小波分析及遺傳算法在圖像去噪中的應(yīng)用研究.pdf

1、圖像在采集、獲取以及傳輸?shù)倪^(guò)程中，往往要受到噪聲的污染，被噪聲污染了的圖像叫做含噪圖像。噪聲是影響圖像質(zhì)量的主要因素，極大影響了人們從圖像中提取信息，因此，非常有必要在分析和利用圖像之前消除噪聲。 小波分析是局部化時(shí)頻分析，它用時(shí)域和頻域的聯(lián)合表示信號(hào)的特征，是分析非平穩(wěn)信號(hào)的有力工具，它通過(guò)伸縮、平移等運(yùn)算功能對(duì)信號(hào)進(jìn)行多尺度細(xì)化分析，能有效地從信號(hào)中提取信息。不僅能滿(mǎn)足各種去噪要求，如低通、高通、陷波、隨機(jī)噪音的去除等，而且

2、與傳統(tǒng)的去噪方法相比較，有著無(wú)可比擬的其他優(yōu)點(diǎn)，成為信號(hào)分析的一個(gè)強(qiáng)有力的工具，被譽(yù)為分析信號(hào)的“數(shù)學(xué)顯微鏡”。小波分析是目前國(guó)際公認(rèn)的信號(hào)與信息處理領(lǐng)域的高新技術(shù)，是信號(hào)處理的前沿課題和研究熱點(diǎn)，在信號(hào)濾波、圖像去噪等領(lǐng)域的應(yīng)用愈來(lái)愈受到人們的重視。 遺傳算法是模擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進(jìn)化過(guò)程而形成的一種自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索算法。利用遺傳算法的全局最優(yōu)性在大范圍內(nèi)進(jìn)行搜索，最終進(jìn)行快速的局部尋優(yōu)，從而達(dá)到了全局尋優(yōu)與快速

3、搜索的有機(jī)結(jié)合，求得最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。 本文對(duì)小波分析和遺傳算法的圖像去噪方法進(jìn)行了較深入地研究。主要工作如下： 1．綜合闡述了小波去噪和遺傳算法的研究歷史及現(xiàn)狀，以及開(kāi)展小波去噪和遺傳算法研究的意義。 2．詳細(xì)介紹了小波分析的基礎(chǔ)理論，闡述了連續(xù)小波變換、離散小波變換、二進(jìn)小波變換、多分辨率分析和多小波變換以及圖像小波變換的基礎(chǔ)理論知識(shí)。 3．介紹了遺傳算法的基礎(chǔ)理論，闡述了遺傳算法的基本概念、目的、