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现实生活中,噪声的存在依旧是无法忽视的问题。近些年来,随着科技的不断发展,及小波理论的进一步的填充,小波在图像去噪中变得越来越有优势,其已逐步成为图像处理的重要研究内容之一。小波变换领域中正交小波研究居多,但是其下采样,使得图像变换到小波域后会造成图像位置信息发生偏差,从而引起视觉上的变形。故文章构造出具有高阶消失矩的二进小波滤波器和卷积型正交小波,还提出一种新的阈值函数同时作用对图像进行去噪处理,并将去噪后的图象的PSNR数据和效果进行比较与分析。最终由仿真实验得出,基于二进小波的阈值去噪方法是一种有效的图像去噪方法。主要研究内容如下:(1)介绍本课题的研究背景和意义,并将小波阈值去噪的发展和现状、文章的结构与安排、文章的创新点进行简述。(2)小波变换的基本的理论,简单的叙述连续、离散小波变换的定义和相关的定理、重点去介绍与二进小波相关的一些理论,最后将详细介绍Mallat算法和a?trous算法这两种快速算法,在一定程度上突出这两种算法的差异。(3)在深入分析软、硬阈值函数的优缺点的基础上,引入改进的阈值函数,并构造出卷积型正交小波对图像进行去噪分析;(4)正交小波变换不具有平移不变性,使得去噪后的图像容易出现Gibbs现象而不能满足人类视觉要求。为了抑制这种现象,引入了具有平移不变性的二进小波变换,构造具有高阶消失矩的二进小波滤波器结合改进的阈值函数,提出基于二进小波变换的阈值去噪方法。仿真实验结果表明,该方法无论在峰值信噪比方面还是在视觉效果方面与小波硬阈值、软阈值去噪方法相比都有明显的提高和改善,是一种有效的图像去噪方法。