基于小波閾值的圖像去噪

顧偉　杜景琦

摘要：研究了圖像優化問題，圖像中噪聲經常會影響圖像的清晰度，造成圖像模糊等。為了更好的去除圖像噪聲并較好的保留圖像細節信息，選取合適的小波閾值去噪法。比較了小波軟、硬閾值去噪法與基于SURE閾值去噪法，選取較佳的圖像去噪法。在Matlab上仿真結果表明，基于SURE閾值去噪法有效提高了圖像去除噪聲能力，保留較好的圖像細節。

關鍵詞：圖像去噪；小波閾值；SURE閾值；MATLAB

0引言

圖像在生成或傳輸過程中很容易受到噪聲（如敏感元器件內部產生的高斯噪聲、光電轉換過程中的泊松噪聲和感光過程中產生的顆粒噪聲）的干擾或影響而使圖像的質量受到損害，為了抑制噪聲，改善圖像質量，便于后續處理，需要對圖像進行去噪處理。目前，小波閾值去噪方法是小波去噪方法中最早被提出的一種實現簡單，并且可以達到較好的圖像去噪效果的方法。小波閾值圖像去噪方法已經成為圖像去噪研究和應用的主流技術。

從閾值函數去噪方法中可以看出，構建閾值函數是小波閾值圖像去噪方法中最直接影響圖像效果的重要因素，只有當閾值函數選取的適當，才能保證得到較清晰的去噪圖像。本文擬對小波閾值圖像去噪方法中的軟閾值和硬閾值函數和suRE閾值函數進行對比。

1小波閾值去噪

噪聲是受隨機因素的影響，一般不可避免，但符合一定的統計規律，因此可以采用數字濾波的方法來消除，例如算術平均濾波、中值濾波、滑動窗濾波方法（一般也稱為慣性濾波）、曲線擬合濾波等。隨著圖像去噪要求的不斷提高，近年來又提出了小波去噪技術。

目前小波降噪方法主要有模極大值法、小波系數相關法和閾值法等。在這三種方法中，閾值法算法簡單，并具有良好的去噪效果。閾值法是在統計估計理論研究的基礎上提出的一種基于小波變換的收縮系數去噪方法，該方法認為目標信號對應的小波系數絕對值較大，但數目較少；而噪聲對應的小波系數是一致分布的，個數較多，但絕對值較小。endprint