基于小波變換圖像去噪方法研究.pdf

1、近年來(lái)，數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展迅速，擁有著廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。圖像在獲取(數(shù)字化過(guò)程)、傳輸?shù)冗^(guò)程中難免會(huì)產(chǎn)生噪聲，使以后的圖像處理工作受到影響，如何從含噪信號(hào)中將有用的信息提取出來(lái)成為廣泛研究的課題，這就是圖像去噪。傳統(tǒng)去噪方法有很多，大多是在空域采用線性或求平均法，但效果都不是很理想，低通濾波使得細(xì)節(jié)部分模糊，有用的高頻信息丟失。如何既能有效的減少噪聲，又能更好的保留邊緣信息成為去噪領(lǐng)域的一大難題。
　　 本文針對(duì)傳統(tǒng)去噪方法的不

2、足，學(xué)習(xí)了小波變換閾值去噪，對(duì)去噪過(guò)程中的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)的討論，例如去噪流程，如何選取閾值，軟、硬閾值去噪法的原理和特點(diǎn)，對(duì)比了各自的優(yōu)缺點(diǎn)，在Donoho提出的小波收縮閾值基礎(chǔ)上，對(duì)常規(guī)的軟、硬閾值函數(shù)在圖像去噪中存在的缺陷進(jìn)行分析，針對(duì)傳統(tǒng)軟硬閾值去噪的弊端，采用了一種比較新穎的閾值選取方法進(jìn)行去噪，在軟閾值去噪原理上進(jìn)行改進(jìn)，在閾值前加一個(gè)系數(shù)公式，通過(guò)調(diào)節(jié)m，n的值得到新的閾值函數(shù)，改進(jìn)后函數(shù)不僅連續(xù)性好，失真也小，獲得

3、了良好的效果。
　　 采用Matlab7.0進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，以加性高斯白噪聲假設(shè)為前提，對(duì)同一圖像分別進(jìn)行傳統(tǒng)去噪、軟硬閾值去噪和改進(jìn)閾值去噪，并進(jìn)行比對(duì)，對(duì)結(jié)果中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)驗(yàn)證明，與其他方法相比，改進(jìn)方案的信噪比，峰值信噪比都有了明顯的提高，獲得了更好的去噪效果，不僅保留了常規(guī)軟、硬閾值函數(shù)的去噪優(yōu)越性，還克服了軟、硬閾值函數(shù)存在的去噪缺陷，去噪的同時(shí)，能更好的保留圖像的細(xì)節(jié)信息，清晰度也有了明顯的提升，由此證明改進(jìn)方案