小波變換圖像去噪及其在SAR圖像中的應(yīng)用.pdf

1、圖像是人們傳遞信息的主要媒介，但圖像在采集和傳輸?shù)倪^程中，易受到噪聲的干擾，導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降，這對圖像更高層次的處理十分不利。傳統(tǒng)圖像去噪的方法存在保護(hù)邊緣信息和抑制噪聲兩難的矛盾問題。被稱為“數(shù)學(xué)顯微鏡”的小波理論應(yīng)運(yùn)而生，其具有低熵性、多分辨性和去相關(guān)性等優(yōu)點(diǎn)，能在去噪的同時(shí)保留圖像細(xì)節(jié)，得到原圖像的最佳復(fù)原。因此對小波變換圖像去噪算法的研究具有現(xiàn)實(shí)意義。
　　 本文對基于小波變換的圖像去噪方法進(jìn)行了深入的研究和分析，詳細(xì)討

2、論了小波變換模極大值去噪、小波系數(shù)相關(guān)性去噪、小波閾值去噪三種經(jīng)典的去噪方法，根據(jù)仿真結(jié)果進(jìn)行分析比較，得出小波閾值去噪方法的效果最好，計(jì)算量最小的結(jié)論。
　　 小波閾值去噪算法中硬閾值函數(shù)的不連續(xù)性易導(dǎo)致重構(gòu)信號(hào)出現(xiàn)偽吉布斯現(xiàn)象，軟閾值函數(shù)估計(jì)值與實(shí)際值之間總存在恒定的偏差，具有一定的局限性。針對以上問題，提出一種小波閾值去噪的改進(jìn)算法。該算法在閾值函數(shù)的選取、噪聲方差估計(jì)、閾值的最優(yōu)化三個(gè)方面均作出了改進(jìn)。經(jīng)仿真實(shí)現(xiàn)可以看出