多小波去噪方法研究.pdf

1、圖像作為一種信息載體，由于其直觀、信息量大等特點(diǎn)，得到了廣泛的應(yīng)用。但是，圖像在生成或傳輸?shù)倪^程中由于種種原因，常常受到噪聲的污染。因此，為了能夠避開噪聲的干擾提取到圖像承載的真實(shí)信息，需要對(duì)含噪圖像進(jìn)行去噪處理。圖像去噪算法有效與否對(duì)后續(xù)獲取信息的真實(shí)性影響很大，已有的一些去噪算法雖然得到了一定程度上的應(yīng)用，但效果仍不夠理想。故本文擬在多小波變換的基礎(chǔ)上對(duì)圖像去噪展開研究。
　　 本文首先介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換以及多

2、小波變換，并在此理論基礎(chǔ)上分析了分解與重構(gòu)的圖像去噪算法、閾值收縮的圖像去噪算法、基于平移不變的圖像去噪算法，簡(jiǎn)單介紹了小波變換模極大值的去噪算法和小波變換域系數(shù)相關(guān)性的去噪算法。通過比較分析各種小波變換與去噪算法的優(yōu)缺點(diǎn)，采用平移不變的多小波變換對(duì)含噪信號(hào)和圖像進(jìn)行變換，并對(duì)閾值收縮方法中的閾值函數(shù)做了改進(jìn)，將其運(yùn)用到含噪信號(hào)和圖像的去噪處理中。該算法先將含噪信號(hào)進(jìn)行循環(huán)平移，目的是為了消除小波基在時(shí)域上的依賴性，再將平移后的信號(hào)進(jìn)行