基于非下采樣小波變換的圖像去噪研究.pdf

1、非下采樣小波變換作為小波變換的另一種實現(xiàn)方法，因其能夠較強的表達信號的時頻局域特征、較好的保持信號的平移不變性，成為多尺度幾何分析領域的一個有效工具。它有著完善的數(shù)學理論基礎、快速的離散化方法，不僅能夠快速高效的處理數(shù)據(jù)，而且對信號處理領域有著重要的研究意義。
　　本文根據(jù)非下采樣小波變換的特點以及分解后各個尺度系數(shù)所呈現(xiàn)的特征，提出并實現(xiàn)了下列圖像去噪方法:
　　(1)在非下采樣小波變換域提出了根據(jù)曲線擬合確定閾值的貝葉斯

2、圖像去噪方法，首先對圖像進行非下采樣小波分解，利用非下采樣小波變換的平移不變性使分解后的圖像保留更多的細節(jié)信息;然后根據(jù)分解后所獲得系數(shù)的非高斯性，應用廣義高斯分布模型對其進行建模;再根據(jù)噪聲方差與圖像邊緣標準差之間的相關性，利用曲線擬合確定新的閾值;最后通過對多幅圖像的仿真實驗，驗證了該方法能夠更好的保持圖像的邊緣和細節(jié)信息，并且具有較高的PSNR值。
　　(2)根據(jù)非下采樣小波變換的優(yōu)點與不足以及四階偏微分方程方法的優(yōu)勢與弊端

3、，提出將二者有效結合的圖像去噪方法，首先應用非下采樣小波變換分解方法得到待處理圖像的低頻系數(shù)和高頻系數(shù)，然后應用改進的四階偏微分方程去噪模型對圖像的高頻系數(shù)進行處理，最后根據(jù)非下采樣小波逆變換將低頻系數(shù)與處理后的高頻系數(shù)重構，仿真實驗結果說明該方法不僅能充分利用非下采樣小波的平移不變性和保護圖像細節(jié)信息的能力，有效發(fā)揮改進的四階偏微分方程方法較好的保持邊緣和抓住細節(jié)信息的特性，還能有效抑制虛假邊緣和塊效應的產生。
　　本文通過對非