自适应小波阈值去噪算法及在图像处理中的应用
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（ Ｇ ， 斯 混 合模 型 （ Ｍ） 或 （ Ｓ 等 ， Ｇ Ｄ） 高 Ｇ Ｇ Ｍ）
并 通 过 最 小 化 贝 叶 斯 估 计 风 险 来 获 得 小 波 系 数 的最
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于贝 叶斯 理 论降 噪 的方 法 ， 据 大 量 统 计 的结 果 为 根
各种 噪声 ， 了提 高 图像 的有 效 性 ， 进 一 步 研 究 为 为
做 好准 备 ， 需要采 用 一 定 的方 法 去 除 图像 中存 在 的
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关键 词 ：信 息处理 技术 ；自适应 ；小波变 换 ；图像 去噪 ；中点法 中 图分类号 ： Ｐ ９ ． １ Ｔ ３ １ ４ 文献标 志码 ： Ａ 文章 编 号 ：１０ ．０ ３ ２ １ ）７０ ９ －５ ０ ０ １９ （０ １ ０ －８ ６０
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第 ３ ２卷 第 ７期 ２０ １ １年 ７月
兵
工
学
报
Ｖｏ ． ２ １ ３ ＮＯ ７ ．
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２ ０１１
自适 应 小 波 阈值 去 噪 算 法 及在 图像 处 理 中 的应 用
林 杰 ，付 梦 印 ， 道 平 李
（ 京 理工 大 学 自动化 学 院 ，北 京 １ ０ ８ ） 北 ０ ０ １
摘 要 ：针 对 图像 去 噪的 问题 ， 出一种 基 于 自适 应 小 波 阈值 去 噪 的算 法。 该 方 法根 据 噪声 在 提 小 波变换 下 的特 性 自适应确 定 小波分 解 的阈值 ， 并将 去噪 图像 的峰值 信噪 比作 为性 能指标 ， 采用 中
点 法进 行 寻 优 ， 到 最 优 的 阈 值 参 数 。 该 方 法 具 有 自适 应 性 强 、 法 简 单 、 噪 效 果 好 等 特 点 。 通 得 算 去 过 实 例 表 明 ， 方 法 比原 有 的 阂值 去 噪 算 法 去 噪 效 果 更 佳 ， 图像 达 到 更 良好 的视 觉 效 果 。 该 使
噪 声 。 小 波 变 换 … 是 目前 信 号 处 理 中 最 新 的 方 法 之 一 ， 于 它 在 时 域 和 频 域 同 时 具 有 良好 的 局 部 化 由
性 质 ， 以 对 指 定 频 带 和 时 间 段 内 的 信 号 成 分 进 可
小 波系数 选择 一个 先 验 概 率 模 型 ， 如广 义 高斯 模 型
并 通 过 最 小 化 贝 叶 斯 估 计 风 险 来 获 得 小 波 系 数 的最
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于贝 叶斯 理 论降 噪 的方 法 ， 据 大 量 统 计 的结 果 为 根
各种 噪声 ， 了提 高 图像 的有 效 性 ， 进 一 步 研 究 为 为
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关键 词 ：信 息处理 技术 ；自适应 ；小波变 换 ；图像 去噪 ；中点法 中 图分类号 ： Ｐ ９ ． １ Ｔ ３ １ ４ 文献标 志码 ： Ａ 文章 编 号 ：１０ ．０ ３ ２ １ ）７０ ９ －５ ０ ０ １９ （０ １ ０ －８ ６０
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第 ３ ２卷 第 ７期 ２０ １ １年 ７月
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Ｖｏ ． ２ １ ３ ＮＯ ７ ．
ＡＣＴＡ ＡＲＭ ＡＭ ＥＮＴＡＲＩ Ｉ
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２ ０１１
自适 应 小 波 阈值 去 噪 算 法 及在 图像 处 理 中 的应 用
林 杰 ，付 梦 印 ， 道 平 李
（ 京 理工 大 学 自动化 学 院 ，北 京 １ ０ ８ ） 北 ０ ０ １
摘 要 ：针 对 图像 去 噪的 问题 ， 出一种 基 于 自适 应 小 波 阈值 去 噪 的算 法。 该 方 法根 据 噪声 在 提 小 波变换 下 的特 性 自适应确 定 小波分 解 的阈值 ， 并将 去噪 图像 的峰值 信噪 比作 为性 能指标 ， 采用 中
点 法进 行 寻 优 ， 到 最 优 的 阈 值 参 数 。 该 方 法 具 有 自适 应 性 强 、 法 简 单 、 噪 效 果 好 等 特 点 。 通 得 算 去 过 实 例 表 明 ， 方 法 比原 有 的 阂值 去 噪 算 法 去 噪 效 果 更 佳 ， 图像 达 到 更 良好 的视 觉 效 果 。 该 使
噪 声 。 小 波 变 换 … 是 目前 信 号 处 理 中 最 新 的 方 法 之 一 ， 于 它 在 时 域 和 频 域 同 时 具 有 良好 的 局 部 化 由
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小 波系数 选择 一个 先 验 概 率 模 型 ， 如广 义 高斯 模 型