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基于提升小波的自适应阈值图像去噪 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了提升方法(Lifting Scheme)的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的实现方法.在提升小波分解变换的基础上,研究一种自适应阈值的图像去噪方法--AdaptThr Shrink去噪法.这种方法是基于Bayes框架,在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阐值.结合软阈值法对图像进行去噪,与传统方法相比,此种方法提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),而且使图像更加清晰.基于提升小波的自适应阈值图像去噪法实现简单、计算速度快、去噪效果好. 相似文献
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传统去噪算法只考虑从含噪图像中恢复出图像信息,然而对去噪后残差信号的利用却并未加以重视。针对图像去噪后残差信号中包含有用信息的特点,提出了一种基于字典学习的残差信息融合图像去噪方法。首先使用字典学习方法对单幅含噪图像进行去噪;然后对首次降噪后的残差图像进行图像块筛选;再对筛选出的图像块再次进行去噪处理;最后在小波域实现两幅图像的融合得到最终的去噪图像。实验结果表明,与传统基于字典学习的去噪方法相比,所提方法能够进一步提取残差信号中的图像特征信息,在峰值信噪比和结构相似度上都有所提升。特别是对一些细节较为复杂的场景图像,具有更好的去噪效果,从而证明了残差信号对于图像去噪的重要作用。 相似文献
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一种改进的二进小波变换图像去噪方法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文在分析图像噪声消除与细节保持相矛盾的基础上,提出了一种改进的二进小波变换图像去噪方法。首先用自适应滤波多尺度边缘检测方法检测出图像的边缘;然后用二进小波变换去噪方法进行全局闯值去噪;最后将边缘图像嵌入到二进小波去噪后图像。实验结果表明,该方法不仅能够滤除图像的噪声,而且能够保持图像的边缘信息。 相似文献
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针对煤电厂炉膛火焰图像含有脉冲噪声和高斯噪声混合含噪图像的特点,提出了中值滤波和小波变换相结合的火焰图像去噪方法。首先采用自适应权重中值滤波方法对火焰图像去噪,然后再对去噪后的图像进行小波分解,分解后对不同子带采用不同的滤波方法进行有效滤波。实验结果表明,该方法不仅能够有效地滤除图像噪声,提高火焰图像的质量,而且在边缘保持能力上比传统的去噪方法要好。 相似文献
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采用均值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法是先将含噪图像进行小波分解,在小波域中,选取适当的阈值对小波系数进行处理,然后对图像信号进行局部重构至第一层,并采用不同的模板对第一层的各细节子图像进行均值滤波,最后将低频近似图像与均值滤波后高频细节图像合成得到去噪后的图像.这种方法与全局Donoho软、硬阔值小波去噪方法和Birge-Massart策略软、硬阈值小波去噪方法相比,其去噪效果更为明显.它在降低了图像的噪声的同时,又尽可能地保留图像的细节,且图像更加平滑.仿真实验证明,该方法是一种有效的图像去噪方法. 相似文献
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介绍了提升方法(Lifting Scheme)的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的实现方法。在提升小波分解变换的基础上,研究一种自适应阚值的图像去噪方法——Adapt Thr Shrink去噪法。这种方法是基于Bayes框架,在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值。结合软阈值法对图像进行去噪,与传统方法相比,此种方法提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),而且使图像更加清晰。基于提升小波的自适应阈值图像去噪法实现简单、计算速度快、去噪效果好。 相似文献
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利用小波方法去噪,是小波分析应用于工程实际的一个重要方面。在对目前小波去噪文献进行理解和综合的基础上,通过对小波去噪问题的描述,揭示了小波去噪的数学背景和滤波特性;阐述了小波图像去噪方法的发展历程和小波去噪的机理;概括了目前小波图像去噪的主要方法:模极大值去噪法,小波萎缩法和多小波去噪等,对小波图像去噪进行了综述;最后探讨了小波图像去噪的发展方向。 相似文献