基于小波變換的圖像閥值去噪算法

裴志鵬

【摘 要】針對傳統的基于圖像消噪的方法存在的問題，即在低信噪比的情況下，傳統的濾波方法消噪效果得不到有效的改善，甚至圖像在處理之后變得模糊。基于小波變換的圖像閥值去躁算法，利用小波變換的特性，可以有效的去除噪聲，最大程度的保留圖像的有效信息。利用Matlab仿真實驗結果表明，與傳統的濾波方式相比，基于小波變換的圖像閥值去噪算法使處理之后的圖像更加接近于原始圖像，且處理后圖像模糊程度比傳統算法大大減小。

【關鍵詞】圖像去噪；小波變換；小波閥值去噪

圖像傳統去噪方法是將含噪聲的信號通過一個濾波器處理，之后得到濾波器處理之后的信號。但這種方法對于高斯白噪聲這類的信號效果并不理想。在低信噪比的情況下，經過濾波處理之后，圖像不僅沒有得到理想的改善，并且處理之后的圖像變的模糊，從而達不到所要求的效果?；谛〔ㄗ儞Q的圖像閥值去噪算法，利用小波變換良好的局部化特性，在變換后圖像特征處系數幅值較大，在相鄰尺度層間有很強的相關性，便于提取和保護。本文分析了小波變換的過程，并將與傳統的濾波方式進行比較，通過Matlab平臺得出對應圖像的效果。

1 小波變換理論

在數學范疇中，小波被定義為對給定函數局部化的函數。小波可由一個定義在有限區間的函數來構造，ψa，b（x）=ψ，a，b∈R，a≠0。其中，a為縮放參數，反映特定基函數的尺度；b為沿X軸平移的位置進行平移的參數?！?br>