小波变换h5双正交小波
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毕业论文基于小波变换的图像去噪方法的研究学生姓名: 学号:学系 专 指导教师:2011年 5 月基于小波变换的图像去噪方法的研究摘要图像是人类传递信息的主要媒介。
然而,图像在生成和传输的过程中会受到各种噪声的干扰,对信息的处理、传输和存储造成极大的影响。
寻求一种既能有效地减小噪声,又能很好地保留图像边缘信息的方法,是人们一直追求的目标。
小波分析是局部化时频分析,它用时域和频域联合表示信号的特征,是分析非平稳信号的有力工具。
它通过伸缩、平移等运算功能对信号进行多尺度细化分析,能有效地从信号中提取信息。
随着小波变换理论的完善,小波在图像去噪中得到了广泛的应用,与传统的去噪方法相比小波分析有着很大的优势,它能在去噪的同时保留图像细节,得到原图像的最佳恢复。
本文对基于小波变换的图像去噪方法进行了深入的研究分析,首先详细介绍了几种经典的小波变换去噪方法。
对于小波变换模极大值去噪法,详细介绍了其去噪原理和算法,分析了去噪过程中参数的选取问题,并给出了一些选取依据;详细介绍了小波系数相关性去噪方法的原理和算法;对小波变换阈值去噪方法的原理和几个关键问题进行了详细讨论。
最后对这些方法进行了分析比较,讨论了它们各自的优缺点和适用条件,并给出了仿真实验结果。
在众多基于小波变换的图像去噪方法中,运用最多的是小波阈值萎缩去噪法。
传统的硬阈值函数和软阈值函数去噪方法在实际中得到了广泛的应用,而且取得了较好的效果。
但是硬阈值函数的不连续性导致重构信号容易出现伪吉布斯现象;而软阈值函数虽然整体连续性好,但估计值与实际值之间总存在恒定的偏差,具有一定的局限性。
鉴于此,本文提出了一种基于小波多分辨率分析和最小均方误差准则的自适应阈值去噪算法。
该方法利用小波阈值去噪基本原理,在基于最小均方误差算法LMS和Stein无偏估计的前提下,引出了一个具有多阶连续导数的阈值函数,利用其对阈值进行迭代运算,得到最优阈值,从而得到更好的图像去噪效果。
双正交小波滤波器构造及其应用于图像边缘检测王坤鹏, 杨东勇(浙江工业大学信息工程学院 浙江 杭州 310014)摘要: 本文在总结边缘检测小波基选取原则的基础上,利用滤波器组技术,提出了具有对称性和正则性的双正交小波滤波器的构造方法,给出了滤波器的构造公式;进行了图像边缘检测实验,结果表明按本文方法构造的滤波器具有很好的图像边缘检测性能。
关键字:边缘检测;滤波器组;正则性;双正交小波滤波器中图分类号:TP391.41 文献标识码:AConstruction of Biorthogonal Wavelet Filter and its Application toImage Edge DetectionWANG Kun-Peng ,YANG Dong-Yong(Information Engineering College ,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310014,china) Abstract:In this paper, the principle of choosing wavelet base in edge detection is summerized. Then construction of symmetric biorthogonal regularity wavelet filter is presented by biorthogonal filter banks, and filter formula is given. Simulation results for image edge detection demonstrate the effectiveness of the filter constructed by the presented method.Key words: edge detection; filter banks; regularity; biorthogonal wavelet filter1 引言小波变换是图像边缘检测的重要工具,小波基的构造和选取是应用小波变换进行边缘检测的重要问题。