一种基于小波变换的自适应阈值图像去噪方法(精)

自适应小波阈值去噪方法
小波变换是一种时频分析方法，能够将信号变换到时频域，使得信号在不同尺度上的变化能够得到很好的表示。

小波变换将信号分解成低频和高频部分，其中高频部分通常包含噪声，而低频部分则包含信号的主要能量。

阈值处理是一种常用的信号去噪方法，其基本原理是将信号中幅度较小的部分认为是噪声，并将其置零或缩小幅度。

然而，传统的固定阈值处理方法可能会引入伪像或导致信号的失真，因此自适应阈值处理方法应运而生。

软阈值是一种逐渐递减的阈值处理方法，当信号的幅度小于阈值时，将信号幅度设置为零，并将幅度较大的部分保留。

该方法能够有效地抑制噪声，同时保持信号的平滑性。

硬阈值是一种二值化的阈值处理方法，当信号的幅度小于阈值时，将信号幅度设置为零，而大于阈值的部分保留不变。

该方法能够更好地保留信号的尖峰和细节信息。

1.将信号进行小波变换，得到相应的小波系数。

2.通过估计信噪比，确定阈值大小。

3.根据选择的阈值类型（软阈值或硬阈值），对小波系数进行阈值处理。

4.对阈值处理后的小波系数进行逆变换，得到去噪后的信号。

自适应小波阈值去噪方法的优点是能够根据信号的特点自动选择合适的阈值，并且能够有效地去除噪声，同时保留信号的重要信息。

因此，在
实际应用中，自适应小波阈值去噪方法被广泛应用于图像处理、语音处理和生物信号处理等领域。

总之，自适应小波阈值去噪方法是一种有效的信号处理技术，能够去除信号中的噪声，同时保留信号的重要信息。

通过合理选择阈值和阈值处理方法，可以得到满足需求的去噪效果。

科技信息2008年第24期SCIENCE &TECHNO LO GY INFORMATION ●噪声方差σ消噪前中值滤波维纳滤波本文方法消噪M SE PSN R MS E PS NR M SE PS NR MS E P SNR 0.0164120.06623926.700612727.093810427.93450.0212.217.189625224.116823524.420114426.43280.03180715.561236022.56784322.777918825.4737在图像的获取及传输中,往往会受到噪声的污染,而图像去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,发展了多样的去噪方法。

其中最为普遍的方法是根据噪声能量一般集中于高频,而图像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去噪,如低通高斯滤波、维纳滤波等。

传统的去噪方法仅具有空间域或频域的局部的分析能力,在抑制图像噪声的同时,损失了图像的边缘等细节信息,使处理后的图像变得模糊。

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。

1.小波去噪1.1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,φ(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:φ1(x,y)=%(x)φ(y)φ2(x,y)=%(x )φ(y )φ3(x,y)=φ(x)φ(y)%(x,y)=%(x )%(y )对于图像而言,我们往往可以把它看作是二维矩阵,一般假设图像矩阵的大小为N ×N,且有N=2n (n 为非负的整数)。

在经过每次小波变换后,图像便分解为4个大小为原来尺寸1/4的子块频带区域。

一种基于小波变换的图像去噪算法作者：马莉郑世宝刘成国来源：《现代电子技术》2008年第18期摘要：利用小波方法去噪，是小波分析应用于工程实际的一个重要方面。

针对图像存在大量噪声的情况，阐述小波变换去除信号噪声的基本原理和方法。

在综合考虑图像去噪平滑效果和图像的清晰程度的基础上，提出一种多方向多尺度的自适应小波去噪算法。

通过试验数据验证了该算法的可行性和鲁棒性。

实验结果表明该方法增强了图像的视觉效果。

关键词：图像去噪；小波变换；阈值选取；软阈值；自适应阈值算法中图分类号：TP391 文献标识码：B 文章编号：1004373X(2008)1816003An Improved Algorithm of Image Denoising Based on Wavelet TransformMA Li1,2,ZHENG Shibao1,LIU Chengguo2(1.Shanghai Jiaotong University，Shanghai,200240,China;2.China Xichang Satellite Launch Center,Xichang,615000,China)Abstract：Using wavelet denoising is an important application of wavelet analysis in engineering.This paper analyzes the main noise sources for image,and then presents the basic principles and methods by removal of signal noise wavelet transform.After that,a multiscale and multidirection selfadaptive wavelet denoising algorithm is proposed,which is designed after balancing image smoothness and clearness through the experiments of common denoising algorithms.The experiments also confirm that the algorithm is feasible and robust.The experimental results show that the denoising performance enhanced the image of the visual effects.Keywords：image denoising;wavelet transform;threshold selection;soft threshold;adaptive threshold algorithm在图像获取的过程中，由于设备的不完善及光照等条件的影响，不可避免地会产生图像质量降低的现象。

小波阈值的图像去噪Lakhwinder Kaur Deptt.of CSE SLIET,Longowal Punjab(148106),IndiaSavita Gupta Deptt.of CSE SLIET,Longowal Punjab(148106),IndiaR.C.Chauhan Deppt.of CSE SLIET,Longowal Punjab(148106),India摘要这篇论文提出了一种图像去噪的自适应阈值估计方法，该方法是基于小波域中子带系数的推广高斯分布（GGD）模型。

这种方法称为：NormalShrink,它的计算更加有效并且具有自适应性。

这是因为用来阈值估计的参数要求依赖于子带数据。

阈值通过下式获得，2/yβσσ，这里σ和yσ分别是噪声的标准差和相应的噪声图像的子带标准差数据。

β是参数规模，这个参数依赖于子带大小和分解的数量。

几幅测试图像的实验结果与各种去噪方法比如维纳滤波，BayesShrink和SureShrink做比较。

为了与可能最好的阈值估计性能基准做比较，我们的对比也加入了Oracleshrink方法。

实验结果表明提出的阈值能有效的去除噪声，运行时间上性能超过SureShrink ,BayesShrink以及维纳滤波。

关键字：小波阈值，图像去噪，离散小波变换1.介绍在图像的获取与传输中，经常受到噪声的污染。

图像去噪用于去除加性噪声，同时尽大可能的保留重要的信号特征。

在最近这几年，关于小波阈值，已经有了相当数量的研究，为信号去噪而选择阈值[1],[3]-[10],[12],因为将噪声信号从图像信号中分离，小波提供了合适的基。

小波变换有很好的能量紧支，小系数表示噪声，大系数表示重要的信号特征[8]。

这些小系数可能阈值化处理而不影响图像重要的特征。

阈值化是简单的非线性技术，它是在单个小波系数上执行。

在它的许多基形式上，通过与阈值比较，每个系数阈值化处理，如果系数小于阈值，将该系数设置为零；否则该系数保留或进行修改。

第23卷　第4期吉林大学学报(信息科学版)Vol.23　No.4 2005年7月Journal of J ilin University(I nf or mati on Science Editi on)July2005文章编号:167125896(2005)0420445204基于小波自适应阈值的图像去噪方法倪虹霞1,2,杨信昌3,陈贺新1(11吉林大学通信工程学院,长春130012; 2.长春工程学院信息工程系,长春130021;3.中国人民解放军4808工厂军械修理厂信息中心,山东青岛266042)摘要:针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将小波自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法。

该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声。

仿真实验结果表明,去噪后图像的峰值信噪比提高了1～2d B,从而证明了该方法的有效性。

关键词:小波变换;中值滤波;自适应阈值去噪中图分类号:TP391141 文献标识码:ADe2noising Method Based on Adap tive W avelet ThresholdingN I Hong2xia1,2,Y ANG Xin2chang3,CHEN He2xin1(1.College of Communicati on Engineening,Jilin University,Changchun130012,China;2.Dep tart m ent of I nf or mati on Engineering,Changchun I nstitute of Technol ogy,Changchun130021,China;3.O rdnance Reva mp ing D ivisi on4808T H Fact ory of P LA of China,Q ingdao266042,China)Abstract:The de2noising method by threshold based on wavelet transf or m is only used t o re move Gaussian W hite Noise and invalid t o re move i m pulse noise This paper p r oposes the de2noising method that combines wave2 let adap tive threshold algorithm and median filter.This method can effectively re move fixed noises of the Gaussi2 an W hite Noise and i m pulse noise.The si m ulati on experi m ent shows that the Peak Signal2Noise Rati o of de2noi2 sing i m age is increased1～2d B,and the validity of this algorithm is de monstrated.Key words:wavelet transf or mati on;median filter;adap tive wavelet threshold de2noising引　言从自然界获得的图像大部分都包括多种噪声,仅去除某一种噪声无法达到最佳的图像去噪效果。

第34卷第6期 光电工程V ol.34, No.6 2007年6月 Opto-Electronic Engineering June, 2007文章编号：1003-501X(2007)06-0077-05自适应阈值的小波图像去噪刘成云1，陈振学2，马于涛3( 1. 武汉科技大学，湖北武汉 430081；2. 华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室，湖北武汉 430074；3. 武汉大学软件工程国家重点实验室，湖北武汉 430072 )摘要：针对VisuShrink阈值和NormalShrink阈值的缺陷，提出了一种改进的自适应阈值图像去噪方法。

根据不同的子带特性，定义了一个新的尺度参数方程，以确定适合各个尺度级的自适应最优阈值，并依此对图像进行去噪。

实验结果表明，该方法可将每一尺度上的信号与噪声作最大分离，有效去除了白噪声，较好地保留了图像的细节信息，进一步提高了峰值信噪比，且没有增加时间复杂度，能用于实时处理。

关键词：图像处理；小波变换；去噪；自适应阈值中图分类号：TP391.4 文献标识码：AAdaptive wavelet thresholding method for image denoisingLIU Cheng-yun1，CHEN Zhen-xue2，MA Yu-tao3( 1. Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430081, China;2. Institute of Pattern Recognition & Artificial Intelligence, State Education Commission Laboratory for ImageProcessing & Intelligence Control, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China;3. State Key Laboratory of Software Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China )Abstract:An improved adaptive wavelet thresholding method for image denoising was proposed to overcome the limitation of Donoho's VisuShrink and Lakhwinder Kaur's NormalShrink. According to the different sub-band characteristics, a new scale parameter equation was defined based on Lakhwinder Kaur's NormalShrink threshold, which was employed to determine the optimal thresholds for each step scale. Experimental results on several testing images show that the proposed method separates signals from noise completely in each step scale and eliminates white Gaussian noise effectively. In addition, the method also preserves the detailed information of the original image well, obtain superior quality image and improves Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Furthermore, since this method can improve the efficiency of image denoising and doesn’t increase time complexity, it could be applied in the real-time processing.Key words: Image processing; Wavelet transform; Denoising; Adaptive threshold value引 言现实中的图像多为带噪图像，当噪声较严重时，会影响图像的分割、识别和理解。

visushrink阈值计算方法
"VisuShrink阈值计算方法，一种用于图像去噪的先进技术"
图像去噪是数字图像处理中的重要问题，而VisuShrink阈值计算方法是一种先进的技术，可用于有效去除图像中的噪声。

该方法基于小波变换，通过计算适当的阈值来实现去噪效果，是一种非常有效的图像去噪算法。

VisuShrink方法的关键在于如何计算适当的阈值。

它采用了一种基于图像统计特性的自适应阈值计算方法，能够根据图像的特点动态地确定最佳的阈值。

这种自适应性使得VisuShrink方法能够更好地适应不同类型的图像，并且在去噪效果上表现出色。

VisuShrink方法的另一个优点是它能够保留图像的细节信息。

与一些传统的去噪方法相比，VisuShrink方法能够更好地保持图像的清晰度和细节，避免了过度平滑的问题。

这使得VisuShrink方法在保持图像质量的同时实现了很好的去噪效果。

总的来说，VisuShrink阈值计算方法是一种非常有前景的图像去噪技术。

它通过自适应的阈值计算和细节保留的特性，为图像去
噪提供了一种高效而可靠的解决方案。

在未来的数字图像处理领域，VisuShrink方法有望成为一种重要的技术，为图像处理提供更好的
解决方案。