【老生谈算法】医学图像小波去噪的MATLAB实现.doc
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2022-11-05
22:28:24
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医学图像小波去噪的 MATLAB 实现
1 小波基的确定
不同的小波基具有不同的时频特征，用不同的小波基分析同一个问题会产生
不同的结果，故小波分析在应用中便存在一个小波基或小波函数的选取和优化问
题。我们在应用中要把握小波函数的特征，根据应用需要，选择合适的小波基。
在小波分析应用中要考查小波函数或小波基的连续性、正交性、对称性、消失矩、
线性相位、时频窗口的中心和半径以及时频窗的面积等，这些特征关系到如何选
择合适的小波基。本节选取了一些常见的小波基，首先固定小波分解层数和阈值，
然后改变小波基，运行结果。通过计算峰值信噪比(PSNR)来判定哪个小波基对
医学图像去噪效果好。
下表为不同小波基去噪前带噪图像的峰值信噪比（PSNR）和去噪后图像的
峰值信噪比（PSNR），通过峰值信噪比对不同小波基的去噪效果进行评价，从而
选出对图像去噪效果较好的小波基。
表 4-1 不同小波基去噪后图像的峰值信噪比
通过去噪效果图 4-1 和表 4-1 以及图像评价原则我们可以很容易选出对图
像去噪效果好，而又很好的保持图像细节的小波基。从图 4-1 中我们可以看出选
用 sym3 小波基去噪后噪声得到了明显的抑制，但是图像的细节被弱化了，读图
有所影响。选用 sym5 小波基去噪后，噪声没有得到很好的抑制，而且图像细节
已明显消损，对读图有所影响。选用 coif2 小波基对图像进行去噪后，噪声得到
一定的抑制，图像的细节保持的也很好。选用 coif5 小波基对图像去噪后，图像
细节明显消损，对读图有所影响。选用 db2 小波基对图像去噪后图像的噪声虽然
得到抑制但细节变得模糊，很难辨别。选用 db6 小波基对图像进行去噪后，图像
失真比较明显。从表 4-1 中可以看出去噪后图像的 PSNR ,其中使用 coif2 小波基
去噪后图像的 PSNR 最大，通常峰值信噪比 PSNR 愈大愈好。
实验结果如图4-1所示：
小波基
sym3
sym5
coif2
coif5
db2
db6
带噪图像
的 PSNR
17.8678
17.8717
17.8720
17.9184
17.9561
17.9500
去噪图像
的 PSNR
19.4783
22.7813
24.3042
18.1896
21.5627
20.4057
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