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基于小波变换的图像去噪算法研究与应用一、引言图像去噪是图像处理领域的重要问题，随着数字图像处理技术的发展与应用，对图像的去噪要求越来越高。
因此，在图像领域中，图像去噪一直是研究的热点之一。
二、小波变换小波变换是一种信号处理方法，可以用于信号的压缩、去噪、特征提取等。
小波变换通过分析信号中的局部细节信息，可以将信号分解为不同频率的子带，从而更好地处理信号中的各个部分。
三、小波变换在图像去噪中的应用1.小波阈值去噪法小波阈值去噪法是一种基于小波分解的图像去噪方法，该方法通过分解图像为不同频率的小波子带，再对各自的子带进行去噪处理，最后将各子带结果合成为一张图像。
该方法的核心在于确定小波子带的阈值，目前常用的方法有软阈值和硬阈值两种。
软阈值和硬阈值的区别在于，软阈值会使小于阈值的子带信号变为0，但不会对大于阈值的信号做限制；硬阈值和软阈值类似，只是会使小于阈值的子带信号全部变为0。
2.双阈值小波去噪法双阈值小波去噪法是一种基于小波变换的两阶段去噪方法，该方法首先通过小波分解将图像分解为不同频率的小波子带，然后采用两个阈值对各子带进行去噪处理，其中一个阈值用于对高频子带进行去噪，另一个阈值用于对低频子带进行去噪。
该方法的主要优点在于，可以有效地去除噪声的同时，尽可能地保留图像中的细节和纹理信息。
四、实验分析与结果本文选择了几组不同的噪声图像进行去噪处理，将分别采用小波阈值去噪法和双阈值小波去噪法进行实验处理。
实验结果表明，采用小波阈值去噪法能够显著地去除高斯噪声和椒盐噪声；双阈值小波去噪法在去除图像噪声的同时，能够有效地保留图像中的细节信息。
五、结论小波变换是一种重要的信号处理方法，在图像去噪方面得到了广泛的应用。
通过实验对比，小波阈值去噪法和双阈值小波去噪法均能达到不错的去噪效果，可根据不同的噪声类型和噪声强度进行选择和应用。
未来，小波变换方法预计将得到更广泛的应用，为图像处理及相关领域的研究提供更有力的工具和技术。
---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要随着多媒体技术的飞速发展，图像信息越来越重要，但是图像在获取、传输、和存储的各个细节中会受到影响，导致最终的图像不可避免的存在各种质量下降问题，我们需要的是高分辨率的图像，对有噪声的图像进行去噪处理有很重要的意义。
本文主要阐述的是基于小波变换的图像阈值去噪方法。
小波变换是一种信号处理技术，可以在时域和频域上显示信号。
小波变换可以将一个信号分解为代表不同频带的多个尺度，通过小波变换，可以确定信号在每个尺度上的时频特征，这样的属性可以用来消除噪声。
基于阈值的图像去噪方法被科学家Donoho和Johnstone提出了，基于阈值的去噪方法可以采用硬阈值或软阈值函数，它易实现且具有良好的效果。
在本文中，采用了不同的噪声，不同的阈值，不同的阈值函数进行分析与相比较。
关键词：小波变换；阈值；阈值函数；图像去噪；A b s t r a c tWith the rapid development of multimedia technology and network technology, image information becomes more and more important in people's work, study and life. But the image in the acquisition, transmission, and storage process sections will be affected seriously, which leads to the final image effected by all kinds of inevitable quality problems. but, which we need is the image with clearity and high resolution. Therefore, to deal with the noise of noisy images has very important meaning in practical application and life.There are a lot of methods for image de-noising. This paper mainly describes the image de-noising method based on wavelet transform. It is well known that wavelet transform is a signal processing technique which can display the signals on in both time and frequency domain. In this paper, we use several threshold based on wavelet transform to provide an enhanced approach for eliminating noise.Wavelet transforms can decompose a signal into several scales that represent different frequency band. The position of signal's instantaneous at each scale can be determined approximately by wavelet transform.Such a property can be used to denoise. Threshold-based de-noising method was proposed by Donoho. Threshold-based de-noising method is used hard-threshold or soft-threshold. It is very simple and has good performance. This paper uses the threshold techniques which applied threshold according to each band characteristic of image.In this paper, the results will be analyzed and compared for different noises, different thresholds, different threshold functions. It has a superior performance than traditional image de-noising method.Keyword：Wavelet Transform; Threshold; Threshold Function; Image De-noising第一章绪论1.1研究目的和意义当今各种信息充斥于我们的日常生活中，图像信息成为人类获取信息的重要信息，因为图像具有传输速度快，信息量大等一系列的强势[1]。
基于小波变换的多尺度多方向图像去噪
史丽虹
【期刊名称】《现代计算机（专业版）》
【年(卷),期】2009(000)002
【摘要】小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,通过阈值进行去噪,最佳阈值T的确定是一个关键问题.由于噪声能量在不同方向(水平、垂直和对角)的高频系数分布情况有所差异,可对小渡全阚值消噪方法进行改进为:图像进行小波分解后,对每一尺度的不同方向的高频系数取不同阈值进行去噪.称之为多尺度多方向消噪法.与全局阈值法相比,新方法使图像更加清晰,并能更好地适合人眼的视觉特性.从消噪后图像的信噪比和均方根误差上看,新方法也优于全局闽值去噪法.因此,该方法在客观和主观上都能同时获得更佳的去噪效果.
【总页数】4页(P73-76)
【作者】史丽虹
【作者单位】贵州大学电气工程学院,贵阳,550003
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于尺度噪声水平估计的双树复数小波变换图像去噪方法 [J], 许慰玲;方若宇;闫敬文
2.基于多尺度小波变换的高斯混合模型SAR图像去噪 [J], 曹兰英;张昆辉;夏良正
3.基于小波变换的多方向小波变换 [J], 徐华楠;彭国华;刘哲
4.多方向一维小波变换的显微图像去噪 [J], 彭宣戈;欧阳春娟;欧阳迎春;朱兵
5.基于多尺度小波变换的x射线图像去噪 [J], 贺继德;刘波峰;符聪;张劲松;周大禹;肖湘
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基于小波变换的图像去噪姓名：兰昆伟学号：********指导老师：***专业：电子信息工程课题背景及意义人类传递信息的主要媒介是语音和图像。
据统计，在人类接收的信息中，听觉信息占20％，视觉信息占60％…。
其中图像信息以其信息量大，传输速度快，作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。
一幅图像所包含的信息量和直观性是声音、文字所无法比拟的。
然而，图像在生成和传输的过程中会受到各种噪声的干扰，图像的质量会受到损害，这对图像后续更高层次的处理是十分不利的。
因此，在图像的预处理阶段，很有必要对图像进行去噪，这样可以提高图像的信噪比，突出图像的期望特征。
图像噪声的主要来源有三个方面：一是敏感元器件内部产生的高斯噪声。
这是由于器件中的电子随机热运动而造成的电子噪声，这类噪声很早就被人们成功的建模并研究。
一般用零均值高斯白噪声来表征。
二是光电转换过程中的泊松噪声。
这类噪声是由光的统计本质和图像传感器中光电转换过程引起的，在弱光情况下，影响更为严重。
常用只有泊松密度分布的随机变量作为这类噪声的模型。
三是感光过程中产生的颗粒噪声。
在显微镜下检查可发现，照片上光滑细致的影调，在微观上呈现的是随机的颗粒性质。
对于多数应用，颗粒噪声用高斯过程(白噪声)作为有效模型。
小波变换具有良好的时频局部化性质，为解决这一问题提供了良好的工具。
随着小波理论的不断发展完善，其良好的时频特性使其在图像去噪领域中得到了广泛的应用。
理论和实验证明，信号与噪声在小波域有着不同的传播特性，信号的小波变换模极大值将随尺度的增大而增大或不变，而噪声的小波变换模极大值将随尺度的增大而减小，充分利用这些特点，在小波变换域中能十分有效地把信号和噪声区别开来。
因此，基于小波变换的去噪方法能够在噪声剔除的同时保护图像信号边缘，具有很好的应用前景和极大的发展潜力。
发展历程及现状为克服傅立叶分析不能同时作时频局部化分析的缺点，1964年，Gabor提出了窗口傅立叶变换，1910年Haar提出最早的Haar小波规范正交基，开辟了通往小波的道路。
基于小波变换的多阈值图像去噪改进方法
高强;郑冰;付民;刘广林;闵健;刘英哲
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2007(023)027
【摘要】图像去噪就是在保留图像边缘及其他特征的基础上去除噪声,小波变换域的阈值去噪方法是图像去噪众多方法中最有效的方法之一,本文对多阈值图像去噪方法进行了改进,得到一种新的图像多阈值图像去噪方法,实验证明该方法可以有效地提高图像去噪效果.
【总页数】2页(P279-280)
【作者】高强;郑冰;付民;刘广林;闵健;刘英哲
【作者单位】266071,山东青岛,中国海洋大学电子工程系;266071,山东青岛,中国海洋大学电子工程系;266071,山东青岛,中国海洋大学电子工程系;266071,山东青岛,中国海洋大学电子工程系;266071,山东青岛,中国海洋大学电子工程系;266071,山东青岛,中国海洋大学电子工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于小波变换的自适应多阈值图像去噪 [J], 查宇飞;毕笃彦
2.基于小波多阈值和子带增强的图像去噪 [J], 刘毅文;李玲玲;李翠华;金泰松
3.一种新型隧道图像去噪方法——基于小波变换及中值滤波的隧道图像去噪方法研
究 [J], 李瑞琦;鲍艳;卢建军;郭飞;孔恒
4.一种新型隧道图像去噪方法——基于小波变换及中值滤波的隧道图像去噪方法研究 [J], 李瑞琦;鲍艳;卢建军;郭飞;孔恒
5.基于二进小波的多阈值图像去噪方法 [J], 刘美琪;吐尔洪江·阿不都克力木
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0引言在激光雷达、合成孔径雷达和红外医学成像中都是通过接收散射回波信号的相干获得图像的，其图像对散斑噪声高度敏感。
散斑噪声降低了图像的灰阶和空间分辨率，使图像的解释性变差，因此降低了图像质量和相干成像装置的探测能力，限制了相干图像的应用。
如何构造一种既能有效消除散斑噪声，又能保持图像细节的方法是当前图像处理的一个热点。
本文提出一种基于多尺度小波变换的双阈值图像散斑噪声消除方法。
1散斑噪声的统计特性及常用的去噪算法散斑噪声是在相干成像中，信号光的高度相干性和物面相对光波(微波或声波)的粗糙性，使其在适中距离的任一观察点处得到的散射回波是由许多来自表面不同的微观区的相干组元或子波组成的。
它具有如下一些特点[1]：(1)第与相位统计上是相互独立的，并且同其它所有子波相位复矢振幅和相位在统计上是独立的。
(2)相位在=ÊDZ»ÔëÉùÎÛȾµÄͼÏñÐźţ¬ÊÇ°ßµãÔëÉù¡£¶ÔÉ¢°ßµÄÒÖÖƼ¼Êõ´óÌå·ÖÁ½Àà:一类是不相干和部分相干的多视图像处理；另一类是图像域滤波等的图像后处理。
多视图像处理压缩了散斑噪声又牺牲了图像的一些细节。
第2类技术包括空域滤波和频域滤波。
目前，空域滤波大概有4种：传统方法、模型方法、局域统计自适应滤波和几何滤波法。
传统方法是将中值滤波、均值滤波等传统滤波用于散斑抑制，这种方法在平滑噪声的同时损失了边缘信息；模型方法是先假定静态的噪声模型，然后用相应滤波器对图像进行处理，但实际信号模型并不容易构造；局域统计自适应滤波是用局域的灰度直方图为基础来决定参与滤波的邻域点的权值，这种方法对斑点噪声有较好的抑制作用；几何滤波法是把图像的平面坐标加上灰度值考虑为一种模型，用形态学的方法去除噪声。
频域滤波的原理是先把原始图像进行FFT ，在频域内根据斑噪和信号的频谱特性不同，进行频域滤波。
然而付氏变换要花费较多的时间，而且有些图像产生低频干涉效应。
因此，目前一些学者研究出用小波变换的方法来抑制散斑噪声，这种方法对散斑噪声有较好的抑制效果，而且还尽可能多地保留原图像的目标特征，特别还保留强目标附近的弱目标。
2基于小波变换的散斑滤波方法2.1图像的小波变换小波变换的多分辨率分析是将信号按由精细到粗糙的级别进行分解，在第1级分解中，用理想低通滤波器H 0和理想高通滤波器H 1将信号频带1和1为低频空间，是1的直和，可记做1⊕0和1分解成低收稿日期：2005-01-08。
作者简介：龙岸文(1981－)，男，湖南株洲人，硕士生，研究方向为图像处理和电子设计自动化。
基于多尺度小波变换的双阈值图像散斑噪声消除龙岸文，王礼平，徐国荣，周大鹏(中南民族大学生物医学工程研究所，湖北武汉430074)摘要：Donoho 提出的基于小波变换的软阈值散斑噪声的消除方法现在已广为流行。
对其阈值选择的难确定进行改进，提出了采用双阈值的方法，并对双阈值处理后剩下的系数进行多尺度小波处理。
实验证明了该算法的可行性和优越性。
关键词：多尺度小波变换;双阈值;散斑噪声;图像处理;噪声消除中图法分类号：TP391.9文献标识码：A文章编号：1000-7024(2006)06-1056-02Speckle de-noising based on two thresholds multiple waveletLONG An-wen,WANG Li-ping,XU Guo-rong,ZHOU Da-peng(Instituty of Biomidical Engineering,Central South Minorities University,Wuhan 430074,China )Abstract ：The method of speckle de-noising based on soft-thresholding mentioned by Donoho is very popular now,but the threshold is difficult to ensure.This method is improved with two thresholds multiple wavelet.The experimental result shows that htis algorithm is feasible and superior.Key words ：multiple wavelet transform;two thresholds;speckle noising;image processing;de-noising2006年3月计算机工程与设计Mar.2006第27卷第6期Vol.27No.6Computer Engineering and Design频子空间2，2和2，1分解，得到不同级别下的低频和高频子空间，最后有11=11，而高频子空间层；（3）在小波域对系数进行阈值处理，处理方法为，＝｛*（4）逆小波变换；（5）取指数变换。
上述步骤中第1步是为了把图像的散斑噪声（乘性）转换成加性噪声。
目前对阈值的选择主要是凭经验：取图像的均值，或利用一种全局阈值的确定公式：是图像的像素点数，=3，是噪声标准方差的估计值，应用中通常用子图中对角线上的边缘细节HH 来近似。
在Donoho 提出的散斑抑制方法中存在一个这样的问题：阈值选太大，则信号的一些较小的小波系数可能被当作噪声去除；阈值选太小，噪声的一些较大的小波系数可能被当成信号保留。
这个问题影响了小波变换抑制散斑的效果。
针对这个问题，我们提出了基于多尺度小波变换的双阈值图像散斑噪声消除算法。
3基于多尺度小波变换的双阈值图像散斑噪声消除我们对图像的小波分解系数进行研究观察，发现其有两个重要特点：①信号的小波分解系数幅值大、数目少；噪声的小波分解系数幅值小、数目多。
根据这个特点，我们仍然采用阈值的方法来区分信号系数和噪声系数，但为了避免出现上述的阈值选择问题，我们采用上下两个阈值：T1和T2（T1>T2）。
其中T1为上阈值，可选得较大（较图像均值），大于T1的那些小波系数我们认为是信号的系数，保留，小于T1的系数保持不变（注意：我们并不是将小于T1的那些系数去掉，这是因为在这些系数中还有可能存在信号的系数，下一步我们将要处理这一部分系数）。
这样可避免较大的噪声系数被误认为是信号系数而保留；T2为下阈值，可选较小，小于T2的那些系数认为是噪声，去除，大于T2的那些系数保持不变，避免较小的信号系数被认为是噪声系数而去除。
通过双阈值处理后剩下少部分小波系数，为了更好地抑制散斑噪声，我们需要对剩下的系数进行处理；②通常图像灰度小波分解系数随尺度增加而增大，而大尺度对噪声有一定的平滑作用，因此，噪声的小波分解系数随尺度增加而减小。
应用小波的这个特性，我们对被第1步处理后留下来的那些小波系数进行处理：我们通过改变尺度函数，把随着尺度函数的增加而减小的那部分系数当成噪声系数去除。
这其中不可否认存在误差，但由于经过双阈值处理后剩下的系数数量本来就很少，加上多尺度小波处理，多尺度小波变换的双阈值图像散斑噪声消除算法的误差就大为减少。
多尺度小波变换的双阈值图像散斑噪声消除的步骤为：（1）对图像取对数；（2）对取对数后的图像小波分解=,2）=｛*112102（4）对系数进行多尺度处理；（5）逆小波变换；（6）取指数变换。
为了验证上述算法，我们用上述算法对混有散斑的图像进行实验处理。
我们对两幅混有散斑的SAR 图像图2、图5进行处理，首先用Donoho 提出的软阈值的方法，我们选取图像的平均灰度1=192，下阈值1=180，下阈值字符集每个字符标准特征块模板在识别之前已经改造好，字符识别时每次只需计算样本特征模板，样本特征模板与标准特征模板的匹配量大大减少，因此与标准模板匹配相比，不但识别率有所增加，而且识别速度也有提高。
4结束语两种改进的模板匹配识别方法在识别之前都需要先改造标准模板并保存在一个数组内备用，字符识别时对归一化后字符模板分别进行加权处理或分块计算，然后与标准模板进行一一比较。
两种方法计算量与比较量不同，识别精度与速度也不相同，基于特征加权的模板匹配算法比基于特征块的模板匹配算法和标准模板匹配算法识别精度都要高，基于特征块的模板匹配算法比基于特征加权的模板匹配算法和标准模板匹配算法速度都快，实验也证明了这一点。
因此在实际系统中，当对识别率要求超过对识别速度的要求时，使用基于特征加权的模板匹配算法为佳，否则应使用基于特征块的模板匹配算法。
参考文献:[1]马俊莉,莫玉龙,王明祥.一种改进的模板匹配的车牌字符识别方法[J].小型微型计算机系统,2003,24(9):1670-1672. [2]胡爱明,周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用,2003,39(7):90-91.[3]邢向华,顾国华.基于模板匹配和特征点匹配相结合的快速车牌识别方法[J].光电子技术,2003,23(4):268-270.[4]荆涛,王仲.光学字符识别技术展望[J].计算机工程,2003,29(2):1-2.[5]冯国进,顾国华.车牌自动定位与模糊识别算法[J].光电子激光,2003,14(7):749-752.[6]刘增良.模糊技术与应用选编[M].北京:北京航空航天大学出版社,1997.525-530.[7]付仲良,黄书强.货车图像车牌区快速定位及字符切割算法[J].计算机工程与设计,2003,24(1):77-79.[8]曾宪贵,黎绍发.特征区域模板匹配法实现汽车牌照的精确识别[J].计算机工程与设计,2003,24(9):26-27.[9]黄艳娟.模糊检索方法研究[J].计算机工程与设计,2004,25(7):1120-1121.[10]刘素华,韩萍.基于遗传算法的模糊模式识别及其应用[J].计算机工程与设计,2005,26(4):932-934.声的方法，提出了多尺度小波变换双阈值的算法。
