基于小波自适应阈值图像去噪方法的研究

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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
（南京师范大学物理科学与技术学院，江苏南京２１００２３）
摘要：利用小波变换对图像去噪是一种非常有效的方法。传统的小波去噪算法对图像去噪后的平滑效果不是很好，图
像细节清晰度不够高，甚至会产生伪吉布斯现象。针对这些现象，文中提出了一种改进的基于小波变换的多尺度自适应阈值图像去噪方法。该方法根据图像小波分解的特性，确定适合小波分解后不同层系数去噪的较优阈值，然后结合恰当
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＰｈｙｓｉｃｓａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮａｎｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎ姐ｊｉｎｇ２１００２３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｕｓｉｎｇｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｔｏｉｌｆｔｅｒｎｏｉｓｅｓｏｎｉｍａｇｅｉｓａｖｅｒｙｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｅｈｏｔｄ．Ｔｈｅｓｍｏｏｔｈｉｎｇｅｆｅｃｔｉｓｎｏｔｖｅｒｙｇｏｏｄｏｆｒａｔｉｔｄｉｏｎ－
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
wenku.baidu.com
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＩｍａｇｅＤｅｎｏｉｓｉｎｇＢａｓｅｄｏｎＷａｖｅｌｅｔＡｄａｐｔｉｖｅＴｈｒｅｓｈｏｌｄ
ＹＵＤｕ—ｆａ，ＳＨＡＯＪｉａｎ－ｈｕａ，ＺＨＡＮＧＪｉｎｇ－ｒｕ
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
Ａｉｍｍｉｎｇａｔｈｅｔｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｍｕｌｉ－ｔｓｃａｌｅａｄａｐｔｉｖｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｍｅｈｏｔｄｏｆｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｈａｓｂｅｅｎｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＡｃｃｏｒｄｉｎｇｔＯｈｅｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｉｃｔｓｏｆｈｅｔｉｍａｇｅｗａｖｅｌｅｔｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄＣｎａｄｅｔｅｒｍｉｎｅｈｅｔｂｅｔｔｅｒｔｈｒｅｓｈｏｌｄｏｆｄｉｆ－ｆｅｒｅｎｔｌａｙ￣ｓ’ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｆｏｒｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｆｔｅｒｗａｖｄ￣ｄｃｏｅｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｈｅｔｎｐｒｏｃｅｓｓｔｈｅｈｉｇｈｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｏｅｆｉｃｆｉｅｎｔｏｆｅａｃｈｌａｙｅｒｗｉｈｔａｐｐｒｏ・ｐｎａｔｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｆｕｎｃｔｉｏｎｏｔａｃｈｉｅｖｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｅｆｆｅｃｔ．ｈｅＴｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｌａｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｈａｔｔ，ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈ￣ｄｉｔｉｏｎｌａｍｅｈｏｔｄｓ，ｈｉｔｓｍｅｈｏｔｄＣｎａｅｆｆｃｔｅｉｖｅｌｙｅｎｒｌｏｖｅＧａｕｓｓｉｎａｗｈｉｔｅｎｏｉｓｅａｎｄｆｕｒｔｈｒｅｉｍｐｒｏｖｅｈｅｔｐｅａｋｓｉｇｎｌ— ａｏ —ｎｔｏｉｓｅｒａｉｏ，ｔｗｈｉｌｅｗｅｌｌｐｒｅｅｒｓｖｉｎｇｉｍａｇｅｄｅｔａｉｌｓ．
ａｌｗａｖｅｌｅｔｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｌｇｏ珊ｌＩｌｌ，ａｎｄｔｈｅｉｍａｇｅｄｅｔａｉｌｐｒｅｃｉｓｉｏｎｉｓｎ ’ ｔｈｉｇｈｅｎｏｕｇｈ，ｅｖｅｎｆａｌｓｅＧｉｂｂｓｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎＣａｌｌｂｅｐｒｏｄｕｃｅｄ．