基于小波变换和均值滤波的图像去噪方法

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第３４卷第１期
２００７年１月
光电工程
Ｏｐｏ— ｅｔｏｃＥｎｉｅｒｎｇｔＥｌｃｒｎｉｇｎｅｉ
Ｖｏ．４，ｏ．１３Ｎ１
Ｊｎ，０ａ２ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ７
文章编号：１０ — ０（０７０ — ０２０３５２０）０７ — ４０１Ｘ１
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的模板进行均值滤波儡后将低频近似图像与三个均值滤波后高频细节图像合成得到去噪后的图像．实验结果表
明，该方法在降低了图像噪声的同时又尽可能地保留图像的细节，其去噪效果优于单一小波阁值法和均值滤波法；
关键词：图像去噪；小波变换；均值滤波；滤波模板中图分类号：ＴＩ．３Ｎ９１７文献标识码：Ａ－
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均值滤波是一种常用的图像滤波去噪方法，该方法运算简单。对高斯噪声具有良好的去噪能力。但均值滤波在本质上是一种低通滤波的方法，在消除噪声的同时也会对图像的高频细节成分造成破坏和损失，使图像模糊，这是均值滤波法存在的固有缺陷【。为了解决均值滤波算法存在的图像模糊问题，人们提出ＪＪ许多改进算法，如邻点平均法、梯度倒数加权平滑法、最大均匀性平滑法、小斜面模型平滑法、自适应加权平滑法［３，它们讨论的重点都在于如何选择邻域的大小、形状和方向，如何选择参加平均的点数以２１－等及邻域各点的权重系数等。图像信号的类型很多，包含的信息也很复杂，各种改进的均值滤波算法一般只对某些类型的图像具有较好的去噪效果，对于不同类型的图像需要调整其形状和参数，因此不具有普适性。
基于小波变换和均值滤波的图像去噪方法
龚昌来
（嘉应学院电子信息工程系，广东梅州５４Ｉｌ０５）
摘要：将小波变换和均值滤波相结合提出了一种有效的图像去噪方法，先将含噪图像进行小波分解，获得不同频带的子图像．将低频近似图像保持不变，对水平、垂直和对角三个方向高频细节图像根据其特性采用三种不同形状
（ｅａｔｅｔｆｌｔｎｃａｄＩｏｍｔｎｎｉｅｉ，ｉｉｇＵｉｒｉ，ｉｏ１０５ＣｉＤｐｒｎｏＥｅｒｉｎｎｒａｉＥｇｎｒｇＪａｎｎｖｓｙＭｅｈｕ５４１，ｈｎｍｃｏｓｆｏｅｎｙｅｔｚａ）
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