基于小波和有限脊波變換的圖像去噪.pdf

1、圖像去噪是指在保存圖像重要信息地同時盡可能多地清除圖像噪聲的處理過程。它是進行圖像分析的一個必要步驟，去噪的效果直接關系到后續(xù)圖像分析的效果，因此圖像去噪是圖像處理領域里一個非常重要的部分。小波變換去噪方法是一類效果很好的圖像去噪方法。但小波變換不能有效地處理圖像的奇異線或奇異面，因此研究者們在小波變換的基礎上提出了有限脊波變換。
　　 本文從小波系數(shù)關系和小波變換不能有效地處理圖像奇異線這兩個方面分別對小波去噪進行研究。

2、>　　 針對僅考慮鄰域小波系數(shù)關系的去噪方法和僅考慮尺度間小波系數(shù)關系的去噪方法的缺點，提出了一種利用尺度內小波系數(shù)關系和尺度間小波系數(shù)關系的去噪方法。該方法使用鄰域小波系數(shù)的平均幅值來描述尺度內小波系數(shù)關系，用小波系數(shù)的相關系數(shù)描述尺度間小波系數(shù)關系。根據(jù)這兩種小波系數(shù)關系，提出了一種閾值函數(shù)，并研究了閾值和圖像噪聲的關系。通過仿真實驗，該去噪方法與僅考慮鄰域小波系數(shù)關系的去噪方法和僅考慮尺度間小波系數(shù)關系的去噪方法相比，信噪比峰值

3、(PSNR)得到了有效提高。
　　 為了克服在處理紋理豐富的圖像時小波變換去噪不能有效處理奇異線的缺點，本文提出了一種小波和有限脊波聯(lián)合去噪方法。該方法首先對圖像分塊，然后提取同質塊，對同質塊使用小波變換去噪，而對非同質塊使用有限脊波變換去噪。對于同質快的提取，本文通過研究圖像塊的方差的直方圖，提出了一種同質塊的選取原則。通過與貝葉斯小波去噪方法和貝葉斯有限脊波去噪方法相比，該方法的去噪效果有了一定的提高，特別是噪聲標準方差在2