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一种新的基于小波变换的图像消噪方法是在运用小波变换对含噪图像进行消噪前,先对图像进行小波级数分解,对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大;然后对图像采取局部阈值消噪法进行消噪;最后运用小波变换对所得到的图像小波系数进行适当的缩小并将其重构。仿真实验证明这种方法比一般的诸如中值滤波和维纳滤波等图像消噪方法有很大的改进,特别是图像均方差(MSE)有很大的降低,而图像的信噪比也有较为明显的提高。
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一种新的基于小波变换的图像消噪方法
Ξ
杨龙平 ,丁宣浩 ,孙建明
(
11 桂林电子工业学院 通信与信息工程系 ,广西 桂林 541004 ;
21 桂林电子工业学院 计算科学与数学系 ,广西 桂林 541004
)
摘 要 一种新的基于小波变换的图像消噪方法是在运用小波变换对含噪图像进行消噪前 ,先对图像进行小波级数分
解 ,对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大 ;然后对图像采取局部阈值消噪法进行消噪 ;最后运用小波变换对所得到
的图像小波系数进行适当的缩小并将其重构. 仿真实验证明这种方法比一般的诸如中值滤波和维纳滤波等图像消噪方法有
很大的改进 ,特别是图像均方差
(
MSE
)
有很大的降低 ,而图像的信噪比也有较为明显的提高.
关键词 小波变换 ;系数放大 ;中值滤波 ;维纳滤波
中图分类号 TN911173 文献标识码 A 文章编号 1672 —8513
(
2005
)
01 - 0071 - 04
A New Image Denoising Method Based on Wavelet Transform
YANGLong2ping ,DING Xuan2hao , SUN Jian2ming
(
11Department of Communication and Information Engineering , Guilin University of Electronic Technology ,
Guilin 541004 , China ;21Department.of Computing Science and Mathematics ,
Guilin University of Electronic Technology , Guilin 541004 ,China
)
Abstract : A new image denoising method based on wavelet transform is proposed. The coefficients including low
frequency and high frequency of wavelet transform are magnified properly before using image denoising method based on
wavelet transform. Then the noise in image is eliminated by using local threshold wavelet method. In the last , the coeffi2
cients of wavelet transform are reduced aptly and restructured. According to the result of experiment , the given algorithm
is much better than the conditional median value filtering method and Wiener filtering method. Especially , the MSE of
image has been decreased a lot while the PSNR being improved markedly.
Key words :wavelet transform; coefficient magnify ; median value filtering ; wiener filtering
0 引言
在图像的获取及传输中 ,往往会受到噪声的污染 ,而图
像消噪的目的则是尽可能保持原始信号主要特征的同时 ,除
去信号中的噪声. 在图像噪声中 ,人们根据实际图像的特点、
噪声的统计特性和频谱分布的规律 ,发展了多样的消噪方
法. 其中最为普遍的方法是根据噪声能量一般集中于高频 ,
而图象频谱则分布于一个有限区间这一特征 ,采用低通滤波
方法来进行消噪 ,如低通高斯滤波、维纳滤波等. 其它的如基
于秩 - 阶滤波
(
排序量
)
的方法
[1 ,2]
,基于马尔可夫场模型
[3]
和基于偏微分方 程
(
PDF , Partial Differential Equation
)
的方
法
[4 ,5]
等.
近年来 ,小波理论得到了非常快速的发展. 由于小波变
换同时具有时域和频域上的局部性特性以及多分辨分析特
性 ,所以特别适合于图像处理中的应用. 运用小波方法进行
图像消噪主要有 3 个问题 :
(
1
)
模型的选择. 只有在有效的小
波系数模型上才有可能发展出有效的小波消噪方法 ;
(
2
)
小
波基的选择. 对应于特定的含噪图像 ,不同的小波基会产生
不同的消噪效果 ,这是小波方法进行图像消噪中的一个关键
问题 ;
(
3
)
阈值的选择. 这也是一个重要问题 ,阈值选取好坏
直接影响图像消噪后的质量.
1 图像的二维小波变换
二维离散小波变换往往可以由一维信号的离散小波变
换推导得之. 假设 <
(
x
)
是一个一维的尺度函数 ,
Ψ(
x
)
是相
应的小波函数 ,则可以得到二维小波变换的基础函数 :
17
Ξ
收稿日期 :2004 - 07 - 08
作者简介 :杨龙平
(
1978~
)
,男
(
汉族
)
,安徽安庆人 ,硕士研究生 ,主要研究方向 :小波分析、图像处理、信号处理等.
第 14 卷第 1 期
2005 年 1 月
云南民族大学学报
(
自然科学版
)
Journal of Yunnan Nationalities University
(
Natural Sciences Edition
)
Vol. 14 ,No. 1
Jan. 2005
© 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net
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weixin_38578242
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