基于小波变换的图像去噪方法研究.docx

基于小波变换的图像去噪方法研究摘要：图像去噪问题是一个古老的难题也是当前研究的热点问题而图像小波去噪算法在图像去噪方面虽然已取得了一定进步但在这一领域仍然有许多问题需要研究为了进一步提高图像去噪质量改善图像视觉效果。在此通过在小波阀值萎缩法、基于混合模型的小波去噪法、小波去噪与其他算法相结合的三类方法中分别选用了三种典型算法即VisuShrink法、基于高斯混合模型小波去噪法、中值滤波与小波去噪相结合的算法对当前基于小波变换图像去噪这三类典型问题进行了研究。研究表明对于单一的噪声用相应某种算法就可能取得较理想效果。而对于混合噪声单独的一种算法取得的效果是比较差的只有采用几种算法相结合才能取得较好的效果因而在此也为图像去噪指明了以后的研究方向。关键词：图像去噪；小波阀值萎缩法；混合模型；中值滤波中图分类号：TN919?34；TP391文献标识码：A文章编号：1004?373X（2013）14?0093?03ResearchofimagedenoisingmethodbasedonwavelettransformLIUDu?jin（DepartmentofComputerScienceSichuanUniversityofArtsDazhou635000China）Abstract：Imagedenoisingisanoldproblembutahottopicofcurrentresearch.Theimagewaveletdenoisingalgorithmhasachievedsomeprogressbutmanyproblemsstillneedtobesolvedinthisarea.Inordertofurtherimprovethedenoisingqualityandimprovetheimagevisualeffectsthreetypicalalgorithms（VisuShrinkalgorithmwaveletdenoisingmethodbasedonGaussmixturemodelandalgorithmcombiningmedianfilteringwithwaveletdenoising）areselectedrespectivelyfromthreemethods：waveletthresholdshrinkagedenoisingmethodwaveletdenoisingmethodbasedonmixturemodelandcombinationofwaveletdenoisingalgorithmandotheralgorithms.Thecurrenttypicalthreetypesofimagedenoisingmethodsbasedonwavelettransformarestudied.Thestudyresultshowsthatforasinglenoisethecorrespondingsomealgorithmispossibletoachieveidealeffect；forthemixednoiseonlybycombiningseveralalgorithmscanbetterresultsbeachievedsinceasinglealgorithm’seffectisrelativelypoor.Thereforethedirectionofthefuturedevelopmentofimagedenoisingresearchispointedoutinthispaper.Keywords：imagedenoising；waveletthresholdatrophymethod；mixturemodel；medianfiltering0引言数字图像的噪声主要来源于两个方面一个方面是图像的获取；另一个方面是传输过程。现实中的图像多是带噪图像需对图像去噪并进行后续处理后才能进行边缘提高取、图像分割、图像理解、图像分析等因而图像去噪在数字图像处理领域在着非常重要的作用。多年来人们对图像去噪进行了大量研究如文献[1?2]自从