基于小波變換的圖像去噪方法

相　瑞，王　力

(貴州大學 大數據與信息工程學院，貴州 貴陽 550025)

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基于小波變換的圖像去噪方法

相瑞1，王力2

(貴州大學 大數據與信息工程學院，貴州 貴陽 550025)

摘要針對圖像中存在的高斯噪聲、椒鹽噪聲和二者混合噪聲，提出了一種基于小波變換的圖像去噪方法。為進一步提高圖像去噪質量，采用Bayes Shrink和中值濾波相結合的方法，對其的不同去噪順序進行實驗，并與中值濾波、Bayes Shrink方法相比較。實驗結果表明，先進行Bayes Shrink再進行中值濾波的方法要優于其他方法，去噪效果較好。在圖像去噪處理中該種方法具有實際應用價值。

關鍵詞高斯噪聲；椒鹽噪聲；中值濾波；Bayes Shrink

圖像作為日常生活中信息源的重要角色，避免不了經常傳輸和獲取，而在此期間容易導致圖像被外界條件或硬件設備等噪聲所干擾。為了改善圖像的質量，就必須抑制由某些因素產生的圖像噪聲，因此圖像去噪有著重要的實際作用和意義。噪聲的形式有多種，常見的如椒鹽噪聲、高斯噪聲等[1]，而實際上兩者的混合噪聲也比較常見。脈沖噪聲也稱為雙擊脈沖噪聲或椒鹽噪聲，通常是由圖像傳感器傳輸信道和解碼處理等產生的，是一種隨機的白點或者黑點。高斯噪聲是一種具有正態分布概率密度函數的噪聲，圖像中會出現一些微小的斑點。針對這兩種不同的噪聲，文中分別用到了中值濾波和小波閾值去噪[2]。

小波閾值去噪方法是目前應用于圖像去噪中廣泛且簡單有效的方法。對小波閾值處理啟蒙于Donoho理論，Donoho首次給出了基于正交小波變換的通用閾值降噪公式，使復雜的降噪問題可通過簡單的系數處理來解決。……