基于旋转、平移和尺度不变的平稳小波图像去噪

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1、万方数据第40卷第ll期2010年11月激光与红外LASER＆INFRAREDV01．40，No．IINovember，2010文章编号：1001-5078(2010)11—1263-06·图像与信号处理·基于旋转、平移和尺度不变的平稳小波图像去噪李晋炬，马志峰，吴琼之，杜娟(北京理工大学信息与电子学院，北京100081)摘要：针对传统的离散正交小波变换对信号的起始位置比较敏感的特点，提出了具有旋转、平移和尺度不变的平稳小波变换，将图像变换到极坐标，采用方向能量函数确定图像主轴方位，并将图像主轴旋转到水平方向得到方向归一化的图像。然后通过对图像的重整和小波基的位移、伸缩、旋转，来消除位移

2、和尺度的影响。采用基于Bayesian自适应阈值估计的方法，通过最小化Bayesian风险函数获得具有最大信噪比的图像近似最优消噪阈值，提出一种利用输入数据直接得到渐近最优阈值的图像去噪方法。实验结果表明，所提出的方法能够在去除噪声的同时很好地保留图像的边缘，是一种有效的图像去噪方法。关键词：平稳小波；图像去噪；Bayesian阈值估计；峰值信噪比中图分类号：TP391．4文献标识码：AImagede—noisebasedonthestationarywavelettranslationwithrotation，shiftandscaleinvarianceLIJin-ju，MAZhi—

3、feng，WUQiong—zhi，DUJuan(DepartmentofElectronicsEngineering，BeijingInstituteofTechnology，Beijing100081，China)Abstract：SincetraditionaldiscreteorthonormalwavelettransformbeingmoresensitivetOtheoriginalpositionofsig-nal．Inthepaper，weproposeastationarywavelettransformwhichpossessthepropertiesofrotati

4、on，shiftandscMein-variance．Firsttransformingtheimagetopolarcoordinates，andconfirmingtheprincipalaxisorientationtoadoptorien—rationenergyfunction，thenrotatingtheprincipalaxisofimagetothelevelorientationtogaintheunifyingimageintheorientation．Byreformingtheimageandrotation，shiRandinvarianeetothewave

5、letbases，thusweCalleliminatetheinfluenceofshiftandscaJe．Inthepaper．weuseBayesianadaptivethresholdestimationtogaintheapproximateopti-mizationde-noisingthreshold．TheimagepossessesthemostPSNB．Thusweproposeakindofmethodwhichu8estheinputdatatogaintheasymptoticoptimizationde—noisingthreshold．Finally，ex

6、perimentalresetshowthatthemethodcanbetterreservetheimageedgeandde—noiseatthesametime，andbeingakindofvalidmethodofimagede—noi—sing。Keywords：stationarywavelet；imagede-noising；Bayesianthresholdestimation；peaksignalnoiseratio1引言图像去噪是图像预处理中一项应用非常广泛的技术，其作用是抑制噪声对图像质量的影响，提高图像的信噪比，突出图像的期望特征，为后续的图像处理提供尽可能好

7、的输人图像。但是，在图像降噪中，一个关键的问题是如何在降低图像噪声和保留图像细节上保持平衡，传统的滤波方法是将图像中的高频成分滤除，虽然能够达到降低噪声的效果，但同时破坏了图像的细节。如何能够既降低图像噪声，同时又保持图像细节成为降噪研究的期望目标，而这在小波变换这一强有力的多尺度信号分析工具出现作者简介：李晋炬(1952一)，男，实验师，大专。主要研究方向为模拟电路。通信电路．硬件电路设计。收稿日期：2010-06-19；修订日期