1、“.....产生噪声的原因是各种外部因素，比如电磁干扰电闪雷鸣等外部因素。内部噪声产生内部噪声的原因是成像设备内部元件电阻发热导致电子热运动接受光子数目出现偏差等原因而造成的噪声称为内部噪声。基于图像去噪方法的研究论文原稿。摘要本论文主要研究图像噪声去除方法，从图像噪声的产生到运用各种方法进行数字图像去除噪声，以达到图像清晰的目标。论文是不可避免的噪声，只能随着科技的发展而减少这些噪声的产生，但是现如今只能通过图像去噪技术来去除噪声还原图像信息。噪声和信号相关，又可以分为加性噪声和乘性噪声。加性噪声在假定信号和噪声的情况下，噪声不管输入信号大小，都无条件加入到信号上的形式称之为加性噪声。如放大器噪声光量子噪声胶片颗粒噪声等。乘性噪声噪声本身受到信号的影响称之为乘性噪声。基于图像去噪方法的研究论文原稿。图像中的噪声大多数都是由光学现象造成的，比如底片上的粒状结构，屏幕上的粒状结构等成像会的飞速发展，科学技术在不断更新，数字成像设备如雨后春笋般层出不穷，计算机在人们生活中大范围普及，数字图像因此也成为人们生活中不可少的信息载体，数字图像给与人类生活十分大的帮助......”。

2、“.....其中图像噪声这问题是人们十分关注的问题，图像噪声对人们获取图像信息时有很大的影响，有时会因为图像噪声的影响而造成很大的医学事故，工程问题等重大问题和事故，所以，数字图像去噪处理已成为了门专门的学科而不是数字图像处理研究中的个小小的空间域中形成去噪后的图像。结语每种图像去噪方法都不是全能的，不能够对所有类型的噪声都有很好的去噪效果，每种方法对种或者几种噪声相比其他噪声有非常好的去噪效果，所以，在选择去除图像噪声的时候要先了解图像中的噪声属于哪种类型，之后再选择适合这种噪声的去噪方法。参考文献朱秀昌，刘峰，胡栋数字图像处理教程北京清华大学出版社，王薇，姚鑫锋从零开始学北京电子工业出版社，郭晶，孙伟娟小波分析理论与实现北京电子工业出版社，赵书兰换为图像信号，进入频率域进行处理。在频率域中提取图像信号中的高频系数，设臵适合的阈值对这些高频系数进行过滤，高于阈值的图像信号将被摒弃，而低于阈值的高频信号则保留作为输出，最后整合所有图像信号使用小波变换的逆函数将图像信号变换到空间域中，重组图像，这系列的处理就是小波阈值去噪的核心......”。

3、“.....小波阈值去噪最重要的部分就是阈值的选取，阈值定要选择适合图像的数值，如若选取较高或较低的阈值，则去噪后图像会出现模糊或去噪不彻底的现象基于图像去噪方法的研究论文原稿设备中的粒状结构造成的颗粒噪声。这些噪声的造成与光电子转换噪声样都是不可避免的，只能通过图像去噪方法来减轻对图像信息的影响。底片颗粒造成的噪声。照片底片中含有成像的卤化银颗粒，在曝光的过程中，卤化银颗粒曝光只有两种可能，曝光或不曝光。底片中的卤化银颗粒的随机分布，分布密度等都影响了图像信息的作，从而可以消除孤立的噪声点。优点可以达到去噪效果而且能够较好，刘峰，胡栋数字图像处理教程北京清华大学出版社，王薇，姚鑫锋从零开始学北京电子工业出版社，郭晶，孙伟娟小波分析理论与实现北京电子工业出版社，赵书兰数字图像处理与分析北京化学工业出版社，王英，曾光宇图像去噪算法研究电脑与信息技术，。噪声产生原因图像产生噪声的原因有多种，归纳总结主要造成图像噪声的原因有类电子元器件产生的噪声光电转换产生的噪声光学现象产生的噪声和底片颗粒产生的噪声。由电子元器件产生的噪声在数字成像阈值去噪的核心......”。

4、“.....小波阈值去噪最重要的部分就是阈值的选取，阈值定要选择适合图像的数值，如若选取较高或较低的阈值，则去噪后图像会出现模糊或去噪不彻底的现象，所以在选择阈值的时候要再考虑。小波阈值去噪的过程总共有分为步，具体过程如下。维图像信号的小波分解。对图像进行小波分解时，使用任意小波基函数，选择次分解次数对图像进行分解，将图像变换进频率域中。提取分解后图像信号高频信号系数。使用相关函数对小波变换后的图像信号高频部基于图像去噪方法的研究论文原稿到频率域后再进行去噪处理。优点对图像细节和边缘部分信息保护的非常好。主观的质量样，主观上感觉好的图像不定信噪比高。图像去噪算法图像空间域去噪处理经过很长时间的完善和发展已变得日趋成熟，对于通常所用的图像去噪方法都是采用均值滤波或者中值滤波去噪，但是这两种方法的缺点也让人们非常的头疼，因此人们在之后结合小波理论发明了小波变换去噪方法。随着小波理论的日益完善，它以自身良好的时频特性在图像降噪领域受到越来越多的关注，开辟了非线性去噪方法的先河，克服了均值滤波和中个以点为中心的滑动窗口......”。

5、“.....最后使用这个中值代替这点的像素值并依此类推，对每个点进行类似的操作，从而可以消除孤立的噪声点。优点可以达到去噪效果而且能够较好的保存图像边缘画面，具有较好的去噪效果。缺点对于图像中有较多点线等细节的图像不能很好的去除噪声。自适应维纳滤波器去噪根据图象的局部方差来调整滤波器的输出，使用滤波器来去除图像中噪声，局部方差越大，去噪效果越好。优点能够很好的保留图像边缘部分信息，而且对图像高频部分图像信及传播的过程中也会出现各种问题，其中图像噪声这问题是人们十分关注的问题，图像噪声对人们获取图像信息时有很大的影响，有时会因为图像噪声的影响而造成很大的医学事故，工程问题等重大问题和事故，所以，数字图像去噪处理已成为了门专门的学科而不是数字图像处理研究中的个小小的过程。本次论文是要对数字图像基本的去噪方法进行研究和小波阈值去噪方法的改进，对图像去噪方法能大概了解和掌握，并且在掌握的同时能够对基本的图像去噪方法有创新，找到更加高效的图像去噪方法。空间域去噪空间图像噪声分类以产生噪声的原因可以把图像噪声分为两类。类是外部噪声，另类理所当然就是内部噪声......”。

6、“.....导致图像中出现不必要的噪声，同上面所介绍到的都是不可避免的噪声，只能随着科技的发展模块是接收端的低噪声放大器和发射端的功率放大器，但由于系统对最大发射功率的限制，无法通过无限提高发射功率来改善通信距离。因此，则采用尽可能降低接收机的噪声的办法。本文就是主要物联网射频系统中放大器的设计与测试论文原稿中导入该文件并生成相应的文件，自己稍做修改和补充调整，便可完成的绘制。本文中采用第种方法。摘要针对低噪声放大器的设计，本文中通过使用安捷伦公司的仿真软件进行电路仿真，使用公司推出的进行板的生成，最后使用矢量文件中给出的各项仿真结果，可以看到在到频段，本课题设计的波段低噪声放大器值始终超过，即其无条件稳定增益为左右，满足预期的设计指标为，噪声系数良好，且已超过预期指标要求。低噪声放大器硬件实现在已知仿真电路的情况下，如果需要绘制相对应的板文件，的文件，对进行逻辑顺序和物理顺序的排列后，便完成了文件的生成和处理。对已完成的文件，这里我们利用的功能，将转化成文件。初步生成的文件较杂乱，需要手动做修改和调整。主要包括的大小過孔设计等稳定性分析射频电路中......”。

7、“.....因此，系统的稳定性对于来说至关重要。通常情况下利用值来判断的稳定性，当时，可以认为该无条件稳定。首先在最终完成的为最小值，且增益接近。偏置分析偏置分析决定了偏置电流及静态工作点，使用控件和直流电源对芯片进行分析，并根据选定好的直流工作点设置好控件的参数，连接电路并仿真，利用自带的功能，自行选择合适两个部分，之后在中画出史密斯圆图。需要注意的是，需将原理图中的阻抗数值分别换成上述原理图的输入输出阻抗数值，进行仿真后可生成原理图，将其中的子电路添加到原原理图得到新的原理图。完整电路分析针对射频波段的特殊性，拐角处会有功能，自行选择合适的偏置结构后，将自动生成偏置子电路并自动计算好偏置中的分压电阻值，按照偏置子电路图中的电阻值进行偏置电路原理图的绘制，并加入相关空间。绘制好偏置电路原理图后，利用中的功能，将电路的成分分解并工作状态。使用控件并根据的设置好控件参数，之后连接电路并仿真可得直流分析波形，可读出在曲线上位于时的，与给出的特性曲线综合考虑，决定选取当，时作为晶体管的直流工作点......”。

8、“.....将自动生成偏置子电路并自动计算好偏置中的分压电阻值，按照偏置子电路图中的电阻值进行偏置电路原理图的绘制，并加入相关空间。绘制好偏置电路原理图后，利用中的功能，将电路的成分分解并且显示出来。并根据的设置好控件参数，之后连接电路并仿真可得直流分析波形，可读出在曲线上位于时的，与给出的特性曲线综合考虑，决定选取当，时作为晶体管的直流工作点。此时，频率为时，几等。数据主要参照实际厂家情况和使用的屏蔽盒的尺寸进行修改。性能测试对于硬件电路的测与成像设备无关，产生噪声的原因是各种外部因素，比如电磁干扰电闪雷鸣等外部因素。内部噪声产生内部噪声的原因是成像设备内部元件电阻发热导致电子热运动接受光子数目出现偏差等原因而造成的噪声称为内部噪声。基于图像去噪方法的研究论文原稿。摘要本论文主要研究图像噪声去除方法，从图像噪声的产生到运用各种方法进行数字图像去除噪声，以达到图像清晰的目标。论文是不可避免的噪声，只能随着科技的发展而减少这些噪声的产生，但是现如今只能通过图像去噪技术来去除噪声还原图像信息。噪声和信号相关......”。

9、“.....加性噪声在假定信号和噪声的情况下，噪声不管输入信号大小，都无条件加入到信号上的形式称之为加性噪声。如放大器噪声光量子噪声胶片颗粒噪声等。乘性噪声噪声本身受到信号的影响称之为乘性噪声。基于图像去噪方法的研究论文原稿。图像中的噪声大多数都是由光学现象造成的，比如底片上的粒状结构，屏幕上的粒状结构等成像会的飞速发展，科学技术在不断更新，数字成像设备如雨后春笋般层出不穷，计算机在人们生活中大范围普及，数字图像因此也成为人们生活中不可少的信息载体，数字图像给与人类生活十分大的帮助，但同时数字图像在获取及传播的过程中也会出现各种问题，其中图像噪声这问题是人们十分关注的问题，图像噪声对人们获取图像信息时有很大的影响，有时会因为图像噪声的影响而造成很大的医学事故，工程问题等重大问题和事故，所以，数字图像去噪处理已成为了门专门的学科而不是数字图像处理研究中的个小小的空间域中形成去噪后的图像。结语每种图像去噪方法都不是全能的，不能够对所有类型的噪声都有很好的去噪效果，每种方法对种或者几种噪声相比其他噪声有非常好的去噪效果，所以......”。