小波變換在圖像處理中的應(yīng)用研究.pdf

1、圖像信號(hào)在經(jīng)過(guò)小波變換后，其圖像信息和噪聲信息所表現(xiàn)的狀態(tài)是不同的，在相應(yīng)的規(guī)則下進(jìn)行處理，即可將大部分的噪聲信息去除。另外，將小波分析理論融入到整個(gè)圖像處理過(guò)程中，同樣能夠提升其他功能模塊處理性能，并且可以優(yōu)化處理流程。
　　本文在多種小波降噪方法中選擇閾值降噪進(jìn)行分析討論，其中詳細(xì)分析了閾值降噪過(guò)程中各個(gè)參數(shù)的選取問(wèn)題，包括小波函數(shù)的選取、分解層數(shù)的選擇、閾值函數(shù)的選擇和閾值的選擇。對(duì)于其中閾值的選取進(jìn)行深入分析，結(jié)合局部分塊

2、閾值方法提出名為“點(diǎn)閾值”的閾值選擇改進(jìn)方法。其充分利用圖像分解之后的每個(gè)高頻系數(shù)信息，結(jié)合自適應(yīng)方法，計(jì)算各個(gè)高頻系數(shù)各自的適用閾值，使閾值的選擇具有非常強(qiáng)的針對(duì)性。同時(shí)為了充分利用小波變換的計(jì)算量，對(duì)小波分解后圖像進(jìn)行白平衡處理，結(jié)合小波變換的思想對(duì)Bayer圖像進(jìn)行顏色插值。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真對(duì)比其他常用的圖像降噪、白平衡和顏色插值方法，證明這些應(yīng)用方法的有效性和可行性。
　　實(shí)驗(yàn)仿真證明，對(duì)于受到相同程度噪聲污染的不同圖像，

3、“點(diǎn)閾值”方法的降噪后圖像比其他圖像降噪方法具有更高的峰值信噪比；對(duì)于受到不同程度噪聲污染的同一幅圖像，“點(diǎn)閾值”方法降噪后圖像的峰值信噪比同樣高于其他方法。在圖像白平衡中，小波變換減少了所需處理的數(shù)據(jù)量，同時(shí)相較于常用的方法，其穩(wěn)定性有所提升，效果更加真實(shí)。在顏色插值中，小波變換為其提供了一個(gè)新的處理方法，并且通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明使用該方法插值得到的圖像具有較高分辨率。此外，本文將小波變換應(yīng)用于圖像白平衡和顏色插值，很大程度上平均了整個(gè)圖像處