基于小波變換的圖像去噪方法的研究.pdf

1、小波分析是時(shí)間和頻率的局部變換，能夠有效地從信號(hào)中提取信息。隨著小波變換理論的完善，其應(yīng)用也越來(lái)越廣泛。Donoho和Johnstone在1992年提出了“小波收縮”方法。它為信號(hào)和圖像的噪聲處理開(kāi)辟了一條的新途徑。本文主要對(duì)圖像的去噪方法進(jìn)行了研究，提出了改進(jìn)的基于小波邊緣檢測(cè)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(cè)的圖像去噪的改進(jìn)主要體現(xiàn)在給出了一種新的小波系數(shù)方差的估計(jì)方法，它先利用小波邊緣檢

2、測(cè)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(diǎn)與非邊緣點(diǎn)。對(duì)非邊緣點(diǎn)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(diǎn)決定。該方法計(jì)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?chē)?yán)重時(shí)，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(shù)復(fù)小波變換與層間模型。相對(duì)于二進(jìn)小波變換，雙樹(shù)復(fù)小波變換也可以實(shí)現(xiàn)平移不變，但能有效地降低數(shù)據(jù)量，節(jié)