基于變換域的圖像去噪算法研究.pdf

1、隨著信息網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，人們對圖像的質(zhì)量要求越來越高。而實際上，圖像在傳輸和處理的過程中不可避免地會受到噪聲的干擾。噪聲不僅降低了圖像的質(zhì)量，使圖像變得模糊，甚至還淹沒了圖像的特征。因此，圖像去噪一直是人們研究的熱點。如何有效地去除噪聲并很好地保留圖像的細節(jié)也成了研究工作的重點。
　　 為了有效地去除噪聲并提升圖像的質(zhì)量，本文從變換域去噪和保留細節(jié)信息的角度深入研究圖像去噪技術(shù)。首先，基于小波處理在圖像降噪中的優(yōu)越性，研究并提出了一

2、種基于雙樹復小波域的鄰域自適應貝葉斯收縮去噪方法;其次，考慮增強圖像的清晰度，通過銳化圖像細節(jié)信息來改進了三維塊匹配圖像去噪算法。
　　 為了去除圖像采集或傳輸中引入的噪聲，基于雙樹復小波域的鄰域自適應貝葉斯收縮的圖像去噪方法利用了雙樹復小波變換的平移不變性和更多的方向選擇性的優(yōu)點，并考慮了系數(shù)間的局部自適應鄰域相關(guān)性，以尺度適合的窗口為單位估計相應系數(shù)的方差，利用滑窗求其平均作為整個子帶的圖像方差，通過貝葉斯收縮來處理小波系數(shù)

3、，從而實現(xiàn)高效的圖像去噪。實驗結(jié)果證明，該方法取得了很高的峰值信噪比和更好的視覺效果，去噪性能優(yōu)良。
　　 為了能在銳化圖像細節(jié)信息的同時進一步去噪。本文提出一種基于α-生根銳化算法的三維塊匹配去噪算法，該算法利用α-生根算法理論對圖像進行銳化處理，從而增強圖像的細節(jié)信息，使圖像的紋理特征得到明顯的體現(xiàn)出來。在顯現(xiàn)紋理特征之后，該算法再進行三維塊匹配算法的第二步去噪。實驗結(jié)果表明，本改進算法不僅很好的保留和增強了有用的圖像細節(jié)部