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《基于小波變換的圖像閾值化去噪算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、第32卷第4期測繪與空間地理信息Vo1．32，No．42009年8月GEOMATICS＆spATIALlNFORMATIONTECHNOL0GYAug．，2009基于小波變換的圖像閾值化去噪算法研究劉建南(吉林省測量標(biāo)志管理站，吉林長春130062)摘要：鑒于傳統(tǒng)的去噪方法難以在各頻域得到很好的兼顧，本文提出一種基于小波變換的去噪方法。通過對圖像進(jìn)行2維離散小波變換(DWT)，再根據(jù)噪聲和圖像信號的不同特性，在小波域中，選取適當(dāng)?shù)拈撝祵π〔ㄏ禂?shù)進(jìn)行處理，最后進(jìn)行小波重構(gòu)(IDWT)，得到去噪后的圖像。實驗表明，該算法具有很好的效果。關(guān)鍵詞：小波變換；圖像去噪；閾值化中圖分類號：TP75文獻(xiàn)標(biāo)
2、識碼：B文章編號：1672—5867(2009)04—0105—03ResearchonImageThresholdingDenoisingAlgorithmBasedonWaveletTransformLIUJian—nan(JilinProvincialSurveyingMarkManagementStation，Changchun130062，China)Abstract：Accordingtotraditionaldenoisingmethodswhicharedifficulttotakeaccountofthetime一~equeneydomains，thispaperputfo
3、rwardadenoisingmethodbasedonwavelettransform．Basedon2DDiscreteWaveletTransform(DWT)forimage，thenaimingatthedifferentcharacterofnoiseandimagesignal，inthedomainofwavelet，itprocessedthewaveletparametersusingreasonablethresh—oldvalue．Finally，itacquiredtheimageafterdenoisingbyinversediscretewavelettrans
4、form(IDWT)．Theexperimentsshowthatthealgorithmhasbettereffects．Keywords：wavelettransform；imagedenoising；thresholding信號的最佳恢復(fù)。從信號學(xué)的角度看，小波去噪是一個0引言信號濾波的問題，小波去噪具有特征提取和低通濾波的圖像在形成、傳輸?shù)倪^程中都會伴隨著噪聲的產(chǎn)生，功能。近年來，基于小波分析的圖像去噪技術(shù)已成為圖平日所見的圖像都是真實的原始圖像和噪聲的疊加，所像去噪領(lǐng)域的一個重要方法并取得了相當(dāng)大的進(jìn)展。以盡可能去除圖像中的噪聲成份是對圖像預(yù)處理的重要環(huán)節(jié)。在圖像去噪時，存在著一個
5、如何兼顧降低噪聲和1小波變換基本理論保留細(xì)節(jié)的難題。長期以來，人們根據(jù)圖像的特點、噪聲1．1小波變換的概念的統(tǒng)計特征和頻譜的分布規(guī)律，提出了多種去噪小波變換的出發(fā)點是將信號表示成基函數(shù)的線性組方法一。合，它的基函數(shù)具有緊支集的母函數(shù)()，通過對母函數(shù)圖像噪聲是圖像中的奇異部分即高頻部分，傳統(tǒng)的進(jìn)行伸縮和平移得到一個小波序列：圖像去噪方法在去噪的同時也對圖像的細(xì)節(jié)信息進(jìn)行了破環(huán)。而小波閾值化去噪算法，利用小波的多尺度分()(x_-_b)(。，6∈尺且o)析性質(zhì)，將圖像分解為小波域不同尺度下的不同頻域成其中，。為伸縮因子，b為平移因子。則對于任意的，份，在去噪的同時有效保留了圖像的細(xì)節(jié)信息。(X
6、)L(R)，有如下形式的小波變換展開式：由于小波具有低熵性、多分辨率、去相關(guān)性、選基靈活性等特點，小波理論在去噪領(lǐng)域受到了許多學(xué)者)=∑dob~p()的重視，并獲得了良好的效果。利用小波對含噪圖像進(jìn)其中，_<_廠(啪(x-bdx行處理，可有效濾除噪聲，保留信號高頻信息，得到對原收稿日期：2009—05—30作者簡介：劉建南(1954一)，男，吉林長春人，二『：程師，1973年畢業(yè)于空軍航圖制圖教導(dǎo)隊，主要從事測繪技術(shù)研究工作。106測繪與空間地理信息2009靠1．22維離散小波變換數(shù)值按照閾值函數(shù)的不同做不同程度的縮減。將1維小波變換推廣到2維，最簡單的情況是把2維2．1閾值函數(shù)尺度函數(shù)寫成
7、兩個1維尺度函數(shù)的乘積：咖(，y)=()在閾值化去噪方法中，閾值函數(shù)體現(xiàn)了對幾種系數(shù)(，，)，即張量積的形式或變量可分離形式的不同處理策略，以及不同的估計方法?，F(xiàn)有的閾值函令()，沙(，)分別為與()，(b(Y)相對應(yīng)的1維小數(shù)主要有硬閾值函數(shù)、軟閾值函數(shù)¨“。它們的基本思波函數(shù)，2維的小波函數(shù)可表示為以下3個可分離的正交想都是去除小的小波系數(shù)，對大的小波系數(shù)進(jìn)行收縮和基函數(shù)：保留。(，Y)=咖()())軟閾
