一种基于小波域的中值滤波去噪法.pdf

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1、第17卷第4期西安文理学院学报：自然科学版Vo1．17No．42014年10月JournalofXi’anUniversity(NaturalScienceEdition)Oct．2014文章编号：1008-5564(2014)04-0028-04一种基于小波域的中值滤波去噪法谭艳丽(太原工业学院电子工程系，太原030008)摘要：根据脉冲噪声和高斯噪声在小波变换下的不同特点，结合中值滤波，在小波域内对高频子带图像进行中值滤波．仿真结果表明，此算法不仅能滤除图像中的脉冲噪声和高斯噪声，且能较好的保留图像的边缘细节，可获得较好的去噪效果．关键词：小波变换；中值滤波；边缘

2、细节；去噪效果中图分类号：TN919．8文献标志码：AAMedianFilteringDe-noisingBasedonWaveletDomainTANYan—Ii(DepartmentofElectronicEngineering，TaiyuanTechnologyInstitute，Taiyuan030008，China)Abstract：Inthisstudy，thedifferentcharacteristicsofimpulseandGaussiannoisesundertheconditionofwavelettransformareaddressed．M

3、edianfilteringisappliedtothehigh—frequencysub．bandimageswithinthewaveletdomain．SimulationresultshowsthatthismethodiSeffec-tiveinremovingtheimpulseandGaussiannoisesintheimages，aswellasinpreservingagoodedgedetailoftheimages，hence，agoodde—noisingeffect．Keywords：wavelettransformation；median

4、filtering；edgedetail；de-noisingeffect在数字图像处理中，噪声是影响图像质量的主要因素．降噪可以在图像空间域和变换域完成，通过一定手段对原图像加入信息，有选择地突出图像中感兴趣的特征，使图像与视觉响应特性相匹配．1中值滤波中值滤波是一种非线性的平滑技术，在包含有噪声尤其是较多椒盐噪声和脉冲干扰噪声的图像中，中值滤波去噪在消除噪声的同时还保留较多的图像细节部分，为了防止边缘模糊，它将邻域内的像元从小到大排序，取中间值作为中心像元的输出值．1．1一维中值滤波中值滤波是非线性滤波方式，依靠模板来实现，设模板尺寸为，M=2r+1，模板半径是r

5、．若一维信号为{}，i=1，2，⋯，Ⅳ，则输出为：g，=median[fj一，一+，⋯，，+](1)收稿日期：2014-07-17作者简介：谭艳丽(1978一)，女，山西太原人，太原工业学院电子工程系讲师，硕士，主要从事信息通信、图像处理、模式识别研究．第4期谭艳丽：一种基于小波域的中值滤波去噪法29式中median表示中值，即信号序列在模板中的排列顺序，取排在最中间的值，有1<一r<+r

6、中输出以(，Y)为中心的滤波窗口中m×m个点，则滤波器的输出函数为：g(x，Y)=medianIf(0，Yo)](2)—0·YOE式中，Js为窗，中心坐标为(0，0)．2小波去噪小波变换是近年来发展起来的一种局部化的频域分析方法．通过伸缩和频域运算对信号逐步进行多尺度细化，可有效地从信号中提取信息，聚焦到信号的任何细节．2．1小波阈值降噪算法步骤输入加噪图像(1)对含噪图像进行小波分解，得到小波变换系数．(2)对小波变换系数进行阈值处理，即用先估计的一个阈值进行小波变换对小波系数进行比较处理，当小波系数的幅值I埘I小于时，将小分解成高频波系数置为零；否则，不做处理或对

7、其进行收缩．子带图像——]一(3)进行逆小波变换，重构得到去噪后的图像．分解为低频进行中值滤波子带图像3小波域中值滤波去噪法二二[进行阀值滤波3．1算法流程(图1)二二二进行均值滤波系数增强3．2算法步骤(1)选取两层尺度，对含噪图像进行二维小波变换，得到高频进行小波逆变换处理子带和低频子带图像．(2)采用3×3窗口，单位距离为半径，对低频子带图像进行均输出最终处理后的图像值滤波．设图像的像素灰度值为w(j，k)，均值滤波后，输出为：图1算法流程(，Ii})=了1∑(，y)(3)(，y)E式中，表示窗口像素组成点的集合，表示像素数．(3)对各高频子带