本文39頁(yè).2.36萬(wàn)余字
摘 要

本文從隨機(jī)噪聲的特性出發(fā)，分析了傳統(tǒng)濾波和自適應(yīng)濾波基本工作原理和性能，以及濾波技術(shù)的現(xiàn)狀和發(fā)展前景。然后系統(tǒng)闡述了基本維納濾波原理和自適應(yīng)濾波器的基本結(jié)構(gòu)模型，接著在此基礎(chǔ)上結(jié)合最陡下降法引出LMS算法。在MSE準(zhǔn)則下，設(shè)計(jì)了一個(gè)定長(zhǎng)的自適應(yīng)最小均方橫向?yàn)V波器，并通過(guò)MATLAB編程實(shí)現(xiàn)。接著用圖像復(fù)原來(lái)驗(yàn)證該濾波器的性能，結(jié)果表明圖像的質(zhì)量在MSE準(zhǔn)則下得到了明顯的改善。最后分析比較了自適應(yīng)LMS濾波和頻域維納遞歸濾波之間的性能。本文還對(duì)MATLAB里面的自適應(yīng)維納濾波函數(shù)wiener2進(jìn)行了簡(jiǎn)單分析。

關(guān)鍵字：退化圖像 維納濾波 自適應(yīng)濾波 最陡下降法 LMS


Abstract

This paper analyses the basic work theory, performance of traditional filter and adaptive filter based on the property of random noise, and introduce the status quo and the foreground of filter technology. Then we explain basic theory of wiener filter and basic structure model of adaptive filter, and combine the method of steepest descent to deduce the LMS. Afterward according to the MSE rule, we design a limited length transversal filter, and implement by MATLAB. And then we validate performance of adaptive LMS filter by restoring images, Test result show that the quality of the degrade images were improved under the rule of MSE. Finally, we compare the performance of adaptive LMS filter and iterative wiener filter.
We also simply analyses the wiener2 () which is a adaptive filter in MATLAB.

Keywords: degrade image；wiener filter；adaptive filter；ADF；LMS algorithm
目錄
緒論…………………………………………………………………………………1
1. 1 引言…………………………………………………………………………1
1. 2 研究目標(biāo)及現(xiàn)狀……………………………………………………………1
1. 2 .1 圖像復(fù)原技術(shù)的目標(biāo)……………………………………………1
1. 2 .2 圖像復(fù)原技術(shù)的研究現(xiàn)狀………………………………………1
理論基礎(chǔ) …………………………………………………………………………3
2. 1 基本自適應(yīng)濾波器的模塊結(jié)構(gòu)……………………………………………3
2. 2 基本維納濾波原理…………………………………………………………4
自適應(yīng)濾波原理及算法 ………………………………………………………6
3.1 橫向?yàn)V波結(jié)構(gòu)的最陡下降算法……………………………………………7
3.1.1 最陡下降算法的原理……………………………………………7
3.1.2 最陡下降算法穩(wěn)定性……………………………………………10
3.2 LMS濾波原理及算法……………………………………………………11
3.2.1 從最陡下降算法導(dǎo)出LMS算法 ………………………………11
3.2.2 基本LMS算法的實(shí)現(xiàn)步驟 ……………………………………11
3.2.3 基本LMS算法的實(shí)現(xiàn)流程圖 …………………………………12
3.2.4 LMS算法的Matlab實(shí)現(xiàn) ………………………………………12
3.2.5 wiener2()的原理 ……………………………………………12
3.2.6 LMS性能分析——自適應(yīng)收斂性……………………………13
Matlab 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 …………………………………………………………14
4.1.LMS濾波器的收斂性 ………………………………………………14
4.2.LMS濾波器和頻域迭代維納濾波器的性能比較 ……………………16
總結(jié)………………………………………………………………………………18
致謝 …………………………………………………………………………………19
參考文獻(xiàn) ……………………………………………………………………………20
附錄A ………………………………………………………………………………21
附錄B ………………………………………………………………………………22
附錄C ………………………………………………………………………………27

1 緒論
1.1引言
人類傳遞信息的主要媒介是語(yǔ)言和圖像。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在人類接受的信息中，聽(tīng)覺(jué)信息占20％，視覺(jué)信息占60％，其它如味覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)總的加起來(lái)不過(guò)占20％，所以圖像信息是十分重要的信息[1]。然而，在圖像的獲取和圖像信號(hào)的傳輸過(guò)程中，圖像信號(hào)中不可避免的混入各種各樣的隨機(jī)噪聲，造成圖像失真（圖像退化）。造成人類所獲取的信息和實(shí)際是有偏差的，成為人類從外界獲取準(zhǔn)確信息的障礙。因此，對(duì)圖像信號(hào)中的隨機(jī)噪聲的抑制處理是圖像處理中非常重要的一項(xiàng)工作。
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參考文獻(xiàn)

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