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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、硬阈值小波去噪方法和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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小波阈值去噪在图像去噪中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
小波阈值去噪分为硬阈值去噪和软阈值去噪,它们的去噪思想都是在小波分解后的各层系数中,对模大于和小于某个阈值的系数分别进行处理.本文主要针对图像去噪,将一幅图像分别进行软和硬阈值去噪的方法进行比较,得出无论阈值门限设为何值,软阈值的去噪效果总是比硬阈值的去噪效果好这个结论. 相似文献
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边缘信息是图像重要的细节信息,保护图像的边缘信息对提高图像质量非常重要.但是在图像去噪的过程中,往往会破坏图像的边缘信息.针对去除噪声和保护边缘信息的双重考虑,提出一种基于对偶树复小波域图像融合的SAR图像阈值去噪.考虑到局部硬阈值和软阈值各自的特点,利用对偶树复小波变换的优点和图像融合的特点,首先在自然对数域对SAR图像进行对偶树复小波分解,然后对小波系数分别执行局部硬阈值去噪和局部软阈值去噪,最后依次通过图像融合,对偶树复小波反变换,指数变换得到去噪以后的图像.实验结果表明,算法融合了两种周值去噪方法的优点,在明显去噪的同时,更好地保护了图像的边缘信息. 相似文献
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经典的小波去噪方法有软阈值、硬阈值滤波两类。软阈值收缩函数滤波后信号过于平滑,而硬阈值收缩函数滤波后在信号突变处伴有吉布斯现象。因此,提出介于软、硬阈值之间的一种收缩函数,通过其对小波系数的估计,使滤波后的信号在过分平滑与边缘振荡现象之间达到合理的平衡。在分析的基础上,给出了各种方法滤波后的PSNR对比值以及图像。实验结果表明,该方法在去噪的同时既有效地消除了振荡现象,又保留了部分细节信息。 相似文献
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去噪是矿区遥感图像得以有效应用的重要预处理步骤。现有的基于统计、基于域变换、基于学习等遥感图像去噪方法普遍存在细节过度平滑、纹理保持不足等问题。基于引导滤波良好的边缘保持特性,提出了迭代引导滤波方法,通过对残差信息进行引导映射,并迭代进行引导滤波及超参数收缩,增强了遥感图像边缘特征提取效果;将迭代引导滤波与传统的小波软阈值、非局部均值(NLM)滤波、三维块匹配(BM3D)滤波等去噪方法结合,有效提高了传统方法的峰值信噪比,其中NLM滤波、BM3D滤波的去噪性能提升效果最明显;将迭代引导滤波与BM3D滤波融合,通过BM3D滤波初步获取去噪图像,得到残差数据,然后采用迭代引导滤波对残差数据进行处理,在提升图像去噪效果的同时,很好地保持了图像细节特征;将迭代引导滤波与BM3D滤波融合方法用于矿区遥感图像的煤矸石场识别及滑坡区域边缘识别,取得了较好的效果。 相似文献
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为了改进滤波效果,以提高图像去噪质量,提出了一种通过离散余弦变换对Contourlet域中噪声能量进行估计来实现去噪的新方法.该算法不依赖于对噪声方差进行估计,而是直接利用离散余弦变换来对高频各子带进行局部特征提取,以便估计噪声能量的估计阈值.实验结果表明,与传统的小波软、硬阈值去噪方法和基于小波变换的图像离散余弦变换去噪方法比较,该方法有效地克服了采用硬阈值法引起的伪吉布斯现象和软阈值法因导致过度光滑而使信号失真等缺点.实验表明,该算法不仅可提高处理图像的信噪比,而且图像的视觉效果也明显改善,因此更具有实用价值. 相似文献