基于小波變換的圖像去噪方法的研究.pdf

1、小波分析是時間和頻率的局部變換，能夠有效地從信號中提取信息。隨著小波變換理論的完善，其應(yīng)用也越來越廣泛。Donoho和Johnstone在1992年提出了“小波收縮”方法。它為信號和圖像的噪聲處理開辟了一條的新途徑。本文主要對圖像的去噪方法進行了研究，提出了改進的基于小波邊緣檢測的自適應(yīng)圖像去噪方法和基于復(fù)小波變換與層間模型的圖像去噪方法?；谛〔ㄟ吘墮z測的圖像去噪的改進主要體現(xiàn)在給出了一種新的小波系數(shù)方差的估計方法，它先利用小波邊緣檢

2、測方法得到帶噪圖像的邊緣信息，在利用得到的邊緣將小波系數(shù)分成不同的區(qū)域，并將小波系數(shù)分為邊緣點與非邊緣點。對非邊緣點的小波系數(shù)，它的方差由其相鄰的在同一塊區(qū)域的系數(shù)點決定。該方法計算效率較普通方法更高，更加準(zhǔn)確。當(dāng)圖像被噪聲污染得不是很嚴(yán)重時，這種方法可以得到較好的去噪結(jié)果。基于復(fù)小波變換與層間模型的圖像去噪方法較一般方法復(fù)雜，它利用雙樹復(fù)小波變換與層間模型。相對于二進小波變換，雙樹復(fù)小波變換也可以實現(xiàn)平移不變，但能有效地降低數(shù)據(jù)量，節(jié)