【摘 要】
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近年来,数字图像处理技术发展迅速,拥有着广泛的应用领域。图像在获取(数字化过程)、传输等过程中难免会产生噪声,使以后的图像处理工作受到影响,如何从含噪信号中将有用的信息提取
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近年来,数字图像处理技术发展迅速,拥有着广泛的应用领域。图像在获取(数字化过程)、传输等过程中难免会产生噪声,使以后的图像处理工作受到影响,如何从含噪信号中将有用的信息提取出来成为广泛研究的话题,这就是图像去噪。传统去噪方法有很多,大多都是在空域采用线性或是求平均的方法,但效果都不是很理想,低通滤波使得细节部分模糊,有用的高频信息丢失。如何既能有效的减少噪声,又能更好的保留边缘信息成为去噪领域的一大难题。本文针对传统去噪方法的不足,学习了小波变换阈值去噪,对去噪过程中的几个关键问题进行了详细的讨论,例如去噪流程,如何选取阈值,软、硬阈值去噪法的原理和特点,对比了各自的优缺点,在Donoho提出的小波收缩阈值基础上,对常规的软、硬阈值函数在图像去噪中存在的缺陷进行分析,针对传统软硬阈值去噪的弊端,采用了一种比较新颖的阈值选取方法进行去噪,在软阈值去噪原理上进行改进,在阈值前加一个系数公式,通过调节m,n的值得到新的阈值函数,改进后函数不仅连续性好,失真也小,获得了良好的效果。采用Matlab7.0进行仿真实验,以加性高斯白噪声假设为前提,对同一图像分别进行传统去噪、软硬阈值去噪和改进阈值去噪,并进行比对,对结果中的数据进行分析,实验证明,与其他方法相比,改进方案的信噪比,峰值信噪比都有了明显的提高,获得了更好的去噪效果,不仅保留了常规软、硬阈值函数的去噪优越性,还克服了软、硬阈值函数存在的去噪缺陷,去噪的同时,能更好的保留图像的细节信息,清晰度也有了明显的提升,由此证明改进方案的有效性、可行性和优越性。
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