基于二进小波的多阈值图像去噪方法

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在现实应用中,图像中噪声的存在依然是不可避免且必须解决的问题,研究希望图像在经过去噪后能把原来图像的重要特征较好地保留,且视觉效果能够满足现实需要,这对日常生产生活至关重要.基于以上目的,在D.L.Donoho等人提出的阈值图像去噪方法的基础上,本文提出了一种基于二进小波的多阈值去噪算法.针对传统软硬阈值函数的应用缺陷,提出了专门针对二进小波àtrous算法的一个新的阈值函数,该阈值函数创新性地引入了三角函数,这使得阈值函数具备了更多的灵活性,为图像去噪过程带来了更大的便利.除此之外,部分已有的方法中忽略了不同尺度系数的差异性而对所有系数均使用同一阈值.针对这一缺陷,本文给出了通用阈值的一种改进形式,改进后的形式随着尺度的增加阈值随之变小,这种改变使得去噪过程中使用了多个阈值,很好地迎合了小波系数尺度越大系数越小这一特性.另外,为了使去噪效果更佳,本文使用二进提升格式构造了两个具有高阶消失矩的二进小波滤波器.通过对比发现,消失矩越高的滤波器对于图像的整体处理效果越好.为分析此方法的去噪性能,本文采用正交小波滤波器以及新构造的具有高阶消失矩的二进小波滤波器,对不同图像叠加不同水平的噪声进行了对比仿真实验.从主观和客观两个方面进行分析后可以发现,相比传统的阈值去噪算法,本文提出的算法不仅改进了硬阈值函数在阈值处不连续的缺点,而且克服了软阈值模型中原系数与经过阈值处理后的系数之间有恒定偏差的缺点.从结果可以发现针对不同的算法提出与之相符的阈值函数可使实验效果更好,且同样的滤波器对不同图片去噪效果也不尽相同.通过实验仿真可以看出本文方法在图像去噪后总体上具有更高的信噪比,取得了更好的视觉效果,从而具有更好的实用性,是一种有效的图像去噪方法.
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