各向異性擴散和小波相結合的圖像去噪算法研究.pdf

1、圖像處理與分析是信息科學與工程中的一個主要研究領域。在圖像的生成、傳輸與通信的過程中經常會伴有隨機的脈沖干擾和其它的噪聲，這將使圖像的質量變差。圖像去噪很自然的成為圖像處理的重要環(huán)節(jié)。 小波變換與各向異性擴散是兩類重要的降噪方法，本文對基于小波分析和各向異性擴散的圖像降噪方法分別進行了研究，并在此基礎上討論了小波分析和各向異性擴散在圖像降噪中結合應用的問題。目前，偏微分方程和小波分析在理論上的聯(lián)系還比較薄弱。本文分析了非線性擴散

2、和旋轉不變小波閾值收縮之間的關系，推導出旋轉不變小波閾值收縮和非線性擴散之間的等價性。 在P—M模型中，利用像素點的梯度大小和梯度閾值來決定是否對該點進行擴散。圖像的邊緣是圖像中梯度值比較大的像素，但是并不能找到噪聲與圖像邊緣的精確梯度分界線。F．Catte采用的辦法是先對噪聲圖像進行預處理平滑，這樣再運用P—M模型進行濾波就能達到較好的效果，之后的大多數(shù)模型也沿用了這種思想。但是，它同樣存在著缺點，如高斯核σ的選擇就是一個困難