声和椒盐（脉冲）噪声的图像，先进行混合中值滤波处理。基于极值的混合中值滤波兼容了中值滤波和线性滤波的优点，在滤除椒盐噪声的同时又对图像中的物体细节和轮廓进行了很好的保留。基于混合中值滤波和小波去噪相结合的方法，去噪效果好于单纯地使用小波变换去除噪声，或者单纯使用混合中值滤波去除噪声，能获得比单一使用任何一种滤波器更好的效果。

图像处理文献综述

文献综述理论背景数字图像中的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显着的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。、图像边缘检测技术研究的目的和意义数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像边缘检测也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速度更快，图像特征识别更准确。早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术，Roberts则于1965年开始了最早期的系统研究，从此有关边缘检测的理论方法不断涌现并推陈出新。边缘检测最开始都是使用一些经验性的方法，如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算，然而由于这些方法普遍存在一些明显的缺陷，导致其检测结果并不尽如人意。20世纪80年代，Marr和Canny相继提出了一些更为系统的理论和方法，逐渐使人们认识到边缘检测的重要研究意义。随着研究的深入，人们开始注意到边缘具有多分辨性，即在不同的分辨率下需要提取的信息也是不同的。通常情况下，小尺度检测能得到更多的边缘细节，但对噪声更为敏感，而大尺度检测

文献综述该怎么写(有范例)

文献综述该怎么写？ ——文献综述写作技巧何为文献综述？文献综述是在对文献进行阅读、选择、比较、分类、分析和综合的基础上，研究者用自己的语言对某一问题的研究状况进行综合叙述的情报研究成果。文献的搜集、整理、分析都为文献综述的撰写奠定了基础。文献综述怎么写呢？文献综述格式一般包括： ①文献综述的引言：包括撰写文献综述的原因、意义、文献的范围、正文的标题及基本内容提要； ②文献综述的正文：是文献综述的主要内容，包括某一课题研究的历史(寻求研究问题的发展历程)、现状、基本内容(寻求认识的进步)，研究方法的分析(寻求研究方法的借鉴)，已解决的问题和尚存的问题，重点、详尽地阐述对当前的影响及发展趋势，这样不但可以使研究者确定研究方向，而且便于他人了解该课题研究的起点和切入点，是在他人研究的基础上有所创新； ③文献综述的结论：文献研究的结论，概括指出自己对该课题的研究意见，存在的不同意见和有待解决的问题等； ④文献综述的附录：列出参考文献，说明文献综述所依据的资料，增加综述的可信度，便于读者进一步检索。文献综述不应是对已有文献的重复、罗列和一般性介绍，而应是对以往研究的优点、不足和贡献的批判性分析与评论。因此，文献综述应包括综合提炼和分析评论双重含义。文献综述范文1：“问题——探索——交流”小学数学教学模式的研究 ... ...我们在网上浏览了数百种教学模式，下载了二百余篇有关教学模式的文章，研读了五十余篇。概括起来，我国的课堂教学模式可分三类： (1) 传统教学模式——“教师中心论”。这类教学模式的主要理论根据是行为主义学习理论，是我国长期以来学校教学的主流模式。它的优点是... ...，它的缺陷是... ... (2) 现代教学模式——“学生中心论”。这类教学模式的主要理论依据是建构主义学习理论，主张从教学思想、教学设计、教学方法以及教学管理等方面均以学生为中心，20世纪90年代以来，随着信息技术在教学中的应用，得到迅速发展。它的优点是... ...，它的缺陷是... ... (3) 优势互补教学模式——“主导——主体论”。这类教学模式是以教师为主导，以学生为主体，兼取行为主义和建构主义学习理论之长并弃其之短，是对“教师中心论”和“学生中心论”的扬弃。“主导——主体论”教学模式体现了辩证唯物主义认识论，但在教学实践中还没有行之有效的可以操作的教学方法和模式。以教师为中心的传统小学数学教学模式可表述为“复习导入——传授新知——总结归纳——巩固练习——布置作业”。这种教学模式无疑束缚了学生学习主体作用的发挥。当今较为先进的小学数学教学模式可表述为“创设情境，提出问题——讨论问题，提出方案——交流方案，解决问题——模拟练习，运用问题——归纳总结，完善认识”。这种教学模式力求重视教师的主导作用和学生的主体作用，为广大教师所接受，并在教学实践中加以运用。但

开题报告文献综述格式及写法

开题报告文献综述格式及写法 Format and writing method of literature review of opening rep ort 汇报人：JinTai College

开题报告文献综述格式及写法前言：报告是按照上级部署或工作计划，每完成一项任务，一般都要向上级写报告，反映工作中的基本情况、工作中取得的经验教训、存在的问题以及今后工作设想等，以取得上级领导部门的指导。本文档根据申请报告内容要求展开说明，具有实践指导意义，便于学习和使用，本文档下载后内容可按需编辑修改及打印。【文献综述怎么写】 1论什么是文献综述? 文献综述是研究者在其提前阅读过某一主题的文献后，经过理解、整理、融会贯通，综合分析和评价而组成的一种不同于研究论文的文体。 2文献综述的写作格式文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，而文献综述介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，再根据提纲进行撰写工作。前言，要用简明扼要的文字说明写作的目的、必要性、有关概念的定义，综述的范围，阐述有关问题的现状和动态，

以及目前对主要问题争论的焦点等。前言一般200-300字为宜，不宜超过500字。正文，是综述的重点，写法上没有固定的格式，只要能较好地表达综合的内容，作者可创造性采用诸多形式。正文主要包括论据和论证两个部分，通过提出问题、分析问题和解决问题，比较不同学者对同一问题的看法及其理论依据，进一步阐明问题的来龙去脉和作者自己的见解。当然，作者也可从问题发生的历史背景、目前现状、发展方向等提出文献的不同观点。正文部分可根据内容的多少可分为若干个小标题分别论述。小结，是结综述正文部分作扼要的总结，作者应对各种观点进行综合评价，提出自己的看法，指出存在的问题及今后发展的方向和展望。内容单纯的综述也可不写小结。参考文献，是综述的重要组成部分。一般参考文献的多少可体现作者阅读文献的广度和深度。对综述类论文参考文献的数量不同杂志有不同的要求，一般以30条以内为宜，以最近3-5年内的最新文献为主。 3文献综述的规定 1.为了使选题报告有较充分的依据，要求硕士研究生在论文开题之前作文献综述。

小波变换图像去噪的算法研究自设阈值

基于小波的图像去噪一、小波变换简介在数学上，小波定义卫队给定函数局部化的新领域，小波可由一个定义在有限区域的函数()x ψ来构造，()x ψ称为母小波，（mother wavelet ）或者叫做基本小波。一组小波基函数，()}{,x b a ψ，可以通过缩放和平移基本小波来生成： ())(1 ,a b x a x b a -ψ=ψ （1）其中，a 为进行缩放的缩放参数，反映特定基函数的宽度，b 为进行平移的平移参数，指定沿x 轴平移的位置。当a=2j 和b=ia 的情况下，一维小波基函数序列定义为： ()() 1222,-ψ=ψ--x x j j j i （2）其中，i 为平移参数，j 为缩放因子，函数f （x ）以小波()x ψ为基的连续小波变换定义为函数f （x ）和()x b a ,ψ的内积： () dx a b x a x f f x W b a b a )(1)(,,,-ψ=ψ=?+∞ ∞- （3）与时域函数对应，在频域上则有：

())(,ωωa e a x j b a ψ=ψ- （3）可以看出，当|a|减小时，时域宽度减小，而频域宽度增大，而且()x b a ,ψ的窗口中心向|ω|增大方向移动。这说明连续小波的局部是变化的，在高频时分辨率高，在低频时分辨率低，这便是它优于经典傅里叶变换的地方。总体说来，小波变换具有更好的时频窗口特性。二、图像去噪描述所谓噪声，就是指妨碍人的视觉或相关传感器对图像信息进行理解或分析的各种因素。通常噪声是不可预测的随机信号。由于噪声影响图像的输入、采集、处理以及输出的各个环节，尤其是图像输入、采集中的噪声必然影响图像处理全过程乃至最终结果，因此抑制噪声已成为图像处理中极其重要的一个步骤。依据噪声对图像的影响，可将噪声分为加性噪声和乘性噪声两大类。由于乘性噪声可以通过变换当加性噪声来处理，因此我们一般重点研究加性噪声。设f(x,y)力为理想图像，n(x,y)力为噪声，实际输入图像为为g(x,y)，则加性噪声可表示为: g(x,y)= f(x,y)+ n(x,y)，（4）其中，n(x,y)和图像光强大小无关。图像去噪的目的就是从所得到的降质图像以g(x,y)中尽可能地去除噪声n(x,y)，从而还原理想图像f(x,y)。图像去噪就是为了尽量减少图像的均方误差，提高图像的信噪比，从而尽可能多地保留图像的特征信息。图像去噪分为时域去噪和频域去噪两种。传统图像去噪方法如维纳滤波、中值滤波等都属于时域去噪方法。而采用傅里叶变换去噪则属于频域去噪。这些方法去噪的依据是一致的，即噪声和有用信号在频域的不同分布。我们知道，有用信号主要分布于图像的低频区域，噪声主要分布在图像的高频区域，但图像的细节信息也分布在高频区域。这样在去除高频区域噪声的同时，难免使图像的一些细节也变得模糊，这就是图像去噪的一个两难问题。因此如何构造一种既能降低图像噪声，又能保留图像细节特征的去噪方法成为图像去噪研究的一个重大课题。

写文献综述的基本方法与步骤

综述的基本方法与步骤文献综述不仅仅是对一系列无联系内容的概括,而且是对以前的相关研究的思路的综合.文献综述的基本步骤为: 1. 文献综述的第一步:概括归纳收集文献的方法主要有两种:一是通过各种检索工具,如文献索引,文摘杂志检索,也可利用光盘或网络进行检索;二是从综述性文章,专著,教科书等的参考文献中,摘录出有关的文献目录. 选择文献时,应由近及远,因为最新研究常常包括以前研究的参考资料,并且可以使人更快地了解知识和认识的现状.首先要阅读文献资料的摘要和总结,以确定它与要做的研究有没有关系,决定是否需要将它包括在文献综述中.其次要根据有关的科学理论和研究的需要,对已经搜集到的文献资料做进一步的筛选,详细,系统地记下所评论的各个文献中研究的问题,目标,方法,结果和结论,及其存在的问题,观点的不足与尚未提出的问题.将相关的,类似的内容,分别归类;对结论不一致的文献,要对比分析,按一定的评价原则,做出是非的判断.同时,对每一项资料的来源要注明完整的出处,不要忽略记录参考文献的次要信息,如出版时间,页码和出版单位所在城市等. 对要评论的文献先进行概括(不是重复),然后进行分析,比较和对照,目的不是为了对以前的研究进行详细解释,而是确保读者能够领会与本研究相关的以前研究的主要方面.个别地和集中地对以前研究的优点,不足和贡献进行分析和评论,这在文献综述中是非常重要的. 2. 文献综述的第二步:摘要不同的学科对引用摘要的要求与期望不同[1].虽然文献综述并不仅仅是摘要,但研究结果的概念化与有组织的整合是必要的.其做法包括:将资料组织起来,并连到论文或研究的问题上;整合回顾的结果,摘出已知与未知的部分;理清文献中的正反争论;提出进一步要研究的问题. 3. 文献综述的第三步:批判文献综述是否有价值,不仅要看其中的新信息与知识的多少,还要看自己对文献作者及编辑者的观点与看法如何. 阅读文献时,要避免外界的影响甚至干扰,客观地叙述和比较国内外各相关学术流派的观点,方法,特点和取得的成效,评价其优点与不足.要根据研究的需求来做批判,注意不要给人以吹毛求疵之感. 一个具有批判性的评论,必须要有精确性,自我解释性和告知性.批判的程度,主要在测试研究生评鉴技巧:是否能分析出文章的中心概念与所提出的论据,做出摘要,并提出简要评估. 文献综述的第三步是在形式上批判其是否符合一些基本写作的标准,即判定其是否为一篇好文章还要看文献中引用的文章与评论的标准.有的台湾学者将其归纳为:代表性,显著性,相关性,适时性和简捷性. 表1 香港大学建议的论文撰写模式

小波变换图像去噪MATLAB实现

基于小波图像去噪的MATLAB 实现一、论文背景数字图像处理(Digital Image Processing ，DIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程。数字图像处理最早出现于 20世纪50年代，随着过去几十年来计算机、网络技术和通信的快速发展，为信号处理这个学科领域的发展奠定了基础，使得DIP 技术成为信息技术中最重要的学科分支之一。在现实生活中，DIP 应用十分广泛，医疗、艺术、军事、航天等图像处理影响着人类生活和工作的各个方面。然而，在图像的采集、获取、编码和传输的过程中，都存在不同程度被各种噪声所“污染”的现象。如果图像被污染得比较严重，噪声会变成可见的颗粒形状，导致图像质量的严重下降。根据研究表明，当一图像信噪比(SNR)低于14.2dB 时，图像分割的误检率就高于0.5%，而参数估计的误差高于0.6%。通过一些卓有成效的噪声处理技术后，尽可能地去除图像噪声，我们在从图像中获取信息时就更容易，有利于进一步的对图像进行如特征提取、信号检测和图像压缩等处理。小波变换处理应用于图像去噪外，在其他图像处理领域都有着十分广泛的应用。本论文以小波变换作为分析工具处理图像噪声，研究数字图像的滤波去噪问题，以提高图像质量。二、课题原理 1.小波基本原理在数学上，小波定义为对给定函数局部化的新领域，小波可由一个定义在有限区域的函数()x ψ来构造，()x ψ称为母小波，（mother wavelet ）或者叫做基本小波。一组小波基函数，()}{,x b a ψ，可以通过缩放和平移基本小波来生成：

())(1 ,a b x a x b a -ψ=ψ （1）其中，a 为进行缩放的缩放参数，反映特定基函数的宽度，b 为进行平移的平移参数，指定沿x 轴平移的位置。当a=2j 和b=ia 的情况下，一维小波基函数序列定义为： ()() 1222,-ψ=ψ--x x j j j i （2）其中，i 为平移参数，j 为缩放因子，函数f （x ）以小波()x ψ为基的连续小波变换定义为函数f （x ）和()x b a ,ψ的积： ( )dx a b x a x f f x W b a b a )(1)(,,,-ψ= ψ=?+∞∞- （3）与时域函数对应，在频域上则有： ())(,ωωa e a x j b a ψ=ψ- （4）可以看出，当|a|减小时，时域宽度减小，而频域宽度增大，而且()x b a ,ψ的窗口中心向|ω|增大方向移动。这说明连续小波的局部是变化的，在高频时分辨率高，在低频时分辨率低，这便是它优于经典傅里叶变换的地方。总体说来，小波变换具有更好的时频窗口特性。 2. 图像去噪综述所谓噪声，就是指妨碍人的视觉或相关传感器对图像信息进行理解或分析的各种因素。通常噪声是不可预测的随机信号。由于噪声影响图像的输入、采集、处理以及输出的各个环节，尤其是图像输入、采集中的噪声必然影响图像处理全过程乃至最终结果，因此抑制噪声已成为图像处理中极其重要的一个步骤。依据噪声对图像的影响，可将噪声分为加性噪声和乘性噪声两大类。由于乘性噪声可以通过变换当加性噪声来处理，因此我们一般重点研究加性噪声。设