本文39頁.2.36萬余字
摘 要

本文從隨機噪聲的特性出發(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準則下，設(shè)計了一個定長的自適應(yīng)最小均方橫向濾波器，并通過MATLAB編程實現(xiàn)。接著用圖像復(fù)原來驗證該濾波器的性能，結(jié)果表明圖像的質(zhì)量在MSE準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MATLAB里面的自適應(yīng)維納濾波函數(shù)wiener2進行了簡單分析。

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 橫向濾波結(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算法的實現(xiàn)步驟 ……………………………………11
3.2.3 基本LMS算法的實現(xiàn)流程圖 …………………………………12
3.2.4 LMS算法的Matlab實現(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 實驗結(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 ……………………………………………………………………………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言和圖像。據(jù)統(tǒng)計，在人類接受的信息中，聽覺信息占20％，視覺信息占60％，其它如味覺、觸覺、嗅覺總的加起來不過占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的傳輸過程中，圖像信號中不可避免的混入各種各樣的隨機噪聲，造成圖像失真（圖像退化）。造成人類所獲取的信息和實際是有偏差的，成為人類從外界獲取準確信息的障礙。因此，對圖像信號中的隨機噪聲的抑制處理是圖像處理中非常重要的一項工作。
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參考文獻

[1] 阮秋琦 著.數(shù)字圖像處理學(xué).北京：電子工業(yè)出版社，2001
[2] 何振亞 著.自適應(yīng)信號處理.北京：科學(xué)出版社，2002
[3] [英] Emmanuel C. Ifeacher , Barrie W . Jervis 著，羅鵬飛，楊世海，朱國富，譚全之 譯，數(shù)字信號處理實踐方法（第二版）。電子工業(yè)出版社，2004
………………………………………………………………………………………………………[13] 胡廣書編著，數(shù)字信號處理——理論、算法與實現(xiàn)（第二版）。北京：清華大學(xué)出版社，2003
[14] 張玲華，鄭寶玉編著，隨機信號處理。北京：清華大學(xué)出版社，2003
[15] 通信原理，樊昌信，徐炳祥，吳成柯，國防工業(yè)出版社，北京，2001