改进的小波域自适应阈值煤尘图像去噪.pdf

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1、第27卷第8期计算机仿真2010年8月文章编号：1006—9348(2010)08—0247—03改进的小波域自适应阈值煤尘图像去噪张伟(青岛科技大学自动化与电子工程学院，山东青岛266042)摘要：煤佳图像在采集和传输过程中受到了噪声的污染。基于Bayesshfinke的小波域自适应阈值去噪算法取得了较好的图像去噪效果，但其阈值的参数估计是在假定噪声和信号不相关情况下得到的，使得其去噪效果降低。提出了一种改进的小波域自适应阈值去噪算法，从而改进丁广义商斯分布模型参数的估计方法，并在增加计算餐不大的情况F

2、提高了参数估计精度。用改进的小波域内适应阈值去噪算法对煤伞阁像进行去噪处理。仿真结果表明，新算法提高了煤尘图像的去噪效果，并且计算璧较小，能够满足对煤尘浓度实时测量的要求。关键词：广义高斯分布；小波域自适应阔值；图像去噪；煤尘图像中图分类号：TP391．41文献标识码：AImprovedAdaptiveWaveletThresholdingforCoalDustImageDenoisingZHANGWei(SchoolofAutomationandElectronicEngineering，Qingdao

3、UniversityofScienceandTechnology，QingdaoShandong266042，China)ABSTRACT：Coaldustimageisoftencorruptedbynoisesinitsacquisitionortransmission．Adaptivewaveletthresh—oldingdenoisingalgorithmbaseonBayesshrinkingobtainedgooddenoisingresult．Butitsparametersestimat

4、esuppo-8esthatnoiseandsignalareindependentofeachother．80itsdenoisingeffectisreduced．Proposes硼improveda·daptivewaveletthresholdingdenoisingalgorithmbasedonimprovedgeneralizedGaussiandistribution(GGD)param—etersestimationmethodtoobtainmorehi曲precisionw／thlo

5、waddingtime．％esimulationresultsfromusingthenewdenoisingalgorithmincoaldustimagedenoisingshowthatitimprovescoaldustimagedenoisingeffectwithlowtimeCOSt．Itc锄beusedtoreal—timemeasurementcoaldust．KEYWORDS：Generalizedgaussiandistribution(GGD)；Adaptivewaveletthr

6、esholding；Imagedenoising；Coaldustimagel引言煤尘图像在采集、处理以及传输过程中，由于煤矿井下环境恶劣，不可避免地会受到各种噪爵的干扰。这些噪音严重影响了采集到的图像质量，尤其是破坏了图像在结构、内容等方面像素之间的相关性，非常不利于进一步的图像分析。因此在应用各种图像处理算法之前，必须要对数字图像信号进行预处理，去除这些噪音。近年来小波理论发展迅速，基于小波的去噪算法成为一个重要的研究方向，其中小波阈值去噪¨卜【4o是目前研究最为广泛的方法之一。1992年，Donoh

7、o等”1提出7．了小波阂值萎缩方法，还给基金项目：山东省自然科学基金资助项目(Z2006G06)收稿日期：2009一06一15出了T=矿。以lnⅣ阈值，然而Donoho萎缩阈值是阈值的上限。不是最佳萎缩阈值，它过度“扼杀”了小波系数；SUREShrink【60阈值准则法叮以求出理想阈值的估计值，但没有显式的表达式，并且阈值的计算需先知道信号本身，但是实际求取时这是不可能的。一些采用新方法的小波阈值去噪¨卜¨刮获得了更好的图像去噪效果，但往往是以复杂的计算量为代价的，限制r这峰算法的实际应用；在小波系数服从

8、广义高斯分布的假设下Chang【I川等人得出r阈值T=矿2。／or。(盯。为噪声标准方差，or，为广义高斯分布的标准方差值)，取得了．比Donoho阈值更好的去噪效果。在Chang等人提出的小波阕值去噪的GGD参数估计是在假定噪声和信号不相关情况下得到的，这样使得去噪效果降低。为此，本文基于Chang提出的小波阈值的基础上，改进r的GGD参数～247—估计算法，提出了改进的小波域自适应阈值去噪算法，并将其应用于煤7垒图像的去噪