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Daubechies提升小波在图像去噪中的仿真研究

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Ｌ Ｕ Ｈａ ， Ｎ Ｚ ｏ ｇ—ｋ ， Ｉ ｏ ＹＩ ｈ ｎ ｅ ＷＡＮＧ Ｊａ ｉｎ—ｙｎ ｉｇ
（ ｃｏｌ ｆ ｎ ｃ ｎｅ Ｓｈｏ ｏ ｆ Ｓｉ ｃ．＆ Ｔ ｃ ． Ｓｕｈ ｅｔ ｎＪ ｏ ｎ ｎｖｒｉ ， ｈｎｄ ｉ ｕｎ６ ０３ ，ｈｎ ） Ｉｏ ｅ ｅｈ ， ｏｔ ｓ ｒ ｉ ｔ ｇＵ ｉｅ ｔ Ｃ ｅ ｇｕＳｃ ａ １０ １ Ｃ ｉａ ｗ ｅ ａｏ ｓｙ ｈ
ＡＢ ＴＲＡＣＴ： ｈ ｓｐ ｐ ｒｉ ｔ ｄ ｃ ｓｔ ｅ ｂ ｓｃ ｃ ｎ ｅ ｔ ｆ ｈ ｉ ｉ ｇ ｓ ｈ ｍｅ ｗａ ｅｅ ｒ ｎ ｆｒ ａ ｄ ｔ ｅ ｎ ｉｅ— ｒ ｄ ｅ Ｓ Ｔ ｉ ａ ｅ ｎ ｒ ｕ ｅ ｈ ａ ｉ ｏ ｃ ｐ ｅ ｌ ｎ ｃ ｅ ｖ ｌｔｔ ｓｏ ｍ ｎ ｈ ｏ ｓ — ｅ ｕ — ｏ ｏｔ ｔ ｆ ａ
ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ： ｖ ｌｔ ａ ｓｏ ； ｉ ｉ ｇ ｓ ｈ ｍｅ；ｍａ ｅ ｄ ｎ ｉｉｇ Ｓ ｆ —ｔｒ ｓ ｏｄ Ｗａ ｅｅ ｎ ｆｒ Ｌ ｆ ｎ ｃ ｅ ｒ ｔ ｍ ｔ Ｉ ｇ ｅ ｏｓｎ ； ｏｔ ｈ ｅ ｈ ｌ
１ 引言
小波理论发展于 ２ 纪 ８ Ｏ世 Ｏ年代后期 ， 并在 近十几年里
维普资讯
第２卷 第１ ５ 期
文章编号 ：０６— ３ ８ ２ ０ ） １ ２ ３－ ３ １０ ９ ４ （０ ８ ０ —０ ３ ０
计
算
机
仿
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
真
２８ 月 ０ 年１ ０
Ｄ ｕ ｅｈｅ 提 升小 波在 图像 去 噪 中的仿 真研 究 ａ ｂ ｃｉ ｓ
刘 浩 ， 忠科 ， 建英 尹 王
得 到 了快 速 的 发 展 ，由 于 其 具 有 良 好 的 时 频 局 部 特 性 和 多
既去除噪声又保留有用信息 的 目的 。
２ 小 波 阈值 去噪 的基本方 法
假设 Ｙ为含噪的图像信号 ， 可以表示成一个 Ｍ ×Ｎ的矩
阵
Ｙ ｉ ） ＝ Ｘ ｉ ）＋ ｉ ） （， （ ， （ ， ｉ：０ １ ， 一１ ＝ ０ ， ， 一１ ，…． Ｍ ， ，１ … Ⅳ （） １
式中 （ ， —— 图像信号 ； ｉ） （，） ｉ —— 平稳的零 均值高斯 白噪声 。 二维 图像消噪处理具体步骤是 ： １ 对含噪声的图像进行二维小波分解 ， ） 选择一个小波和 小波分解层次 Ⅳ， Ⅳ层 分解 ， 作 得到它的小波变换系数
＝
度特性对图像具有一种集中能力 ， 利用 图像和 噪声在小波变 换域的不 同统计特 性 ， 过各种 阈值 方法尽 可能 多地剔 除 通 噪声分量 ， 留信号分量 ， 保 具体方法是 ： 对信号用小 波变换进 行分解 ， 在分解 出来 的各级小 波系 数 中， 号 的小波系数值 信 必然大于那些能量分散 且幅值较小 的噪声 的小波系数值 ， 选
分辨分析特性 ， 波变换 在语 音 ， 小 图像 ， 通信 ， 医学 雷达 ， 地 震， 化工等领域都得 到 了广泛 的应用 ，因此 ， 波变换 是信 小
号 处 理 的 前沿 课 题 ＿ 。 １ “
小波变换在 图像处理中得到了成 功的应用 ， 在二维图像
消 噪 方 面 ， 波 去 噪 方法 的基 本 思 想 是 利 用 小 波变 换 的 变 尺 小
ｉｌｓｒｔ ｓｔ ａ ｏ ｐ ｒｎｇｔ ｅ ｅ ａ ｖ ｌ ｔｔａ ｆｒ ，ｔ ｅ ｌ ｉ ｇ ｓ ｈ ｍｅｗａ ｅ ｅｓｔａ ｆｒ ａ ｈｅ ａ ｖ ｎ ａ ｅ ｏ ａ ｙ ｌｕ ｔａｅ ｈ ｔｃ ｍ ａ ｉ ｏｇ ｎ ｒ ｌｗａ ｅｅ ｎｓｏ ｒ ｍ ｈ ｉ ｎ ｃ ｅ ｖ ｌｔ ｒｎｓｏ ｔ ｆ ｍ ｈ ｓｔ ｄ ａ ｔ ｇ ｆｅ ｓ ｃ ｄｉｇ ａ ｄ ｆｓ ｏ ｕ ａｉｎ． ｏ ｎ ｎ ａ ｔｃ ｍｐ ｔ ｔ ｏ
ｂｃｉ （／ ） ｅｈ ｓ９ ７ 提升格式小波应用到二维 图像去噪研究中。计算机仿真试验结果表 明， ｅ 在去掉 噪声后 图像信号 的信 噪比相近
的情况下 ， 提升小波与传统小波相 比， 其优点在于计算简单 ， 编程容易， 速度快。 关键词 ： 小波变换 ； 提升小波； 图像去噪 ； 软阈值
中图 分 类 号 ：Ｐ３ １４ Ｔ ９ ． １ 文献 标 识 码 ： Ａ
Ｓｉ ｕ ａ ｉ ｎ ｆ Ｉ ａ ｅ Ｄｅ ｏ ｓｎｇ Ｂａ ｅ ｎ Ｄａ ｂｅ ｈ ｅ ｆｉ ｍ ｌ ｔｏ ｏ ｍ ｇ ｎ ｉｉ ｓ ｄ ｏ ｕ ｃ ｉ ｓ Ｌｉｔｎｇ Ｓ ｈ ｍｅ ｃｅ ｖ ｌ ｔ Ｔｒ ｎｓｏ ｍ ｅｅ ａ ｆ ｒ
ｔ ｎｐｉ ｉｌ ｏ ａｅｅ ｔ ｎｆ ｍ， ｎ ｅ ｅｍ ｔｏ ｆ ｏｓｕ ｔ ｇＤ ｕｅｈ ｓ ９ ７ ｉｉｇｓｈ ｍ ａｅ ｔｓ ｉ ｒ ｃ ｅ ｆ ｖｌｔｒ ｓ ｒ ａｄｔ ｎｔ ｅ ｄｏ ｎｔ ｃｎ ａｂｃｉ （／ ）ｌ ｎ ｃｅ ｅｗ ｖｌ ｏ ｎｐ ｗ ａ ｏ ｈ ｈ ｈ ｃ ｒ ｉ ｅ ｔ ｆ ｅｉ ｄｓｒ ｅ ， ｙｔ ａ， ａｂ ｃｉ （ ／ ）ｌ ｉｇｓｈ ｍ ａｅｅ ｉ ａｐｉ ａｅｄｎｉｎ ．Ｃ ｍ ｕｅ ｍ ｌｉ ｅｃ ｂ ｄ ｂ ｅｗ ｙ Ｄ ｕ ｅｈｅ ９ ７ ｉ ｎ ｃｅ ｅ ｖｌｔｓ ｐｌ ｄｔ ｉ ｇ ｅｏ ｉ ｉ ｈ ｓ ｔ ｆ ｗ ｅ ｏｍ ｓ ｇ ｏ ｐｔｒ ｉｕａ ｏ ｓ ｔｎ
（ 西南交通大学信息科学与技术学院， 四川 成都 ６０ ３ ） １０ １
摘要 ： 在介绍 了一般小波理论 和小波图像去噪的基础上 ， 重点阐述 了提升小波算 法（ ｆ ｇ ｃｅ ｅ 的基本原理 ， 出了用提 １ｉ ｈｍ ） ｉｎ ｓ ｔ 给
升方法构造传统小波的普遍实现方 法，按照提升 小波的一般理 论， Ｄ ｕ ｅｈｅ （ ／ 小 波进行提升格 式处理 ， 对 ａｂｃｉｓ ９７） 并将 Ｄ ｕ ａ．

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基于Daubechies小波和中值滤波的图像去噪法

基于Daubechies小波和中值滤波的图像去噪法


张 晖 吴 斌
( 西南科技大学)
程文华
( 武汉理工大学)
摘 要: 中值滤波是一种常用的滤波方法, 它可以较好地滤除脉冲噪声, 但滤除高斯噪声效果不理想。 小波 变换可以较好地滤除高斯噪声。 将 D aubech ies 小波变换与中值滤波相结合, 同时滤除图像中的高斯噪声和脉 冲噪声, 实例测试验证了这种方法的有效性。 关键词: 小波变换; 中值滤波; 图像去噪 中图法分类号: TN 911. 73
( 2) 在小波域上, 对小波系数 Χ 进行阈值操作
X = T H (Χ , t) =
δ
)( Χ sgn ( Χ 0 Χ < t
t) Χ ≥ t
( 10)
δ= PXδ, y δ 就是去噪后的图像。 ( 3) 对阈值操作后的小波系数 Xδ 进行小波反变换 y D aubech ies 小波变换对高斯噪声图像可以获得满意的去噪效果, 但对脉冲噪声去噪效果并不理想, 中值 滤波能较好地滤除脉冲噪声。 中值滤波算法可表示为
Abstract: T h is paper discusses the heterogeneous fo rm s of the heterogeneous m ultidatabases, gives the p rincip le of realizing
V ( i) 来确定 A ;
( 7) 由 Q ( z ) 求 h ( n ) 。
2 基于 D aubech ies 小波变换和中值滤波的图像去噪
被噪声污染的信号可表示为[ 5, 6 ]
D = F + W F + W 得到
( 8)
去噪的目的是从噪声污染信号 D 中恢复原始信号 F , 即在一组正交基 B = {g m }, ( 0≤m ≤N ) 下通过分解 D =
基于小波变换的图像去噪方法研究的开题报告

基于小波变换的图像去噪方法研究的开题报告

基于小波变换的图像去噪方法研究的开题报告一、选题背景随着数字图像处理技术的发展，人们已经可以通过数码相机、手机等设备方便地获得高清晰度的图像。

然而，由于采集设备、传输媒介的原因，图像中常常会出现不可避免的噪声，这些噪声会影响图像的质量和有效性。

因此，去除图像中的噪声已经成为了数字图像处理领域的重要研究方向之一。

小波变换是一种用于分析信号的数学工具，它具有时频分析的优势，在图像处理领域被广泛应用于去噪、压缩等方面。

因此，基于小波变换的图像去噪方法已经成为图像去噪领域的研究热点之一。

二、研究目的本研究旨在通过研究基于小波变换的图像去噪方法，深入了解小波变换在图像去噪中的应用原理和方法，探究其优缺点和应用场景，并通过实验验证和评估该方法的效果和实用性。

三、研究内容本研究将围绕以下内容展开：1. 小波变换的基本原理和图像去噪的相关概念介绍；2. 常用的小波变换算法的介绍和比较；3. 基于小波变换的图像去噪方法的研究和优化；4. 通过实验验证和对比，评估基于小波变换的图像去噪方法的效果和实用性；5. 对研究结果进行总结和展望。

四、研究方法本研究将采用以下方法：1. 阅读相关文献资料，了解基于小波变换的图像去噪方法研究的历史和现状；2. 学习小波变换和图像去噪的基本原理和概念；3. 实现和比较不同的小波变换算法；4. 设计和实现基于小波变换的图像去噪方法，并测试其效果；5. 通过实验对比和分析对研究结果进行总结和展望。

五、研究意义图像去噪技术对于提高图像品质和信息提取具有重要意义。

基于小波变换的图像去噪方法具有数字信号处理方面的优势，尤其在复杂背景下的较小目标检测有着很高的应用价值。

因此，本研究对于加深了解数字图像处理的原理和方法，推动数字图像处理技术的发展具有积极意义。

复Daubechies小波域HMT模型Bayesian图像去噪

复Daubechies小波域HMT模型Bayesian图像去噪

复Daubechies小波域HMT模型Bayesian图像去噪
褚标;李昕;朱功勤;汪金菊
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2008(025)004
【摘要】提出了基于复Daubechies小波域隐马尔可夫树(SDW-HMT)模型Bayesian图像去噪算法,由于SDW小波是紧支撑、对称、正交小波,且具有近似线性相位,将其与HMT模型结合,能够更加准确地刻画小波系数的统计特征,在Bayesian图像去噪中获得很好的效果,仿真实例显示了所提算法的有效性.
【总页数】3页(P1103-1104,1110)
【作者】褚标;李昕;朱功勤;汪金菊
【作者单位】合肥工业大学,计算机与信息学院,合肥,230009;安徽电视台,制作部,合肥,230022;合肥工业大学,计算机与信息学院,合肥,230009;合肥工业大学,计算机与信息学院,合肥,230009
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于对偶树复小波域HMT模型的遥感图像融合 [J], 韩成海
2.基于小波域HMT模型的图像去噪研究 [J], 李文鑫;陈静;范文兵
3.基于双树复小波域HMT模型的煤燃烧火焰图像去噪 [J], 吴一全;宋昱
4.复小波域HMT模型图像复原 [J], 曹学光;肖志云;汪雪林;彭思龙
5.小波域联合概率分布模型与Bayesian图像去噪 [J], 谢志宏;沈庭芝;韩月秋;朱亚平
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小波变换在图像噪声去除中的应用

小波变换在图像噪声去除中的应用

小波变换在图像噪声去除中的应用图像噪声是指在图像采集、传输或存储过程中产生的不希望的信号干扰，它会降低图像的质量和清晰度。

因此，图像噪声去除一直是图像处理领域的一个重要研究方向。

而小波变换作为一种强大的信号处理工具，被广泛应用于图像噪声去除中。

小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解成不同频率的子信号，并能够捕捉到信号的瞬时特征。

因此，小波变换非常适合用于图像噪声去除。

在图像处理中，我们可以将图像看作是一个二维信号，通过对图像进行小波变换，可以将图像分解成不同频率的子图像，从而实现对图像噪声的去除。

小波变换的核心思想是将信号分解成不同频率的子信号，然后对每个子信号进行分析和处理。

在图像噪声去除中，我们可以通过小波变换将图像分解成低频子图像和高频子图像。

低频子图像包含图像的大部分能量信息，而高频子图像则包含图像的细节信息和噪声。

通过对高频子图像进行滤波处理，我们可以去除图像中的噪声，然后再将处理后的子图像进行逆变换，得到去噪后的图像。

在实际应用中，选择合适的小波基函数对图像进行变换非常重要。

常用的小波基函数有Haar小波、Daubechies小波、Symlet小波等。

不同的小波基函数具有不同的频率特性和时域特性，因此对于不同类型的图像噪声，选择合适的小波基函数可以提高去噪效果。

此外，小波变换还可以通过调整阈值来控制去噪的程度，从而平衡去噪效果和图像细节的保留。

除了基于小波变换的去噪方法，还有一些基于小波域的去噪算法。

这些算法通过对小波系数进行阈值处理来实现去噪。

通过选择合适的阈值函数和阈值参数，可以在保留图像细节的同时去除噪声。

常见的小波域去噪算法有硬阈值法、软阈值法、BayesShrink算法等。

这些算法在去噪效果和计算复杂度之间进行了平衡，可以根据实际需求选择合适的算法。

除了图像噪声去除，小波变换还可以应用于其他图像处理任务，如图像压缩、图像增强等。

在图像压缩中，小波变换可以将图像的能量集中在少数重要的小波系数上，从而实现对图像的高效压缩。