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1、图像的小波降噪噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像源进行理解或分析的各种因素。一般噪声是不可预测的随机信号，它只能用概率统计的方法去认识。噪声对图像处理十分重要，它影响图像处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出结果的全过程。尤其图像的输入，采集的噪声是一个十分关键的问题，若输入伴有较大噪声，必然影响处理全过程和输出结果。因此一个良好的图像处理系统，不论模拟处理还是计算机处理无不把减少最前一级的噪声作为主攻目标。降噪已成为图像处理中极其重要的步骤。传统的降噪方法采用平均或线性方法进行，常用的是维纳滤波，但是降噪效果不够好。随着小波理论的日益完善，它以自身良好的时频特性在图
2、像降噪领域受到越来越多的关注，开辟了非线性方法降噪的先河。1．原理简述常用的图像降噪方式是小波阈值降噪方法。它是一种实现简单而效果好的降噪方法，阈值降噪方法的思想很简单，就是对小波分解后的各层系数模大于和小于阈值的系数分别进行处理，然后利用处理后的小波系数重构出降噪后的图像。在阈值降噪中，阈值函数体现了对小波系数的不同处理策略和不同估计方法。常用的阈值函数有硬阈值函数和软函数值函数。硬阈值函数可以很好地保留边缘等局部特征，但图像出现伪吉布斯效应等视觉失真0现象；而软阈值处理相对较光滑，但可能会造成边缘模糊等失真现象，为此人们又提出了半软阈值函数。小波阈值降噪方法处理阈值的选取，另一个关键是
3、阈值的具体估计。如果阈值太小，降噪后的图像仍然存在噪声；相反如果阈值太大，重要图像特征又将被滤掉，引起偏差。从直观上讲，对于给定的小波系数，噪声越大，阈值就越大。MATLAB中实现了图像的降噪或压缩，主要是阈值获取和图像降噪实现两个方面。（1）阈值获取MATLAB中实现阈值获取的函数有ddencmp、thselect、wbmpen和wdcbm2。这里主要介绍函数ddencmp和wdcbm2。函数ddencmp的功能是获取降噪或压缩的默认值。其语法格式为：①[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,IN2,X)②[THR,SOEH,KEEPAPP]=ddencm
4、p(IN1,’wv’,X)③[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,’wp’,X)使用说明：ddencmp是降噪和压缩的导向函数。给它出一维或二维信号使用小波或小波包进行降噪和压缩一般过程的所有默认值。格式①对于输入向量或矩阵X，使用小波或小波包返回降噪或压缩默认值。X可以是一维或二维信号。THR是阈值，SORH是软阈值或硬阈值。KEEPAPP允许用户保存低频系数。CRT（只用于小波包）是熵名称。IN1为’den’时表示降噪，为’cmp’时表示压缩。IN2为’wv’时表示小波，为’wp’时表示小波包。对于小波而言（3个输出量）：格式②返回降噪的默认值（IN1
5、为’den’），或X的压缩（IN1为’cmp’）。这些值可以用于wdencmp函数。对于小波包而言（3个输出量）：格式③返回降噪的默认值（IN1为’den’），或X的压缩（IN1为’cmp’）。这些值可以用于wdencmp函数。函数wdcbm2的功能是使用Birge_Massart的策略的二维小波阈值。其语法格式为：①[THR,NKEEP]=wdcbm2(C,S,ALPHA)②[THR,NKEEP]=wdcbm2(C,S,ALPHA,M)使用说明:格式②对于降噪或压缩，返回尺度相关的阈值THR和系数的个数NKEEP。THR使用基于Birge_Massart策略的小波系数选择规则得到。[C,
6、S]是待降噪或压缩图像在j=size(S,1)-2层的小波分解结构；ALPHA和M必须是大于1的实数；THR是关于J的向量，THR（i）是第i层在水平、垂直和对角方向的阈值；NKEEP也是关于J的向量，NKEEP（i）是i层的系数个数。一般压缩时，ALPHA取1.5，降噪时ALPHA取3。（2）阈值降噪MATLAB中实现阈值降噪的函数主要有wden、wdencmp、wpdencmp、wthresh、wpthcoef和wthcoef2。这里主要介绍函数wdencmp。函数wdencmp的功能是使用小波进行降噪和压缩。其语法格式为：①[XC,CXC,LXC,PERF0,PERFL2]=wden
7、cmp(‘gbl’,X,’wname’,N,THR,SORH,KEEPAPP)②[XC,CXC,LXC,PERF0,PERFL2]=wdencmp(‘gbl’,X,’wname’,N,THR,SORH)③[XC,CXC,LXC,PERF0,PERFL2]=wdencmp(‘gbl’,C,L,’wname’,N,THR,SORH)使用说明：wdencmp是二维小波降噪和压缩的导向函数。它使用小波，对信号或图像执行降噪或压缩
