基于双树复小波变换的图像去噪算法

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1、第一章绪论1.1数字图像处理简介人们通过视网膜所感受到的光强度变化图像，是模拟信号。它们在任意时刻都有值，且可取连续值范围内的任意值。llj模拟信号在任意时刻连续取值，具有无限多个电平。记录画面中的模拟信号，最传统的记录光学阁像的方式是采用光学相机拍照，即通过曝光、显影、定影等过程的化学反应，用胶片作为介质，记录光学影像。但若要对信号进行数字信号处理，则需要先把模拟信号通过采样并转换成数字形式。现实中的影像都是模拟信号，而数字信号比模拟信号要更适合计算机的处理需求。数字信号在有限个时间点上取值，形成有限个电平序列。这样的转变

2、结果是将连续的模拟信号转化成有限个的数字代码序列来进行信号记录。离散的数字信号，可提供给计算机程序做进一步的运算处理。计算机描述图像所采用的是二维数字信号，即数字矩阵的方式，来记录图像信息。矩阵的每一个数对应数字图像的一个像素，它记录了该像素位置上图像的色彩信息。图像技术在广义上是各种与图像有关的技术的总称。l2j这包括利用计算机和其他电子设备进行和完成的一系列工作，例如阁像的采集、获取、（压缩）编码、存储和传输，图像的合成、绘制和生成，图像的显示和输出，图像的变换、增强、恢复（复原）和重建，图像的分割，图像的目标检测、表达

3、和描述，0标特征的提取和检测，多幅图像或序列图像的校正、配准，3-D景物的重建复原，图像模型的建立和匹配，图像和场景的解释和理解，以及基于它们的决策和行为规划等。[3]随着电子技术和社会经济的发展，数码相机、手机等具有摄像功能的电子产品的价格己十分亲民，人们要记录、生成计算机图像并不困难。随身的手机可以快速地通过一键操作，进行取景、拍摄和存储，这样就轻松的将数字图像记录到存储设备，可反复使用和编辑。图像技术当今的应用领域已经是相当的广泛。无论是平而广告、期刊杂志等从传统图像技术演变到今时的互联网络、手机、车载系统等新媒体领域

4、，图像无处不在。图像技术配合人工锊能技术，在人脸识别技术、指纹识别、瞳孔识别等应用领域的发展，能将复杂的辨识问题化繁为简。技术的革新，改变人们的观念和习惯，深入影响着人们的工作和生活。卫星地图、实时街景、场景虚拟等综合技术应用，图像技术更是以其独特的魅力，让人足不出户，畅游虚拟空间。1.2研究课题的提出背景1.2.1图像去噪的必要性和可能性数字图像在生成、处理和存储的信号处理过程屮，会受到來自各类影响所带来的噪声和干扰，影响了信号的准确性。噪声形成的原因情况比较复杂，比如：电子传感器受异常信号污染，存储器件的信息记录缺损，信

5、号频道中输送误差等硬件因素；图像进行压缩存储过程的信号损耗，图像格式转换过程导致信号差异等软件因素；大气空气的悬浮颗粒，低照度情况引起曝光量不足，雨、雪、沙尘暴、雾气等自然因素；实际应用屮，还有一些人为的因素，如指纹留在镜头上，干扰了光学信号的摄入，产生噪声影响到画面质量。由上述分析己知，图像噪声有其必然存在性。人们对数字图像的期望则是,其能还原原始光学影像的真实性。既然噪声不可避免，那么该如何减少噪声污染的影响，这是值得我们去研究和思考的问题。阁像去噪的研究正是解决这一困境的有效途径。同时，阁像去噪也是图像融合技术处理前，

6、必要的预处理步骤。它的处理结果将直接影响着不一步的图像处理结果。由传感器或者传输信道传输错误引起的图像噪声，常常表现为孤立的离散点，没有空间的关联性。所谓的孤立，就是这批噪声点在视觉上表现为和周围相邻像素表现得不一致。基于这种现象的研宄是诸多噪声去除算法研宄的基础依据。［4］计算机存储的数字图像信息，则表现为在二维数字信号所保存的数据矩阵中，某个像素点的数值与周围的数值产生强烈差异，II与周围像素信息不具冇关联性。那么，根据图像噪声的特性，我们可以通过计算机程序运算，去除突变信号，达到排除噪声信号干扰的目的。通过适当、有效地

7、采用图像去噪算法，可以还原、再现图像信息内容。1.2.2图像去噪的相关理论图像去噪处理的主要思想是利用噪声在图像区域中的空间分布无关联性，采用滤波方式，将突变的信号除去。按图像去噪滤波的方式进行理论分析，可分为空间域、频域和小波域滤波。［5］传统的阁像去噪方法不胜枚举，具体分析内容详见4.1常用的图像去噪算法。空间域去噪的总体思想，是在图像空间借助模板进行相邻域操作完成图像的处理，通过输入图像和一个LXL的阵列进行离散卷积得到新的去噪图像。当图像数据经过所采用的均值滤波器、线性加权滤波器、中值滤波器等处理后，噪声部分会变得光

8、滑，但同时也会丢失阁像的细节。选择大小合适模板，会影响到消噪效果的同时，也会影响运算时间效率。频域滤波是将图像从空间或时间域转换到频率域之后，采用设计数字低通滤波器，让图像在变换域(频域)进行增强操作，抑制频域内的某个范围内的分量,减少高频噪声的影响，保留图像频谱的主要能量分布低频区域，实