汽車(chē)圖像小波去噪研究.pdf

1、本文對(duì)汽車(chē)牌照識(shí)別前的汽車(chē)圖像進(jìn)行小波去噪研究 。 首先，建立了汽車(chē)圖像受到雨點(diǎn) 、噴濺泥污染后的數(shù)學(xué)模型，并對(duì)汽車(chē)圖像加噪 。 第二，論述了去噪圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，特別是論述了圖像殘差及其灰度直方圖評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量的方法 。 第三，選擇最優(yōu)小波基 。運(yùn)用去噪后圖像與含噪圖像峰值信噪比的增值和去噪后圖像保留能量的計(jì)算結(jié)果，得出結(jié)論：（1）對(duì)于加入噪聲水平為25的零均值歸一化高斯噪聲的汽車(chē)圖像，sym4～sym8小波

2、、db8～db15小波 、coif2～coif5小波 、bior2.8 、bior4.4 、bior6.8小波去噪效果較好；（2）對(duì)于加入噪聲強(qiáng)度為0.2的椒鹽噪聲的汽車(chē)圖像，sym8 、db15 、coif5 、bior6.8小波較好 。 第四，選擇閾值函數(shù) 。對(duì)加入噪聲水平1～60的零均值歸一化高斯白噪聲汽車(chē)圖像分別用軟硬閾值函數(shù)小波去噪，得出了若干種典型小波去噪后PSNR隨噪聲水平變化的軟 、硬閾值曲線對(duì)比圖，圖中表明：兩

3、曲線存在交叉點(diǎn)（臨界值），當(dāng)噪聲水平小于“臨界值”時(shí)，硬閾值去噪效果好，反之軟閾值去噪效果好；對(duì)加入噪聲強(qiáng)度為0.01～0.6的椒鹽噪聲汽車(chē)圖像，分別采用軟 、硬閾值函數(shù)小波去噪，得出了若干種典型小波基去噪后PSNR隨噪聲強(qiáng)度變化的軟 、硬閾值曲線對(duì)比圖，圖中表明：兩曲線也存在“臨界值”，但此“臨界值”較小 。當(dāng)噪聲強(qiáng)度小于“臨界值”時(shí)，硬閾值去噪效果好，反之軟閾值去噪效果好 。 第五，研究閾值設(shè)置策略，運(yùn)用bior6.8小波