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《一種基于小波變換的自適應閾值圖像去噪方法》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、前沿技術一種基于小波變換的自適應閾值圖像去噪方法ａｂａｃ杜林周新明李征黃曉芳蘭州交通大學ａ．電子與信息工程學院；ｂ．交通運輸學院；ｃ．自動化與電氣工程學院蘭州７３００７０取代當前窗口內的所有抽樣的中位值。中值濾波０引言的嚴格數學定義如下：設濾波窗口Ａ的長度為ｎ＝由于小波變換有良好的局部特性，作為一種信２ｋ＋１或ｎ＝２ｋ，觀測值的個數為Ｎ，Ｎ≥ｎ，即：ｘ１，［１］號和圖像處理工具，它得到了廣泛應用。１９９５ｘ２，…，ｘＮ。當窗口Ａ在觀測值序列上移動時，標準年，Ｄｏｎｏｈｏ首次提出了小波閾值，小波閾值是一種中值濾波器輸出ｍｅ
2、ｄ（ｘｉ）為非線性的方法，它是在小波域內通過對小波系數進ｘｋ＋１ｎ＝２ｋ＋１ｍｅｄ（ｘ２）＝{（１）行處理來達到去噪的目的，其理論前提是認為圖像ｘｋ＋ｘｋ＋１ｎ＝２ｋ的小波系數是服從廣義高斯分布且絕對幅值較大式（１）中：ｘｋ表示窗口內２ｋ＋１或２ｋ個數據值的中的小波系數主要由信號變換后得到，而絕對幅值較位數［３］。小的小波系數則主要是由噪聲變換后得到的，這樣中值濾波算法是一種非線性濾波處理技術，可就可以通過設定閾值將較小的噪聲系數清除來達用來抑制圖像中脈沖干擾及椒鹽噪聲，并且可保持［２］到去噪的目的。邊緣不被模糊，它既可
3、以用于二值圖像，也可用于本文在Ｄｏｎｏｈｏ等人提出的圖像去噪方法Ｖｉｓ灰度圖像的處理［４］。ｕｓｈｒｉｎｋ和Ｃｈａｎｇ等人提出的基于Ｂａｙｅｓ準則的圖像２混合噪聲背景下的小波圖像去噪去噪方法Ｂａｙｅｓｓｈｒｉｎｋ的基礎上，提出了一種基于小波變換的自適應多閾值圖像去噪方法，這種方法是一般來講，現實中的大部分圖像不但含有高斯在不同子帶和不同方向上通過選擇不同的最佳閾噪聲，而且還含有椒鹽噪聲。針對這種情況，可以值來去噪，從而獲得更好的去噪效果。采用基于小波的自適應閾值和中值濾波相結合的圖像去噪方法。該算法的實現方法和原理如下
4、。１中值濾波算法１）使被混合噪聲污染的圖像通過中值濾波處中值濾波ＭＦ（ｍｅｄｉａｎｆｉｌｔｅｒ）是非線性濾波的典理［５］。因為中值濾波是一種非線性濾波器，中值濾型代表，該方法的實質是中位數法。根據中位數法波器的任何輸出總是取自對應的滑動窗口中輸入的基本原理，可以構造中值濾波器，實現對信號的數據中的一個，這就意味著信號經過中值濾波后，去噪處理。該濾波器的本質是一種滑動窗口濾波信號幅度有較高的保真度，不會增加新的量化級，器，濾波操作是使滑動窗口中心位置的信號抽樣值從而避免了引入量化噪聲的干擾。通過中值濾波可以有效去除椒鹽噪聲
5、，也可以抑制一部分高斯收稿日期：２００９１１０１噪聲?！担怠把丶夹g２）通過中值濾波處理后的圖像中含有的大部數分成２類：第１類小波系數僅僅由噪聲變換后得分噪聲都是高斯噪聲，這時對圖像進行小波變換。到，這類小波系數幅值小，數目較多；第２類小波系選用ｓｙｍ４小波基，對圖像進行３層小波分解。因為數由信號變換得來，并包括噪聲的變換結果，這類ｓｙｍ小波的構造類似于ｄＢ小波族，兩者的差別在于小波系數幅值大，數目較小。高斯噪聲小波變換后ｓｙｍ小波有更好的對稱性，更適合于圖像處理，減少模的極大值不會隨著小波尺度變化進行傳遞，而圖重
6、構時的相移。像信號小波變換后模的極大值會隨小波尺度變化假設已經獲得觀測公式為進行傳遞。從這點出發(fā)，可以通過這種小波系數幅ｙｉ＝ｘｉ＋σｎｉｉ＝１，２，…，Ｎ（２）值上的差異構造一種降噪方法。對信號的小波系式（２）中：ｎｉ為零均值的白色高斯噪聲；σ為其方數，根據小波分解的不同層次，設置一個合適的閾差；ｘｉ為期望信號；ｙｉ為觀測值。濾除噪聲ｎｉ的問值，大于這個閾值的小波系數認為屬于第２類系數，題可以認為是如何將ｘ從觀測值ｙ中恢復出來。即同是含有信號和噪聲的變換結果可以保留（簡單記離散小波變換的變換矩陣為Ｗ，則對式（２）地保留
7、或進行后續(xù)操作），而小于這個閾值的小波進行小波變換得系數，則認為是第１類小波系數，即完全由噪聲變換Ｙ＝Ｘ＋Ｎ或Ｙｉ＝Ｘｉ＋Ｎｉ（３）而來，去掉這些系數，達到了降低噪聲的目的。同式（３）中：Ｙ＝Ｗｙ，Ｘ＝Ｗｘ，Ｎ＝Ｗσｎ。對應于Ｗ，存時由于保留了大部分包含信號的小波系數，所以又在逆變換矩陣Ｍ，滿足ＷＭ＝１。可以較好地保持圖像細節(jié)。采用軟閾值函數對小小波變換中的變換尺度特性對確定信號具有波系數進行閾值操作，軟閾值函數為一種“集中”的能力，對于大多數信號的能量，在?。樱椋纾睿ǎ祝ǎ椋ǎ祝ǎ椋簦?，Ｗｙ（ｉ）＼ｔＷｙ（
8、ｉ）＝{波變換下可由很小部分小波系數表示，而噪聲是一０，Ｗ（ｉ）＜ｔｙ致分布的。因此，選用一個合適的閾值便可以很好（４）地去噪。式（４）中：Ｗｙ（ｉ）為小波變換的細節(jié)系數；ｔ為閾值。３）利用自適應方法確定小波系數的閾值。閾＾５）對閾值操作后的小波系數Ｘ進行小波反變值的確定在閾值萎縮中是最關鍵的，雖然用Ｄｏｎｏｈｏ換，
