自適應(yīng)方向提升小波圖像去噪及其實(shí)現(xiàn).pdf

1、數(shù)字圖像在采集和傳輸過(guò)程中往往會(huì)受到噪聲的污染，如何有效的消除噪聲是圖像處理中的一項(xiàng)重要課題。1994年，Donoho等人提出了小波閾值去噪方法，它將圖像變換到小波域后對(duì)圖像的小波系數(shù)進(jìn)行閾值萎縮處理，這種去噪方法因?yàn)楹?jiǎn)單有效而被廣泛應(yīng)用。 但傳統(tǒng)的二維離散小波變換不利于表達(dá)圖像的紋理和邊緣等方向信息，在去噪時(shí)容易損失圖像的細(xì)節(jié)信息，造成圖像紋理和邊緣的模糊。2007年，Ding等人提出了一種可分離的自適應(yīng)方向提升小波(ADL)

2、，它能夠在分?jǐn)?shù)精度上檢測(cè)圖像的紋理方向，并沿著圖像的紋理方向?qū)D像進(jìn)行方向提升小波變換，這樣可以盡可能的減少圖像分解后高頻子帶的能量。ADL最初被應(yīng)用在圖像壓縮中并獲得了成功。在本文中，把它移植到圖像閾值去噪領(lǐng)域，利用它的自適應(yīng)方向提升來(lái)保持圖像的紋理信息。同時(shí)，本文對(duì)ADL進(jìn)行了改進(jìn)，提出了AOL(adaptiveomnidirectional lifting)，較之于ADL的±45°方向搜索范圍，AOL能夠在圖像的0°-360°內(nèi)搜