基于小波變換的全變分模型的圖像去噪.pdf

1、小波變換，具有聯(lián)合表示時域以及頻域信號的優(yōu)點，可作為分析研究非平穩(wěn)信號的重要工具。該方法通過伸縮以及平移等運算功能展開對信號的多尺度分析，從而實現(xiàn)對信號的分解。但是，使用小波域閾值法進行圖像去噪時，圖像灰度值發(fā)生跳變的地方會出現(xiàn)振蕩現(xiàn)象，而且噪聲污染程度越高振蕩會越明顯。為了解決這個問題，本文將全變分模型嵌入小波閾值的框架中，不但能消除振蕩現(xiàn)象，而且能使全變分模型濾波在小波閾值法框架下簡單易行。
　　 基于全變分模型的圖像去噪概

2、括的說就是把圖像去噪問題形式化為帶有全變分正則化項的圖像能量泛函極值問題，采用變分原理將其中的最小化問題轉(zhuǎn)為所要求解的偏微分方程，利用數(shù)字圖像本身的離散特征使用適當(dāng)?shù)臄?shù)值方法來求它的最優(yōu)解，最后達(dá)到逼近原始圖像的目的。
　　 本文提出了此變分問題完整的小波域和空域交替迭代的圖像去噪算法。該模型通過改進小波閾值技術(shù)取得合適的需要保留的小波系數(shù)，再對該系數(shù)重建圖像展開空域各向異性擴散處理。此外，通過對該模型中小波閾值法濾波環(huán)節(jié)的改進