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文檔簡介
1、圖像作為一種信息載體,由于其直觀、信息量大等特點,得到了廣泛的應用。但是,圖像在生成或傳輸?shù)倪^程中由于種種原因,常常受到噪聲的污染。因此,為了能夠避開噪聲的干擾提取到圖像承載的真實信息,需要對含噪圖像進行去噪處理。圖像去噪算法有效與否對后續(xù)獲取信息的真實性影響很大,已有的一些去噪算法雖然得到了一定程度上的應用,但效果仍不夠理想。故本文擬在多小波變換的基礎(chǔ)上對圖像去噪展開研究。
本文首先介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換以及多
2、小波變換,并在此理論基礎(chǔ)上分析了分解與重構(gòu)的圖像去噪算法、閾值收縮的圖像去噪算法、基于平移不變的圖像去噪算法,簡單介紹了小波變換模極大值的去噪算法和小波變換域系數(shù)相關(guān)性的去噪算法。通過比較分析各種小波變換與去噪算法的優(yōu)缺點,采用平移不變的多小波變換對含噪信號和圖像進行變換,并對閾值收縮方法中的閾值函數(shù)做了改進,將其運用到含噪信號和圖像的去噪處理中。該算法先將含噪信號進行循環(huán)平移,目的是為了消除小波基在時域上的依賴性,再將平移后的信號進行
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