小波阈值去噪法的深入研究_陈晓曦.pdf

《小波阈值去噪法的深入研究_陈晓曦.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第42卷第1期激光与红外Vol．42，No．12012年1月LASER＆INFRAREDJanuary，2012文章编号:1001-5078(2012)01-0105-06·图像与信号处理·小波阈值去噪法的深入研究1，211，2陈晓曦，王延杰，刘恋(1．中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033;2．中国科学院研究生院，北京100039)摘要:针对以往小波阈值图像去噪法在去除图像噪声的过程中会出现的去噪不彻底、噪声残留、和噪声误判的问题，对小波阈值去噪方法中两个重要因素阈值选取方式和阈值函数进行改进，以达到更好去除噪声的目的。在以往的统一阈

2、值基础上加以修改，使阈值能随着分解尺度的变化而改变，减少小波系数和原系数之间的偏差;对传统的软阈值和硬阈值的优点予以保留，改进它们各自的缺点，产生一种新的阈值函数，使它在处理小波系数时更加灵活。通过Matlab的仿真实验和对算法的精度分析表明，用改进后的小波阈值去噪法处理加高斯噪声的lean图像可以很好的去除图像噪声，使图像的信息熵，对比度和信噪比均得到很大的提高，图像质量和视觉效果也得到提升。关键词:图像增强;图像去噪;小波变换;阈值处理中图分类号:TP391．41文献标识码:ADOI:10．3969/j．issn．1001-5078．2012．01．02

3、3Deepstudyonwaveletthresholdmethodforimagenoiseremoving1，211，2CHENXiao-xi，WANGYan-jie，LIULian(1．ChangchunInstituteofOptics，FineMechanicsandPhysics，ChineseAcademyofSciences，Changchun130031，China;2．GraduateUniversityofChineseAcademyofSciences，Beijing100039，China)Abstract:Inviewofthed

4、rawbacksoftraditionalwaveletthresholdmethodforimagenoisereductionthatitcannotre-movethenoisethoroughly，andmayremovetheusefulinformation，thisarticleimprovesthethresholdselectionandthresholdfunctionwhicharethevitalfactorsofthismethod．Thisarticlewillimprovetheunifiedthresholdtomakethe

5、thresholdvarywiththechangesofthedecompositionscale．Atthesametimethedeviationofwaveletcoefficientando-riginalcoefficientwilldecrease，therefore，themethodwillretaintheadvantagesofthetraditionalsoftthresholdandhardthreshold．Theproposedmethodwithnewthresholdselectionandthresholdfunction

6、willmakeitmoreflexibletodealwiththewaveletcoefficientintheprocessofimagenoisereductionwiththehelpofwaveletdecomposing．Experi-mentresultswithMatlabrevealthatthistechnologycanlargelyreducethenoiseoftheCameraimageaddedwithGaussiannoise，andtheimagecontrast，S(entropy)andSNR(signaltonois

7、eratio)alsogetimproved．Theeffective-nessandprecisionofthenewwaveletthresholdmethodforimagenoisereductionpresentedinthisarticlearefinelyprovedbytheresultsoftheexperiments．Keywords:imageenhancement;imagenoisereduction;wavelettransformation;thresholdexecute1引言理经过小波分解信号后的小波系数，去除由噪声引小波变

8、换以其多分辨率分析的特性，在时频域起的小波系数，保留