欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:28121464
大小:16.89 KB
页数:3页
时间:2018-12-08
《基于改进的小波阈值图像去噪算法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用,我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后,中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训,熟悉系统的使用和维护。基于改进的小波阈值图像去噪算法研究 摘要:基于Donoho经典小波阈值去除图像噪声基本思路,分析常用硬阈值法和软阈值法在图像去噪中的缺陷。针对这些缺陷,提出一种改进的阈值去噪法,该方法不仅可克服硬阈值不连续的缺点,还能够有效解决小波分解预估计系数与真实小波系数间存有的恒定误差。通过Matlab仿真实验,使用改进的小波阈值法对图像去噪处理后,除噪效果比较理想,在去噪性能指标上,PSNR和EPI均好于传统阈值方法。 关
2、键词:小波阈值;图像去噪;小波系数;峰值信噪比;边缘保护指数 DOIDOI:/ 中图分类号:TP312 文献标识码:A文章编号文章编号: Abstract:ThebasicideaofremovingimagenoisebystudyingtheDonohoclassicwaveletthreshold,intheanalysisofthecommonlyusedhardthresholdingandsoftthresholdingmethodforimagenoiseremovalusingdefects,aimingatthesedefects,putforwardanewdeno
3、isingmethodimprovedthethreshold,themethodnotonlyovercomesthecharacteristicsofhardthresholdisnotcontinuous,butalsoeffectively为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用,我们不仅把资源运用于课堂教学,还利用系统的特色栏目开展课外活动,对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用,我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后,中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训,熟悉系统的
4、使用和维护。solvethewaveletdecompositioncoefficientestimateandrealwaveletcoefficientsbetweentheconstanterror,throughMatlabsimulationexperiment,thewaveletthresholdmethodusingimproveddenoisingimageprocessing,denoisingeffectisideal,thedenoisingperformanceindexonPSNRandEPIarebetterthanthetraditionalthresholdm
5、ethods. KeyWords:waveletthreshold;imagedenoising;waveletcoefficients;PSNR;EPI 0引言 采集、编码或者传输图像时,图像容易遭受噪声污染,因此�D像去噪尤为重要。随着对小波理论研究的深入,其应用也日趋广泛,利用小波变换进行图像去噪成为研究热点。目前,小波图像去噪基本方法有:①利用小波变换模极大值方法进行图像去噪;②利用小波变换尺度相关性方法进行图像去噪[14];③利用小波阈值去噪法进行图像去噪[57]。上述3种基本方法中,小波阈值去噪法相对于小波模极大值法与小波变换尺度相关性法,其运算量小,实现简单且使用广泛。为了
6、充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用,我们不仅把资源运用于课堂教学,还利用系统的特色栏目开展课外活动,对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用,我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后,中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训,熟悉系统的使用和维护。 小波阈值去噪法也有其不足:在小波硬阈值去噪处理过程中,获取的小波系数预估计连续性差,会造成重构信号波动,而软阈值法算出的估计小波系数虽然连续性较好,但其与真实小波系数有恒定偏差,造成重构信号精度变低,导致图像模糊。本文结合经典硬阈值和软
7、阈值法各自的优缺点,提出一种改进的小波阈值图像去噪算法。 1小波阈值图像去噪方法 小波阈值图像去噪算法原理 小波阈值去噪法中的噪声多数位于高频带,由此可先对高频带信号使用阈值化处理,再重构阈值化后的信号,达到去噪声效果[812]。对于图像而言,污染噪声多是高斯白噪声,可将含噪图像的数学模型描述为如下形式: 4结语 基于小波阈值去噪方法,针对经典软、硬阈值法在去噪中存在的缺陷,提出了一种改
此文档下载收益归作者所有