基于小波变换与阀值收缩法的图像增强去噪(精)

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一种基于小波变换的图像去噪算法精

一种基于小波变换的图像去噪算法(精)一种基于小波变换的图像去噪算法马（１．上海交通大学上海莉１’２，郑世宝１，刘成国２２００２４０＃２．中国西昌卫星发射中心四川西昌６１５０００）摘要：利用小波方法去噪，是小波分析应用于工程实际的一个重要方面。

针对图像存在大量噪声的情况，阐述小波变换去除信号噪声的基本原理和方法。

在综合考虑图像去噪平滑效果和图像的清晰程度的基础上，提出一种多方向多尺度的自适应小波去噪算法。

通遗试验数据验证了该算法的可行性和鲁棒性。

实验结果表明该方法增强了图像的视觉效果。

关键词：图像去噪；小波变换，阈值选取；软阚值；自适应阈值算法中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ｂ文章编号：１００４—３７３Ｘ（２００８）１８—１６０—０３ＡｎＩｍｐｒｏｖｅｄＡｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＩｍａｇｅＤｅｎｏｉｓｉｎｇＢａｓｅｄＯｉｌＷａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍＭＡＬｉｌ”。

ＺＨＥＮＧＳｈｉｂａ０１，ＬＩＵＣｈｅｎｇｇｕ０２（１．ＳｈａｎｇｈａｉＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ，２００２４０ｔＣｈｉｎａ；２．ＣｈｉｎａＸｉｃｈａｎｇＳａｔｅｌｌｉｔｅＬａｕｎｃｈＣｅｎｔｅｒ，Ｘｉｃｈａｎｇ，６１５０００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｕｓｉｎｇｗａｖｅｌｅｔｄｅｎｏｉｓｉｎｇｉｓｍａｉｎｎｏｉｓｅｓｏｕｒｃｅｓｆｏｒｉｍａｇｅ，ａｎｄｔｈｅｎａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｗａｖｅｌｅｔａｎａｌｙｓｉｓｉｎｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｔｈｅｂａｓｉｃｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓａｎｄｍｅｔｈｏｄｓｂｙｒｅｍｏｖａｌｏｆｓｉｇｎａｌｎｏｉｓｅｗａｖｅｌｅｔｐｒｅｓｅｎｔｓｔｒａｎｓｆｏｒｍ．Ａｆｔｅｒｔｈａｔ。

ａｍｕｌｔｉ—ｓｃａｌｅａｎｄｍｕｌｔｉ—ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｅｌｆ—ａｄａｐｔｉｖｅｗａｖｅｌｅｔｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄａｆｔｅｒｂａｌａｎｃｉｎｇｉｍａｇｅｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓａｎｄｃｌｅａｒｎｅｓｓｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｏｆｃｏｍｍｏｎｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓａｌｓｏｃｏｎｆｉｒｍｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｆｅａｓｉｂｌｅａｎｄｒｏｂｕｓｔ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｎｈａｎｃｅｄｔｈｅｉｍａｇｅｏｆｔｈｅｖｉｓｕａｌｅｆｆｅｃｔｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇ；ｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｅｌｅｃｔｉｏｎ；ｓｏｆｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄ；ａｄａｐｔｉｖｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ在图像获取的过程中，由于设备的不完善及光照等条件的影响，不可避免地会产生图像质量降低的现象。

基于小波变换的阈值图像去噪方法

关键词：图像去噪小波变换 Radon 变换脊波变换阈值
山东科技大学硕士学位论文
目录
Abstract
Ima ge is an important carrier of the information as well as an important channel of acceeding informations. However, the ima ges are polluted by the noise or interferred by other non-target signa ls to different extents in ever y process of ima ge acquisition, transmission, and access. In order to obtain the ima ge informations more accurately, noise ima ge need to be denoised. Wavelet analysis is a new kind of frontier area. It has been attented extensively in signa l and ima ge de-noising while the wavelet analysis theor y is improving daily. This paper ma inly research on applica tion of the theor y of wavelet in ima ge de-noising,the ma in contents is as follows: In the previous three chapters of this paper, we introduce the status of ima ge de-noising ,the basic theor y of the waveletr analysis and the common ima ge-denoising algor ithms based on the wavelet transform. And we conclude the analysis and comparison about the three common methods of ima ge de-noising based on wavelet transform. In the forth chapter,beca use the algor ithm of ima ge de-noising based on orthogona l wavelet transform should make the Gibbs phenomenon and the common threshold usua lly cause the tendency of over strangled ing , we draw out the method of adaptive threshold ima ge denoising based on stationary wavelet transform .We give out the adeptive threshold by correcting the common threshold based on different scale and sub-band direction because the signa l and noise have different propagating character istics. We show that this algor ithm is reasonable and effective . In the fifth chapter, we introduce the rid gelet transform against the optima l basis of zerodimensiona l singula r objective function rather tha n the optima l basis of multi-dimensiona l objective function. Actually ridgelet is obtained by participating an orientation parpameter. The function of basis can describe the multi-dimensiona l singula r signa l along linear or hyperpla ne.We use ridgelet transform for ima ge denoising because the linear singula r of ima ge is express ed by less rid gelet coefficients.But noise do not have so significa nt coefficients.So we can obtain better effect by proposing the method of adaptive threshold ima ge de-noising based on rid gelet transform.We improve the common threshold according to the theory that the noise gradually weakened as the level of decomposition. Finally, we verify the effectiveness of this algor ithm by exper iments ,especia lly to the ima ge with features of linear singula rities.

基于小波变换的图像去噪算法研究与应用

基于小波变换的图像去噪算法研究与应用一、引言图像去噪是图像处理领域的重要问题，随着数字图像处理技术的发展与应用，对图像的去噪要求越来越高。

因此，在图像领域中，图像去噪一直是研究的热点之一。

二、小波变换小波变换是一种信号处理方法，可以用于信号的压缩、去噪、特征提取等。

小波变换通过分析信号中的局部细节信息，可以将信号分解为不同频率的子带，从而更好地处理信号中的各个部分。

三、小波变换在图像去噪中的应用1.小波阈值去噪法小波阈值去噪法是一种基于小波分解的图像去噪方法，该方法通过分解图像为不同频率的小波子带，再对各自的子带进行去噪处理，最后将各子带结果合成为一张图像。

该方法的核心在于确定小波子带的阈值，目前常用的方法有软阈值和硬阈值两种。

软阈值和硬阈值的区别在于，软阈值会使小于阈值的子带信号变为0，但不会对大于阈值的信号做限制；硬阈值和软阈值类似，只是会使小于阈值的子带信号全部变为0。

2.双阈值小波去噪法双阈值小波去噪法是一种基于小波变换的两阶段去噪方法，该方法首先通过小波分解将图像分解为不同频率的小波子带，然后采用两个阈值对各子带进行去噪处理，其中一个阈值用于对高频子带进行去噪，另一个阈值用于对低频子带进行去噪。

该方法的主要优点在于，可以有效地去除噪声的同时，尽可能地保留图像中的细节和纹理信息。

四、实验分析与结果本文选择了几组不同的噪声图像进行去噪处理，将分别采用小波阈值去噪法和双阈值小波去噪法进行实验处理。

实验结果表明，采用小波阈值去噪法能够显著地去除高斯噪声和椒盐噪声；双阈值小波去噪法在去除图像噪声的同时，能够有效地保留图像中的细节信息。

五、结论小波变换是一种重要的信号处理方法，在图像去噪方面得到了广泛的应用。

通过实验对比，小波阈值去噪法和双阈值小波去噪法均能达到不错的去噪效果，可根据不同的噪声类型和噪声强度进行选择和应用。

未来，小波变换方法预计将得到更广泛的应用，为图像处理及相关领域的研究提供更有力的工具和技术。

毕业设计(论文)-基于小波图像去噪的方法研究[管理资料]

毕业论文基于小波变换的图像去噪方法的研究学生姓名：学号：学系专指导教师：2011年 5 月基于小波变换的图像去噪方法的研究摘要图像是人类传递信息的主要媒介。

然而,图像在生成和传输的过程中会受到各种噪声的干扰,对信息的处理、传输和存储造成极大的影响。

寻求一种既能有效地减小噪声,又能很好地保留图像边缘信息的方法,是人们一直追求的目标。

小波分析是局部化时频分析,它用时域和频域联合表示信号的特征,是分析非平稳信号的有力工具。

它通过伸缩、平移等运算功能对信号进行多尺度细化分析,能有效地从信号中提取信息。

随着小波变换理论的完善,小波在图像去噪中得到了广泛的应用,与传统的去噪方法相比小波分析有着很大的优势,它能在去噪的同时保留图像细节,得到原图像的最佳恢复。

本文对基于小波变换的图像去噪方法进行了深入的研究分析,首先详细介绍了几种经典的小波变换去噪方法。

对于小波变换模极大值去噪法,详细介绍了其去噪原理和算法,分析了去噪过程中参数的选取问题,并给出了一些选取依据;详细介绍了小波系数相关性去噪方法的原理和算法;对小波变换阈值去噪方法的原理和几个关键问题进行了详细讨论。

最后对这些方法进行了分析比较,讨论了它们各自的优缺点和适用条件,并给出了仿真实验结果。

在众多基于小波变换的图像去噪方法中,运用最多的是小波阈值萎缩去噪法。

传统的硬阈值函数和软阈值函数去噪方法在实际中得到了广泛的应用,而且取得了较好的效果。

但是硬阈值函数的不连续性导致重构信号容易出现伪吉布斯现象;而软阈值函数虽然整体连续性好,但估计值与实际值之间总存在恒定的偏差,具有一定的局限性。

鉴于此,本文提出了一种基于小波多分辨率分析和最小均方误差准则的自适应阈值去噪算法。

该方法利用小波阈值去噪基本原理,在基于最小均方误差算法LMS和Stein无偏估计的前提下,引出了一个具有多阶连续导数的阈值函数,利用其对阈值进行迭代运算,得到最优阈值,从而得到更好的图像去噪效果。

基于小波变换的图像去噪方法研究

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里
研究意义
图像去噪是图像处理研究领域中的一个基础而又重要的问题。在农业信息化、智能化、自动化分级与检测和机器视觉等领域，涉及到大量的农产品图像处理问题，图像去噪作为重要的图像预处理步骤之一。在传统的去噪方法中，有效的去噪和保留图像细节信息是非常矛盾的，其去噪效果都不是很理想。小波变换在对图像进行去噪的同时，又能成功地保留图像的边缘信息。
PSNR10log(MN) M SE
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x x 2 2
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6
小波变换
小波能够消噪主要得益于小波变换具有低觞性、多分辨率特性、去相关性、基函数选择灵活。
2021/10/29
小波去噪流程
含噪图像
小波分解
阈值选择
小波高频系数处理
小波重构图像
8
比较不同母小波函数对小波阈值去噪影响
➢ 基于小波变换的图像去噪方法研究
目
录C
o nt en ts
0 1
研究背景与意义
传统去噪方法
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0
3
噪声及去噪图像质量评价
基于小波变换图像去噪
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调用到的程序以及函数
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比较并得出结论
6
研究背景
现实中的图像由于种种原因都是带噪声的。噪声恶化了图像质量，使图像模糊，甚至淹没和改变特征，给图像分析和识别带来困难。为了去除噪声，会引起图像边缘的模糊和一些纹理细节的丢失。反之，进行图像边缘增强也会同时增强图像噪声。实验表明，基于小波变换的图像去噪方法应用于农产品图像去噪具有信噪比高、视觉效果好等优点，将小波变换用于农产品图像去噪是有效、可行的。因而本文进行了基于小波变换的对图像去噪方法的研究。阐述了小波去噪原理和方法，初步探讨了小波去噪中的阈值选取，并基于MATLAB实现了小波去噪中软、硬阈值的计算机仿真，并对实验结果进行了分析比较。

基于小波阈值的图像去噪-毕业论文

---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要随着多媒体技术的飞速发展，图像信息越来越重要，但是图像在获取、传输、和存储的各个细节中会受到影响，导致最终的图像不可避免的存在各种质量下降问题，我们需要的是高分辨率的图像，对有噪声的图像进行去噪处理有很重要的意义。

本文主要阐述的是基于小波变换的图像阈值去噪方法。

小波变换是一种信号处理技术，可以在时域和频域上显示信号。

小波变换可以将一个信号分解为代表不同频带的多个尺度，通过小波变换，可以确定信号在每个尺度上的时频特征，这样的属性可以用来消除噪声。

基于阈值的图像去噪方法被科学家Donoho和Johnstone提出了，基于阈值的去噪方法可以采用硬阈值或软阈值函数，它易实现且具有良好的效果。

在本文中，采用了不同的噪声，不同的阈值，不同的阈值函数进行分析与相比较。

关键词：小波变换；阈值；阈值函数；图像去噪；A b s t r a c tWith the rapid development of multimedia technology and network technology, image information becomes more and more important in people's work, study and life. But the image in the acquisition, transmission, and storage process sections will be affected seriously, which leads to the final image effected by all kinds of inevitable quality problems. but, which we need is the image with clearity and high resolution. Therefore, to deal with the noise of noisy images has very important meaning in practical application and life.There are a lot of methods for image de-noising. This paper mainly describes the image de-noising method based on wavelet transform. It is well known that wavelet transform is a signal processing technique which can display the signals on in both time and frequency domain. In this paper, we use several threshold based on wavelet transform to provide an enhanced approach for eliminating noise.Wavelet transforms can decompose a signal into several scales that represent different frequency band. The position of signal's instantaneous at each scale can be determined approximately by wavelet transform.Such a property can be used to denoise. Threshold-based de-noising method was proposed by Donoho. Threshold-based de-noising method is used hard-threshold or soft-threshold. It is very simple and has good performance. This paper uses the threshold techniques which applied threshold according to each band characteristic of image.In this paper, the results will be analyzed and compared for different noises, different thresholds, different threshold functions. It has a superior performance than traditional image de-noising method.Keyword：Wavelet Transform; Threshold; Threshold Function; Image De-noising第一章绪论1.1研究目的和意义当今各种信息充斥于我们的日常生活中，图像信息成为人类获取信息的重要信息，因为图像具有传输速度快，信息量大等一系列的强势[1]。

基于小波变换的图像去噪方法

Abstract: Based on the advantage of wavelet denosing and ai m ing at the p roblem that the traditional wavelet denosing w ill destroy the im age edge and lose the details, some imp roved im age denosing methods based on wavelet transform were stud2 ied. These methods are the method based on the wavelet transform and median filter, the method by combination ofW iener filter and wavelet filter, the method by combination of wavelet transfor m denosing and higher order statistics, and so on. Sim ulation results show that the p roposed methods are efficient to reduce the noise while p reserving the detail information of the im age, and are useful in p ractical app lication. Key words: wavelet transfor m; W iener filter; wavelet filter; median filter; higher order statistics

基于小波变换的图像阈值去噪的改进方法

人工智能及识别技术本栏目责任编辑：李桂瑾电脑知识与技术１引言图像去噪常用的方法有以下几种：傅立叶变换，时频分析，Ｄｏｎｏｈｏ提出的基于小波变换的软阈值和硬阈值去噪［１－３］。

每一种方法都有它特定的应用领域，其中，Ｄｏｎｏｈｏ的软阈值和硬阈值方法是最常用的。

深入研究Ｄｏｎｏｈｏ的软阈值和硬阈值方法会发现它的不足之处：硬阈值函数具有不连续性；软阈值方法中，估计后的小波系数和分解得到的小波系数总存在恒定的偏差，并且不能表达出分解后系数的能量分布。

正因为这些缺陷，去噪后的图像在某些区域会变得模糊，从而阻碍了它的进一步的应用。

Ｄｏｎｏｈｏ阈值去噪方法中，关键的步骤是，根据具体的情况选择合适的小波函数分解图像，选取恰当的阈值并构造相应的阈值函数。

在参考文献［４］和参考文献［５］的论文中，对如何选择小波函数和恰当的阈值进行了讨论，但是并没有谈到构造相应的阈值函数。

文献［６］的文章构造了阈值函数，但是他提出的函数缺少能量信息，并且只是应用到了一维去噪中。

与以上提到的论文相比，本文是根据小波的特性提出的改进的阈值函数。

新的阈值函数基于Ｄｏｎｏｈｏ的传统去噪方法，比传统方法有更多的优点。

应用它不但可以实现能量自适应去噪，而且能够保存图像的边缘信息；函数的表达式简单，避免了硬阈值函数的不连续性；相比软阈值和硬阈值函数，新阈值函数更灵活，它将Ｄｏｎｏｈｏ的软阈值和硬阈值作为两种特殊的情况。

利用这些优点可以构造出简便、有效、实用的去噪方法。

仿真结果表明，改进后的方法应用于图像去噪，无论是视觉效果还是信噪比都有了改善。

论文结构如下：第二部分简单介绍Ｄｏｎｏｈｏ的去噪方法；第三部分讨论改进的阈值去噪函数；最后给出仿真结果和结论。

２Ｄｏｎｏｈｏ的去噪方法２．１基本的二维去噪模型噪声模型为：ｓ（ｉ，ｊ）＝ｆ（ｉ，ｊ）＋σｅ（ｉ，ｊ）（１）其中，ｆ（ｉ，ｊ）为原图像信号，ｓ（ｉ，ｊ）为被噪声污染的信号，ｅ（ｉ，ｊ）为高斯噪声，σ表示噪声程度。

基于小波自适应阈值的图像去噪方法

第23卷　第4期吉林大学学报(信息科学版)Vol.23　No.4 2005年7月Journal of J ilin University(I nf or mati on Science Editi on)July2005文章编号:167125896(2005)0420445204基于小波自适应阈值的图像去噪方法倪虹霞1,2,杨信昌3,陈贺新1(11吉林大学通信工程学院,长春130012; 2.长春工程学院信息工程系,长春130021;3.中国人民解放军4808工厂军械修理厂信息中心,山东青岛266042)摘要:针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将小波自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法。

该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声。

仿真实验结果表明,去噪后图像的峰值信噪比提高了1～2d B,从而证明了该方法的有效性。

关键词:小波变换;中值滤波;自适应阈值去噪中图分类号:TP391141 文献标识码:ADe2noising Method Based on Adap tive W avelet ThresholdingN I Hong2xia1,2,Y ANG Xin2chang3,CHEN He2xin1(1.College of Communicati on Engineening,Jilin University,Changchun130012,China;2.Dep tart m ent of I nf or mati on Engineering,Changchun I nstitute of Technol ogy,Changchun130021,China;3.O rdnance Reva mp ing D ivisi on4808T H Fact ory of P LA of China,Q ingdao266042,China)Abstract:The de2noising method by threshold based on wavelet transf or m is only used t o re move Gaussian W hite Noise and invalid t o re move i m pulse noise This paper p r oposes the de2noising method that combines wave2 let adap tive threshold algorithm and median filter.This method can effectively re move fixed noises of the Gaussi2 an W hite Noise and i m pulse noise.The si m ulati on experi m ent shows that the Peak Signal2Noise Rati o of de2noi2 sing i m age is increased1～2d B,and the validity of this algorithm is de monstrated.Key words:wavelet transf or mati on;median filter;adap tive wavelet threshold de2noising引　言从自然界获得的图像大部分都包括多种噪声,仅去除某一种噪声无法达到最佳的图像去噪效果。

基于小波自适应阈值图像去噪方法的研究

的阈值函数对各层高频系数进行处理来达到去噪效果。实验结果表明，与传统方法相比，该方法运算量较小，能有效去除
高斯白噪声，进一步提高峰值性噪比，同时能够很好地保留图像细节信息。关键词：图像去噪；小波变换；多尺度；自适应阈值；峰值信噪比
中图分类号：ＴＰ７５１．１文献标识码：Ａ文章编号：１６７３－６２９Ｘ｛２０１３）０８－０２５０－０４
ｄｏｉ：ｌ０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３ — ６２９Ｘ．２０１３．０８．０６４
第２３卷
第８期
计算机技术与发展
ＣＯＭＰＵＴＥＲＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡＮＤＤＥＶＥＬ０ＰＭＥＮＴ
Ｖｏ１．２３Ｎｏ．８Ａｕｇ．２０１３
２０１３年８月
基于小波自适应阈值图像去噪方法的研究
于笃发，邵建华，张晶如
Ａｉｍｍｉｎｇａｔｈｅｔｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｍｕｌｉ－ｔｓｃａｌｅａｄａｐｔｉｖｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｍｅｈｏｔｄｏｆｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｈａｓｂｅｅｎｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＡｃｃｏｒｄｉｎｇｔＯｈｅｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｉｃｔｓｏｆｈｅｔｉｍａｇｅｗａｖｅｌｅｔｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄＣｎａｄｅｔｅｒｍｉｎｅｈｅｔｂｅｔｔｅｒｔｈｒｅｓｈｏｌｄｏｆｄｉｆ－ｆｅｒｅｎｔｌａｙ￣ｓ’ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｆｏｒｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｆｔｅｒｗａｖｄ￣ｄｃｏｅｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｈｅｔｎｐｒｏｃｅｓｓｔｈｅｈｉｇｈｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｏｅｆｉｃｆｉｅｎｔｏｆｅａｃｈｌａｙｅｒｗｉｈｔａｐｐｒｏ・ｐｎａｔｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｆｕｎｃｔｉｏｎｏｔａｃｈｉｅｖｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｅｆｆｅｃｔ．ｈｅＴｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｌａｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｈａｔｔ，ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈ￣ｄｉｔｉｏｎｌａｍｅｈｏｔｄｓ，ｈｉｔｓｍｅｈｏｔｄＣｎａｅｆｆｃｔｅｉｖｅｌｙｅｎｒｌｏｖｅＧａｕｓｓｉｎａｗｈｉｔｅｎｏｉｓｅａｎｄｆｕｒｔｈｒｅｉｍｐｒｏｖｅｈｅｔｐｅａｋｓｉｇｎｌ— ａｏ —ｎｔｏｉｓｅｒａｉｏ，ｔｗｈｉｌｅｗｅｌｌｐｒｅｅｒｓｖｉｎｇｉｍａｇｅｄｅｔａｉｌｓ．

(完整word版)基于小波变换的图像去噪

基于小波变换的图像去噪姓名：兰昆伟学号：********指导老师：***专业：电子信息工程课题背景及意义人类传递信息的主要媒介是语音和图像。

据统计，在人类接收的信息中，听觉信息占20％，视觉信息占60％…。

其中图像信息以其信息量大，传输速度快，作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。

一幅图像所包含的信息量和直观性是声音、文字所无法比拟的。

然而，图像在生成和传输的过程中会受到各种噪声的干扰，图像的质量会受到损害，这对图像后续更高层次的处理是十分不利的。

因此，在图像的预处理阶段，很有必要对图像进行去噪，这样可以提高图像的信噪比，突出图像的期望特征。

图像噪声的主要来源有三个方面：一是敏感元器件内部产生的高斯噪声。

这是由于器件中的电子随机热运动而造成的电子噪声，这类噪声很早就被人们成功的建模并研究。

一般用零均值高斯白噪声来表征。

二是光电转换过程中的泊松噪声。

这类噪声是由光的统计本质和图像传感器中光电转换过程引起的，在弱光情况下，影响更为严重。

常用只有泊松密度分布的随机变量作为这类噪声的模型。

三是感光过程中产生的颗粒噪声。

在显微镜下检查可发现，照片上光滑细致的影调，在微观上呈现的是随机的颗粒性质。

对于多数应用，颗粒噪声用高斯过程(白噪声)作为有效模型。

小波变换具有良好的时频局部化性质，为解决这一问题提供了良好的工具。

随着小波理论的不断发展完善，其良好的时频特性使其在图像去噪领域中得到了广泛的应用。

理论和实验证明，信号与噪声在小波域有着不同的传播特性，信号的小波变换模极大值将随尺度的增大而增大或不变，而噪声的小波变换模极大值将随尺度的增大而减小，充分利用这些特点，在小波变换域中能十分有效地把信号和噪声区别开来。

因此，基于小波变换的去噪方法能够在噪声剔除的同时保护图像信号边缘，具有很好的应用前景和极大的发展潜力。

发展历程及现状为克服傅立叶分析不能同时作时频局部化分析的缺点，1964年，Gabor提出了窗口傅立叶变换，1910年Haar提出最早的Haar小波规范正交基，开辟了通往小波的道路。

小波变换在图像去噪中的应用

小波变换在图像去噪中的应用摘要: 研究了几种基于小波变换的图像去噪方法,分别是小波阀值法、基于小波变换的中值滤波以及维纳滤波与小波滤波相结合的方法,Matlab仿真实验表明上述三种方法都取得了较好的效果,同时也保留了图像的边缘信息。

关键词:小波变换;维纳滤波;中值滤波;阀值去噪1.引言图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤,去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如边缘检测、图像分割以及一些科技应用等。

传统的图像去噪方法分为空间域去噪方法和频域去噪方法,图像空间域去噪的实质是对图像的像素直接进行操作,常用的图像空间域滤波器有均值滤波器、中值滤波器和高斯平滑滤波器。

图像频域去噪是将图像变换到频域,其噪声的频率主要集中在高频,所以选择低通滤波器去除噪音频率,保留低频成分以及逆频重构图像。

但是上述的方法存在一些不足之处[1]:对多种噪声共同干扰的图像去噪效果不理想;去噪的同时平滑了图像的细节,使图像清晰度降低,质量下降。

小波变换具有良好的时频局部特性,可以很好地弥补上述去噪方法的不足。

小波去噪方法的成功主要得益于小波变换具有如下特点[2]:(1)低熵性:小波系数的稀疏分布,使得图像变化后的熵很低。

(2)多分辨率特性: 由于采用了多分辨率的方法,所以可以很好地刻画信号的非平稳特性,如边缘、尖峰、断点等。

(3)去相关性: 因为小波变换可对信号去相关,且噪声在变换后有白化趋势,所以小波域比时域更利于去噪。

(4)选基灵活性:由于小波变换可以灵活选择基底,也可以根据信号特性和去噪要求选择多带小波、小波包、平移不变小波等。

近些年来,学者提出了大量的去噪模型和算法,Ma11at提出的基于小波变换模极大值方法[3],Xu[4]等人提出的相关性去噪方法,Donoho[5]等人提出的阈值去噪方法。

除此之外,各相异性扩散方程模型、全变分模型、双边滤波、非局部平均滤波也受到广泛的研究。

本文描述了小波阀值法、基于小波变换的中值滤波和维纳滤波与小波域滤波相结合的方法对图像进行去噪,matlab仿真实验表明这三种方法取得了不错的效果。

基于小波变换的医学超声图像去噪方法研究

基于小波变换的医学超声图像去噪方法研究摘要：医学超声成像是一种重要的基于超声波的医学影像学诊断技术。

超声成像相比与CT、核磁共振等其他诊断技术有其明显的优势，以其廉价、简便、迅速、安全性高、可连续动态及重复扫描等优点广泛应用于临床医学诊断中。

但是超声成像也有其不足之处，最重要的是超声成像诊断的准确性容易受到外界的干扰，使其图像质量较差，影响诊断结果。

这样超声图像的去噪就成为了一个重要的问题。

因为超声图像中所含有的噪声是一种乘性斑点噪声，所以使医学超声图像去噪成为了一个很复杂而困难的过程。

小波变换是近几年来发展起来的一种变换分析方法，它有短时傅里叶变换局部化的特点，同时能够提供一个随频率改变的时间-频率窗口，是进行信号和图像处理的理想工具。

由于小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化特性，因此小波变换在去噪中得到广泛应用。

超声图像的去噪是超声诊断的前提，它对后面病情的识别和诊断有很重要的影响，因此超声图像的去噪在医学图像处理中有其重要的意义。

围绕小波图像去噪中心问题进行了研究，提出本文的处理方法-小波变换去噪。

在了解关于小波变换的基础理论后，提出相适应的去噪方法，首先把原始医学超声图像进行对数变换，然后选择合适的小波和小波分解层数对变换后的图像进行小波分解，随后对高频系数进行阈值量化，对每层选择一个阈值对其高频系数进行软阈值化处理，最后利用小波重构，得到去噪后的图像，并进行指数变换得到所需图像。

实验表明，小波变换在超声图像去噪中有其很大优势。

关键词：超声成像；斑点噪声；小波变换；阈值AbstractAbstract:Medical ultrasound imaging is a kind of important medical imaging diagnosis based on ultrasonic technology.Ultrasonic imaging compared to CT, nuclear magnetic resonance (NMR) and other diagnostic technique has the obvious superiority,With its cheap, convenient, quick, high security, a dynamic and repeat scan widely used in clinical advantages of medical diagnosis.But the ultrasonic imaging also has its shortcomings, the most important is the diagnostic accuracy of ultrasonic imaging vulnerable to outside interference, make the image quality is poorer, affect a diagnosis. Such ultrasound images of the denoising became an important question. Because the ultrasound images is contained in the noise is a kind of multiplicative noise spots, so that medical ultrasound image denoising became a very complex and difficult process.Wavelet transform is in last few years developed a kind of transformation analysis method, it has a short-time Fourier transform the characteristics of localization, and to provide a on frequency change time-frequency window, signal and image processing is the ideal tool. Because of wavelet transform in the time domain and frequency domain and has good localization characteristics, so the wavelet transform in the denoising performance of widely used. 酽锕极額閉镇桧猪訣锥。

基于小波变换的阈值图像去噪

阈值选择
阈值估计过小，处理之后的图像与原图像差别也越小，有的图像相当于
重要性
未处理 ; 当阈值选取过大时，处理之后的图像虽然把噪声信号去除地很
清楚，但是也将原图像的特征信息给消除了，违背了图像去噪的目的与
意义。
阈值选取方法
全局阈值局部阈值
阈值估计方法
方法一 VisuShrink 阈值
常用的方法
分类
目前图像上存在的噪声可分为如下几类：
1
椒盐噪声
2
高斯噪声
3
斑点噪声
举例
从图像可以看出，被噪声污染的信号的特征信息很难从肉眼中得到提取。且由于噪声的覆盖，图像的边缘信息以及细节特征信息也被污染，从而图像无法被使用，会给人们造成很大的损失。所以如何有效的去除图像中的噪声是现在主要的研究目的。
方法二 Sureshrink 阈值
方法三
ห้องสมุดไป่ตู้
平移不变小波阈值法
总结
小波变换方法能够较好的弥补其他方法中局部细节特征丢失的缺陷，在处理一些特定的问题上具有较大的优势。
感谢聆听
小波系数分类
02
01
软阈值法
去除方法
02
硬阈值法
噪声方差估计
噪声方差的估计直接影响到阈值的选择，也对图像的去噪效果起到重要的作用。
在估计噪声方差中，一般直接采用第一层细节信号分析，这种估计方法在操作上比较简单，并且估计效果也能满足需求，所以在小波去噪中此方法的适用性较广。
内容
此方法针对含噪图像中的信息较少时的情况，可以准确的估计出噪声方差，从而去噪的效果较为理想。但是含噪图像中的细节比较多时，此方法的噪声估计会具有不确定性，容易出现非常大的误差。

基于一种小波变换的图像增强去噪算法分析

基于一种小波变换的图像增强去噪算法分析白书华;陈志龙【摘要】In order to solve the problem of effective image denoising,this paper presents a wavelet denoising algorithm with low time resolution and high temporal resolution.The feasibility of the algorithm is verified by experimental data.The experiment and simulation results show that the two-dimensional wavelet lifting algorithm improves the visual effect of the image,so that the image denoising has better denoising effect and implementation in FPGA on the conclusion of good.%针对如何进行有效图像去噪的问题,提出了低频时变换的时间分辨率低,高频时变换时间分辨率也较高的这种小波去噪算法.通过试验数据验证了该算法的可行性稳定性.通过实验和仿真结果表明二维小波提升算法增强了图像的视觉效果,从而得出了对图像去噪也起到较好的去噪效果并能很好的在FPGA上的具体实现的结论.【期刊名称】《南昌大学学报（理科版）》【年(卷),期】2017(041)003【总页数】7页(P293-299)【关键词】小波变换;图像去噪;算法【作者】白书华;陈志龙【作者单位】南昌理工学院,江西南昌 330044;南昌理工学院,江西南昌 330044【正文语种】中文【中图分类】TN919.23在图像去噪系统的研究过程中，小波变换是近年来信号处理领域研究的特点和热点，作为一种有效的多分辨信号处理工具，具有良好的时频局域化特性，对信号滤波、图像压缩和数据融合的方面的研究产生了深远的影响。

基于小波变换的一种图像增强去噪算法

& 1 #1 & 角子图的方差 % (
一个多分辨分析 ’其中 %# 它的尺度函数 %( $%)’ &Z 1 # 为 "! ’ 小波函数为 ! ! ’ ’ *’ *’ *’ ! ! +" +" +"
! ( 设存在整数( 其中( (对 *’ ! ! +" ( 1 和( #’ #% 1 [1 % # && ’ 有如下分解式 ) 于图像,! *’ %( " +" 1
1 $& 化的自适应性 % ( # # 设张量积空间 + " 的 %# E &, &"’ 构成二维空间 ! !
F" G! 图像噪音的估计一般情况下 ’ 图像噪音的方差是未知的 ’ 需从数据中估计 ( 图像经过小波变换后 ’ 噪音的能量大多集中在对角子图上 ’ 因此 ’ 噪音的方差也应取决于对
万方数据
第 # 期 !!!!!!!!!!!!!!!!! 袁修贵 ’等 )基于小波变换的一种图像增强去噪算法
/# 6 6/
按照一定准则 ’ 将小波系数划分成两类 ) 一类是重要
1! 图像的小波多分辨表示及子带增强法
# 3& 如果窗函数 ! "! ! 满足 # 容许性 $ 条件 % ’ 那 E" 么 ! 称为一个 # 基小波 $ ( 对 !! " 通过伸缩与平移 ’ "
不会发生奇变 ’ 但是它对绝对值大于阈值# 的小波系数用# 来缩减 ’ 使图像失真* 而采用# 硬阈值化$ 时’ 在跳跃点处产生奇变 ’ 在图像上引起高频变化’ 其优点是对绝对值大于阈值 # 的小波系数 ’ 保留的使图像保真 ( 小波系数与原始系数相同 ’ 鉴于这 # 种阈值化的优缺点 ’ 在此提出了对小波系数用软阈值和硬阈值相结合的处理方式 ’ 同时引入增益因子’ 即对图像感兴趣的信息进行补充( 式! " 为小波系数的处理函数 2! ( ’ ! 3 ) 4"

学年论文-基于小波变换的图像去噪算法研究

XXXXX大学学年论文题目基于小波变换的图像去噪算法研究学生XXX指导教师XXX 讲师年级2007级专业系别学院计算机科学与信息工程学院XXXXX大学2010年6月２０日论文提要研究小波变换中的图像分解与重构的Mallat算法,阐述正交小波变换中阈值的选取,并进行了实验研究。

图像噪声的存在严重影响了图像的处理效果，图像去噪有利于图像的后续处理。

本文对小波图像去噪方法进行了研究和分析，在总结了以往的阈值去噪经验基础上提出了一种新的阈值估计方法，改进阈值在 BayesShrink 阈值上增加了一个修正因子β，使该阈值更有效的利用了小波系数的空间相关性，在高频带使用较大的阈值去噪，在低频带使用较小的阈值去噪，从而使该阈值在去噪时更有效的区分信号与噪声，使去噪重构图像的信噪比 PSNR 比BayesShrink 阈值高，获得较好的去噪效果；并针对硬阈值函数和软阈值函数的缺点，提出了收缩阈值函数改进方案，该阈值函数能获得比硬阈值函数和软阈值函数更好的去噪效果。

基于小波变换的图像去噪算法研究摘要：图像的压缩有利于图像的传输和储存，本文对静止图像的压缩方法进行了较深入的研究，分析了EZW和SPIHT算法的优缺点，在SPIHT 算法的基础上提出了一种改进的算法，该算法采用了更简单的集合分割与排序策略，对最低频子带采用单独DPCM编码等措施在一定程度上克服了 SPIHT 图像编码算法的不足，提高了编码速度，减少了内存的消耗，提高了图象复原的质量。

并分析了噪声对图像零树编码的影响，针对带有噪声的图像提出了一种多阈值编码方法，该方法将小波阈值去噪和编码相结合，能在编码的同时去除噪声，仿真实验结果表明该算法比EZW的编码效果好，能有效的去除噪声。

关键词：小波变换，图像去噪，阈值，图像编码，嵌入式零树编码一、小波分析的发展小波分析是近年来国际上掀起新潮的一个前沿研究领域，是继Fourier分析的一个突破性进展，它给信号处理领域带来了崭新的思想，提供了强有力的工具，在科技界引起了广泛的关注和高度的重视。

基于小波变换的图像阀值去噪算法

基于小波变换的图像阀值去噪算法作者：熊成基来源：《科技风》2019年第20期摘要：随着社会经济的不断发展和科学技术的日益提高，人们对于各种数字仪器和数码产品的需求越来越多，同时，伴随着时代的进步，图像和视频已然成为当下人类活动中最常用的信息载体。

但是，受种种因素的影响，图像的获取和传输过程很容易出现画质降低的问题，尤其以因各种噪声导致的图像降质问题最为严重。

基于此，本文从图像阀值去燥算法理論基础出发，结合试验研究了小波变换下图像阀值去噪算法的应用改进方法，以希冀给予广大图像领域专家一些可行的帮助和建议，进而促进我国图像阀值去噪技术的进一步发展和进步。

关键词：小波变换;图像阀值;去噪算法;算法研究;改进方法1 相关概念概述1.1 小波变换理论小波变换理论是在1822年法国数学家傅里叶发表的傅里叶变换算法理论及1829年法国数学家狄利克雷证明的狄利克雷条件基础上推陈出新发展的一种可以用于信号处理、图像处理、模式识别等诸多领域的全新变换理论。

小波变换能够将图像中信号与噪声有效的进行分离，起到改善图像画质的作用，而这也正是小波变换算法被研究和推广的原因所在。

1.2 Mallat算法Mallat算法是研究小波算法的基础和前提，是一种从空间概念上对小波算法进行解释说明的算法，能够在尺度变化过程中观察图像的变化特征。

首先，Mallat算法首次提出了采用奇异点模极大值法来测定图像信号，这种通过观察信号与噪声在图像上的分水岭的方法，能够很明显的分离信号和噪声，从而能够为图像噪声的去除良好的指示作用。

但是，在实际的Mallat算法应用过程中，往往存在实际信号与处理边界不一致的问题，因此就目前来看Mallat算法还需要完善。

1.3 图像去噪图像去噪技术发展迅速，对各种图像噪声种类的去除一直都是图像去噪领域所重要研究的对象，而从目前我国的图像去噪技术的理论研究成果来看，现有图像去噪方法主要包含以下几种：1.3.1 均值滤波器均值滤波器是一种借助邻域平均算法实现噪声颗粒去除的去噪技术，一般可分为三种，但三种技术均存在适用范围较小的问题，例如，最常见的谐波均值滤波器不适用于处理“胡椒”噪声。

基于小波变换与阀值收缩法的图像增强去噪(精)

第 19卷第 2期四川理工学院学报 (自然科学版 V ol . 19 No. 2JOURNAL OF SICHUAN UNIVERSITY OF2006年 4月 SCIENCE & ENGINEERING (NATURAL SCIENCE EDITION Apr . 2006文章编号:1673-1549(2006 02-0008-04基于小波变换与阀值收缩法的图像增强去噪高飞,杨平先,孙兴波(四川理工学院电子与信息工程系,四川自贡 643000摘要:提出了一种基于小波变换与阀值收缩法的图像增强去噪方法。

图像经过小波分解后可以得到一系列不同尺度上的子带图像, 在不同尺度的子带图像上进行基于阈值收缩滤波的细节系数增强, 再进行小波重构,即可得到增强后的图像。

该方法可以有效地去除噪声,增强图像的平均梯度,改善图像的视觉效果。

关键词:图像增强;小波变换;去噪;阀值收缩中图分类号:TP391 文献标识码:A前言小波变换是传统傅里叶变换的继承和发展, 由于小波的多分辨率分析具有良好的空间域和频率域局部化特性, 对高频采用逐渐精细的时域或空域步长, 可以聚焦到分析对象的任意细节, 因此特别适合于图像信号这一类非平稳信源的处理,已成为一种信号/ 图像处理的新手段。

目前,小波分析已被成功地应用于信号处理、图象处理、语音与图像编码、语音识别与合成、多尺度边缘提取和重建、分形及数字电视等科学领域 [1]。

图像增强是图像处理中一个非常重要的研究领域,已经有许多非常成熟和有效的方法如直方图均衡、高通滤波、反掩模锐化法等,但是这些传统的图像增强方法都存在着不足,如噪声放大、有时可能引入新的噪声结构等。

目前已经有许多关于小波变换在图像处理方面的应用研究, 取得了非常不错的效果。

针对传统图像增强中存在的一些问题,如增强噪声、丢失细节等,本文提出了一种基于阈值收缩法[2]的小波图像增强方法, 实验结果表明该方法能较好地解决图像增强中的噪声放大的问题, 并能非线性地增强图像的细节信息,保持图像的边缘特征,改善图像的视觉效果,是一种很有效的方法。

基于一种新的指数收缩函数的小波去噪方法

基于一种新的指数收缩函数的小波去噪方法白阿宁【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2012(35)7【摘要】首先介绍一些基于小波去噪的经典方法,主要集中在小波收缩函数上,然后提出了一种新的柔性收缩函数模型,相比以前的收缩函数,这种函数具有较好的柔性结构,能够较好地提高去噪能力.新的收缩函数避免了硬收缩函数所带来的不连续性和软收缩模型带来的偏差估计.利用Matlab进行了仿真实验,用仿真实例说明了这种指数收缩函数相比以前的函数能够提供更高的SNR增益和更小的MSE性能.%A new exponential shrinkage function is proposed, which has a flexible structure compared with the shrinkage methods proposed previously. The new shrinkage function solved the problem of function encountered by using a hard shrinkage function and will also alleviate the bias in estimation caused by using a soft shrinkage function. The formulae for calculating the bias, variance and L2 risk of the exponential shrinkage function are derived. Simulation examples are given to demonstrate the application procedure of the new method. It is clearly shown that the proposed exponential shrinkage method gives higher signal noise ratio (SNR) gains and reduces the mean square error (MSE) values in evaluation of the signal demising performance.【总页数】3页(P81-83)【作者】白阿宁【作者单位】西藏民族学院,陕西咸阳 712082【正文语种】中文【中图分类】TN911.6-34【相关文献】1.基于小波收缩策略的一种新阈值去噪方法研究 [J], 杨洪仁;黄聪明;黄友之2.基于一种新阈值函数的小波阈值去噪方法研究 [J], 王京港;黄雨青3.基于一种新阈值函数的小波阈值去噪方法研究 [J], 王京港;黄雨青4.一种基于新的小波阈值函数的图像去噪方法 [J], 黄一鹤5.基于一种新阈值函数的小波阈值去噪方法的研究 [J], 曾守桢因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。