基于图像去噪预处理的ezw算法性能改善

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1、太原理工大学硕士研究生学位论文1．1课题研究背景和意义第一章绪论自从Shapiro的EZW算法【l】提出之后，小波变换压缩编码得到了广泛的关注与研究，并取得了很多成果。Said和Pearlman的SPIHT算法PJ利用位平面分层划分的方法，间接实现了空间小波树的比特平面排序，有效地减少了位平面的编码符号集的规模，提高了压缩比。不同于前者，基于形态学聚类编码重要图有SLCCA压缩算法【3J和MRWD算法【41。基于率失真意义下的优化方法有Xiong等人提出向．空频量化(sFQ)算测51，和EZW、SPIHT相比，尽管PSNR有了明显

2、的提高，但图像的主观质量相差不大。Taubman使用了优化截断点的嵌入块编码方法(EBcOT)【6]对图像进行编码，EBCOT是先将每个子带分成相对独立的码块，然后使用优化的分层截断算法对这些码块进行编码。图像的压缩码流不仅具有PSNR可分级性，而且具有分辨率的可分级性。相比较，EBCOT的复杂度比EZW和SPIHT高，但性能有所提高。所以EBCOT算法的基本思想已经应用于JPEG2000方案中。需要说明的是，分层嵌入压缩中每个系数要处理很多次，因而时间复杂性很大。现在已有新的算法针对EBCOT算法的缺点进行了改进。由于EZW算法

3、充分利用了小波变换图像的良好性质，因此引起了图像数据压缩领域的广泛关注。但是，EZW算法也存在着很大的缺陷，主要包括：编码效率低、编码时存在重复编码、重构图像的视觉质量差等。针对EZW的这些缺陷，现阶段已经提出了不少改进算法。具体来讲，改进策略主要在以下几个方面：(1)关于量化或逐次量化策略的改进；(2)关于零树的生成和扫描方法的调整；(3)和人眼视觉特性相结合的小波变换压缩编码；(4)高频和低频变换数据处理的改进；(5)和其它压缩编码方法结合：与分形结合，与游程编码结合，与塔形编码和矢量量化的结合等。Shapiro的EZW算法已

4、被认为是二维静态图像变换编码领域最好的算法之一。因此，现阶段很多新的小波压缩编码算法都是建立在EZW算法基础上并加以改进的，这点从上文的论述可以看出。但是，这些新提出的改进算法在改善EZW算法某些缺陷的同时，自身也存在着其它方面较大的缺陷。比如为了追求编码效率而牺牲了图像质量，或者只是单纯地从理论方面进行改进，不适合具体的工程应用。太原理工大学硕士研究生学位论文而我们考虑在图像压缩前，首先对图像进行去噪处理可以更好的提高图像的压缩效率与重构质量。在图像去噪领域，寻求一种既能有效地去除噪声、又能很好地保留图像边缘信息的方法，一直是人

5、们努力追求的目标。传统的低通滤波方法存在抑制噪声和保护图像特征之间的矛盾，而具有“数学显微镜”之称的小波变换由于其良好的时频局部化性质和多分辨率分析特性，不仅可将图像的结构和纹理分别表现在不同分辨率层次上，而且具有检测边缘的能力，为解决这一问题提供了一种新的强有力的手段，在图像去噪领域得到了成功的应用。目前，基于小波变换的去噪方法已经成为图像去噪和恢复的重要分支。在众多基于小波变换的图像去噪方法中，Donoho等人提出的小波阈值去噪方法【7J以其原理简单、算法易于实现、去噪效果显著的特点，得到了广泛应用，并取得了大量的成果。但是其

6、自身固有的缺陷：硬阈值函数的不连续性、软阈值函数引起的恒定偏差以及阈值缺乏尺度自适应性等也限制了它的进一步发展。后来，国内外许多学者、研究者们从构造新阈值函数和寻求最优阈值的角度对其进行深入研究，提出许多具有自适应性的图像去噪方法，如陈海峰，王伟提出的基于图像奇异性的自适应小波收缩去噪算法【8J，查宇飞，毕笃彦基于在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值的思想提出了基于小波变换的自适应多阈值图像去噪方法【9]，王益艳等人通过引入新的阈值函数，运用基于模型的去噪算法在方差估计方面的准确性，得到自适应最优阈值，提出了基于小波变换的图像

7、自适应阈值去噪算法【101，等等。这些方法不仅为充分发挥小波阈值去噪方法的优越性开辟了广阔的前景，而且为自适应去噪方法的进一步探索提供了依据。但是，总的来说这些研究几乎都是在正交小波变换的基础上展开的，使用的是Mallat算法。Mallat算法虽然在速度方面可以达到令人满意的程度，但是由于缺乏平移不变性，使得图像去噪后的重构精度并不高，去噪后图像中易出现Gibbs现象而不能满足人类视觉方面的要求。总之，随着小波理论的不断完善和图像压缩算法的不断发展，应用小波变换进行图像压缩已经成为图像编码领域的研究热点。因此，论文对原始EZW算法

8、进行了改善。而在用改善EZW算法对图像进行压缩前，首先对自适应阈值图像去噪算法进行研究，给出了基于二进小波变换的自适应阈值去噪算法。利用该算法首先对图像进行去噪处理，然后再使用改善的EZW算法对图像进行压缩处理，可以获得较高的图像PSNR值，提高重