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《苏州大学》 2010年
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基于小波收缩的图像去噪

濮震宇  
【摘要】: 由于图像在采集、获取以及传输的过程中,往往要受到噪声的污染,各种噪声极大的影响着人们从图像中提取必要信息。小波去噪是目前国际公认的信号与信息处理领域的高新技术,是信号处理的前沿课题和研究热点,应用小波理论进行图像去噪受到许多专家学者的重视,并取得了非常好的效果。 本文主要研究小波收缩理论在图像去噪方面的应用,对基于小波收缩图像去噪方法中阈值的选取进行了分析与探讨。本文首先阐述了图像去噪的目的意义、小波去噪的发展历程及目前的发展状况;然后,对图像噪声的基本知识及图像的质量评价标准进行了讨论;在介绍了传统图像去噪方法的基础上,阐述了小波图像去噪方法的原理,详细分析了小波收缩法、模极大法、相关法三种小波去噪方法,从计算量、稳定性、去噪效果、适用范围等方面定性的对三种小波去噪方法进行了比较,并对小波基的选取过程进行了实例分析;最后研究了阈值函数和阈值的选取方法,提出了一种基于图像奇异性的小波收缩阈值的选取方法,该方法采用小波系数的均方根来确定阈值调整公式中的可变系数,通过提出的一个可变系数的估计模型,得到新的小波收缩阈值的计算公式。通过实验仿真,分别利用Donoho阈值和本算法所得到的收缩阈值,对多幅图像的高斯白噪声和椒盐噪声进行了去噪处理,结果表明,本文提出的方法去噪效果更好。
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