基于图像边缘检测的小波去噪算法

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1、第"#卷!第$期天!津!工!业!大!学!学!报()*+"#!,)+$!"%%&年’%月!"#$%&’"()*&%!*%+"’,)-./%*.#%*0-$1*),-./)012!"%%&!基于图像边缘检测的小波去噪算法吕!洁，王金海，郑!羽（天津工业大学信息与通信工程学院，天津6%%’#%）摘!要：针对传统小波去噪时图像边缘被破坏因而丢失有用细节信息的问题，提出了一种基于图像边缘检测的小波阈值去噪新方法，即先对边缘图像和非边缘图像进行小波分解，然后分别对其进行阈值处理，最后重构得到去噪图像+实验结果表明，这种方法与传统小波变换的全局阈值去噪方法相比，在去噪的同时有效地保留了图像边缘信

2、息，图像信噪比有明显的提高+关键词：小波变换；边缘检测；B)C算子；小波阈值去噪中图分类号：DE64’+F’!!!文献标识码：G!!!文章编号：’#&’8%"FH（"%%&）%$8%%#F8%F2345657859:;<;9=3936><;;;<6%%’#%，S?;<:）&?<7B3A7：Q<*;T?/)P/?1X2)0*

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6、研究和运用最为广泛的方法，其中，小波阈值去噪法因其算法EF边缘检测算子的选择简单和处理过程短而被广泛使用+])<)?)等人已证［’，"］明：小波阈值去噪法的效果明显优于其他经典的传统的边缘检测常常采用以下几种经典的边缘检去噪方法，如今已发展成为图像去噪的主流方法之一+测算子进行理论分析，如差分算子、^)012/W算子、O)01*［’］])<)?)等人提出了(;WNO?2;<方法，对小波分解系算子、E21=;//算子、B:X*:.1算子、S:<

7、用，但是没有分析噪声系数随分解尺度的的、不完整的结构信息，这类方法对噪声较为敏感+B:8增加而发生变化的特性，也没有用到多分辨率分析中X*:.1算子极小值算法用于检测屋顶型边缘的效果不的6个细节子图像中所包含的高频信息来判断边缘和错，但对噪声敏感性较大；而其过零点算法若直接用于纹理结构，从而使重构图像丢失了这些信息+因此，本检测阶跃型边缘，则不仅过零点的门限难以选择，而且!!!收稿日期："%%#3’’3’&!!!作者简介：吕!洁（’456—），女，硕士研究生；王金海（