一种基于全变差正则化与小波包变换的图像去噪算法-论文.pdf

《一种基于全变差正则化与小波包变换的图像去噪算法-论文.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、第52卷第1期吉林大学学报(理学版)Vo1．52NO．12014年1月JournalofJilinUniversity(ScienceEdition)Ian2014doi：10．13413／j．cnki．jdxblxb．2014．01．16一种基于全变差正则化与小波包变换的图像去噪算法左平，王洋，申延成(1．空军航空大学基础部，长春30022；2．吉林大学计算机科学与技术学院，长春130012；3．吉林大学公共计算机教学与研究中心，长春130012)摘要：提出一种基于全变差(TV)模型和小波包变换的图像去噪算法，并给出了针对该模型的

2、一种改进正则化参数选取方法，改善了全变差模型去噪中出现的块效应问题，同时保留了图像中的边缘信息．数值实验表明，用所给算法去噪可得到较高的峰值信噪比和较好的视觉效果．关键词：图像处理；图像去噪；全变差模型；小波包变换中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：1671—5489(2014)01=0081—05ImageDenoisingAlgorithmBasedonWaveletPacketTransformandTotalVariationModelZUOPing。WANGYang。～。SHENYan—cheng(1．Depar

3、tmentofFoundation，AviationUniversityofAirForce，Changchun130022，China；2．CollegeofComputerScienceandTechnology，JilinUniversity，Changchun130012，China；3．PublicComputerTeachingandResearchCenter，JilinUniversity，Changchun130012，China)Abstract：Authorsproposedaneffcientimageden

4、oisingmethodbasedonthecombinationofwaveletpackettransformwithtotalvariationmodelandpresentedhowtoselecttheregularizationparameterinthismode1．ThecombinationofwaveletpackettransformwithtotalvariationmodelhelDstoalleviatestaircaseeffectefficientlyandpreservesharpdiscontin

5、uitiesinimagesaswel1．ThenumericalexperimentaIresultsshowthatthenewmethodiseffectiveinremovingGaussiannoiseandkeePthedetailoftheimagewel1．Keywords：imageprocessing；imagedenoising；totalvariationmodel；waveletpackettransform图像去噪是指利用各种方法从已知的含噪图像中去除噪声部分，同时尽可能保留图像边缘等细节特征．传统的图像

6、去噪方法主要有小波变换算法Ⅲ、基于小波变换的软阈值图像去噪算法嘲和小波包分析l3方法等．但上述方法都存在一定的缺陷．Rudin等j基于全变差(TV)极小化的思想，提出一种具有很好去噪效果的方法，即经典的ROF方法，该方法在去除噪声的同时能很好地保护图像的边缘．Marquina等对TV去噪模型提出了进一步的改进方法．Chan等提出将偏微分方程方法应用于基于小波的图像处理中，使得经小波硬阈值处理后的图像在边缘处产生的振荡得到抑制，但纹理也被作为噪声平滑掉了．同时，全变差极小化的方收稿日期：2013—01—19．作者简介：左平(1966一

7、)，女，汉族，博士，副教授，从事图像处理的研究，E-mail：nancy98．good@163．com．通信作者王~(1983-)，男，汉族，博士，讲师，从事图像处理的研究，E—mail：wyangjlu@mail．jlu．edu．cn．基金项目：国家自然科学基金(批准号：10926157)和吉林大学基本科研业务费专项基金(批准号：2012BS043)．吉林大学学报(理学版)第52卷法也用于解决Ridgelet复原、Curvelet复原伽和Tetrolet复原中的边缘保持问题．1去噪算法的数学模型由于噪声和图像的细节特征主要集中于图

8、像高频部分，因此在对图像进行去噪过程中，常会使图像的某些重要特征(如边缘、细小纹理等)受到破坏．对于加性噪声模型：o(，)一u(x，)+n(x，)，(1)基于全变差极小化的思想，提出以下去噪模型：n{几(捌+．1～I。dd}．(2)式