基于均值滤波和小波分析的图像去噪

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1、维普资讯http://www.cqvip.com电子测量技未第31卷第8期ELECTR0NICTECHN0LoGY2008年8月基于均值滤波和小波分析的图像去噪史玉林李飞飞孙益顶(南开大学物理学院天津300071)摘要：由于均值滤波在抑制噪声的过程中会损失图像的边缘等细节信息，从而导致整幅图像的模糊不清，而小波分析在图像处理中具有较强的图像增强能力，故而采用两种滤波方法的结合来处理含噪图像。通过实验证明，该法在处理含噪图像时，不仅很好地降低了噪声，而且还较好地保留了原图像的边缘等细节信息，使得图

2、像的对比度增强，增进了图像的视觉效果。两者的有机结合使得图像的去噪效果比单独使用其中一种更优。关键词：均值滤波；小波分析；图像去噪；图像增强中图分类号：TP751文献标识码：AImagedenoisingbasedonmeanfilterandwaveletanalysisShiYulinLiFeifeiSunYiding(CollegeofPhysics，NankaiUniversity，Tianiin300071)Abstract：Detailsofimagearebrokenbymeanf

3、ilterinimageprecessing，andconsequentlytheimageturnsouttobeblurry．Waveletanalysisispowerfulinimageenhancement．Consideringallthesefactorsmentionedabove，combinationofmeanfilterandwaveletisadoptedtocopewithimagewithnoise．Experimentresultpositivelyshowsth

4、atthismethodremovesnoiseeffectively，meanwhile，detailsofimagearewellkept，andcontrastandvisualeffectofimageareimproved．Thiscombinationmethodismuchbetterthansingleusageindenoisingimage．Keywords：meanfilter；waveletanalysis；imagedenoising；imageenhancementE

5、{N(，)+Nf(，))=E{N(，))十E{N(z，0引言))，i≠J图像在采集、获取、编码和传输过程中，均会不同程度E{(，)NJ(，))一E{Ni(，))E{N(，))，i=／=j地受到各种噪声的干扰，从而使图像的质量下降，为了抑式中：E{)表示数学期望算子。制噪声，改善图像质量所进行的处理叫做图像去噪。提高对M幅图像作平均运算：图像的信噪比，突出图像的特征是图像去噪的主要目的。1卫D(x，)一而i∑ES(x，)十N(，)]⋯均值滤波使得噪声点消融到整幅图像中，但是图像的对比I=1度减小，

6、于是使用小波分析中图像增强的方法对图像进行显然分析的结果是采用求多幅图像之间的均值得到二次滤波处理，从而使得图像的对比度增强，增进图像的的，在一幅图像内部，以像素为单位，求周围相邻像素的均视觉效果。本文结合实例，详细分析了两者的有机融合在值并赋值给中心像素，就会起到类似滤波的效果，当做平图像去噪方面的应用。均处理的噪声图像数目增加时，其统计平均值就越接近原始无噪声图像。通常情况下去噪滤波会采用均值滤波模l均值滤波的基本原理板进行滤波，3X3或5×5的均值滤波模板示意图如图1设一图像是由M幅小图像

7、组成的集合，图像的形式可所示。以表示为：I1l1ll(，)一S(x，)十N(，)式中：S(x，)为理想图像，N(z，)为噪声图像。由于有吉L11l1l]-J1lI1⋯1111噪声存在，导致图像的质量下降。图像噪声概率分布虽不能准确了解，但可假定噪声为互不相关且均值为0的随机L11111噪声。即：(a)3X3均值滤波模板(b)5×5均值滤波模板E((，))一0图1均值滤波模板·140·维普资讯http://www.cqvip.com史玉林等：基于均值滤波和小波分析的图像去噪第8期这种运算的实质是求

8、窗口内的所有像素点的平均值，位置。然后将其赋给中心像素点，作为中心像素点的滤波输出。对于离散形式表示的数字图像f(x，．)，)，可以认为与这个取均值的模板其实是一个低通滤波器。因图像细节通常意义上的快速离散小波变换类似的，可以用不含上下信息主要分布在高频区域，因此均值滤波的过程会导致图采样的滤波器组来实现离散二进小波变换。经过L层小波像变模糊。如果模板选取过大，则这种模糊会加剧；模板变换，原图像f(x，．)，)分解为一个低频子图S(z，．)，)和一选择越小，去噪能力会下降。因此模板大小的选择实际