基于ICA稀疏編碼算法和輪廓波變換的圖像去噪研究.pdf

1、圖像去噪在信號處理中是一個經(jīng)典問題，同時它又是一個熱點問題。噪聲不僅影響了圖像的視覺效果，而且在對圖像進行處理分析時有很大的干擾。只有對圖像進行了預(yù)處理去噪，才能保證后續(xù)處理使用的可靠性。圖像去噪不僅要盡可能保持原圖像的邊沿紋理等細節(jié)信息，而且要最大程度的去除其中的噪聲，因而圖像去噪一直以來都是研究人員關(guān)注的熱點問題。
　　本文主要對圖像去噪算法進行研究，重點分析了ICA稀疏編碼算法和輪廓波變換，并針對其中存在的不足，提出相應(yīng)的改

2、進。本文主要研究內(nèi)容歸納如下:
　　(1)研究了圖像去噪中的ICA稀疏編碼算法，針對其難以估計原始信號的概率密度函數(shù)、軟閾值收縮函數(shù)在去噪過程中會造成圖像細節(jié)的模糊等問題，提出了一種改進的ICA稀疏編碼算法。該算法通過建立ICA變換域中的貝葉斯閾值和一種新的收縮函數(shù)，不僅避免了對原始信號的估計，而且有效地解決了圖像細節(jié)模糊問題。實驗結(jié)果顯示，該算法不僅運算復(fù)雜程度低，在實際情況下更容易實現(xiàn)，而且去噪效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法。
　

3、　(2)從輪廓波變換出發(fā)，提出了一種改進的非下采樣輪廓波變換閾值去噪算法。該算法建立了一種新的貝葉斯閾值函數(shù)，該閾值函數(shù)能自適應(yīng)于子帶能量的聚集方向，并能更好的估計信號方差和噪聲方差。通過仿真實驗，與傳統(tǒng)的非下采樣輪廓波變換閾值去噪算法相比，本文算法的去噪效果和峰值信噪比都有明顯的提高。
　　(3)由于大噪聲時ICA稀疏編碼去噪能力優(yōu)于輪廓波算法，而輪廓波算法在小噪聲時去噪效果要好于ICA稀疏編碼，本文提出了一種基于ICA稀疏編碼