基于非下采樣小波變換的圖像去噪研究.pdf

1、非下采樣小波變換作為小波變換的另一種實(shí)現(xiàn)方法，因其能夠較強(qiáng)的表達(dá)信號(hào)的時(shí)頻局域特征、較好的保持信號(hào)的平移不變性，成為多尺度幾何分析領(lǐng)域的一個(gè)有效工具。它有著完善的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)、快速的離散化方法，不僅能夠快速高效的處理數(shù)據(jù)，而且對(duì)信號(hào)處理領(lǐng)域有著重要的研究意義。
　　本文根據(jù)非下采樣小波變換的特點(diǎn)以及分解后各個(gè)尺度系數(shù)所呈現(xiàn)的特征，提出并實(shí)現(xiàn)了下列圖像去噪方法:
　　(1)在非下采樣小波變換域提出了根據(jù)曲線擬合確定閾值的貝葉斯

2、圖像去噪方法，首先對(duì)圖像進(jìn)行非下采樣小波分解，利用非下采樣小波變換的平移不變性使分解后的圖像保留更多的細(xì)節(jié)信息;然后根據(jù)分解后所獲得系數(shù)的非高斯性，應(yīng)用廣義高斯分布模型對(duì)其進(jìn)行建模;再根據(jù)噪聲方差與圖像邊緣標(biāo)準(zhǔn)差之間的相關(guān)性，利用曲線擬合確定新的閾值;最后通過對(duì)多幅圖像的仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該方法能夠更好的保持圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息，并且具有較高的PSNR值。
　　(2)根據(jù)非下采樣小波變換的優(yōu)點(diǎn)與不足以及四階偏微分方程方法的優(yōu)勢(shì)與弊端

3、，提出將二者有效結(jié)合的圖像去噪方法，首先應(yīng)用非下采樣小波變換分解方法得到待處理圖像的低頻系數(shù)和高頻系數(shù)，然后應(yīng)用改進(jìn)的四階偏微分方程去噪模型對(duì)圖像的高頻系數(shù)進(jìn)行處理，最后根據(jù)非下采樣小波逆變換將低頻系數(shù)與處理后的高頻系數(shù)重構(gòu)，仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明該方法不僅能充分利用非下采樣小波的平移不變性和保護(hù)圖像細(xì)節(jié)信息的能力，有效發(fā)揮改進(jìn)的四階偏微分方程方法較好的保持邊緣和抓住細(xì)節(jié)信息的特性，還能有效抑制虛假邊緣和塊效應(yīng)的產(chǎn)生。
　　本文通過對(duì)非