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一种小波域与空域相结合的图像滤波方法
引用本文:侯建华,田金文,柳健. 一种小波域与空域相结合的图像滤波方法[J]. 红外与激光工程, 2006, 35(1): 122-126
作者姓名:侯建华  田金文  柳健
作者单位:中南民族大学,电子信息工程学院,湖北,武汉,430074;华中科技大学,图像识别与人工智能研究所,图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,湖北,武汉,430074;华中科技大学,图像识别与人工智能研究所,图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,湖北,武汉,430074
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)
摘    要:利用小波阈值去噪方法和传统空间域Lee滤波的特点,提出了一种图像去噪的的组合滤波方案。首先在小波域对图像阈值去噪,得到预去噪图像;再在空间域上利用自适应Wiener滤波器进一步提高恢复图像的精度。为了保证小波域和空间域两种算法之间的匹配,对预去噪图像中残留噪声的分布进行了研究,对其噪声方差估计做了改进,提出了一种估计噪声方差的近似最优公式。仿真实验表明,与单独的在小波域或空域去噪相比,该方法的均方误差和信噪比指标均得到了改善。

关 键 词:小波阈值去噪  SureShrink  空域自适应滤波  预去噪图像  噪声方差
文章编号:1007-2276(2006)01-0122-05
收稿时间:2005-04-28
修稿时间:2005-06-18

Wavelet and spatial domain method for image filtering
HOU Jian-hua,TIAN Jin-wen,LIU Jian. Wavelet and spatial domain method for image filtering[J]. Infrared and Laser Engineering, 2006, 35(1): 122-126
Authors:HOU Jian-hua  TIAN Jin-wen  LIU Jian
Abstract:By exploiting the characteristics of both wavelet thresholding denoising and spatial Lee filtering,a combined scheme for the noise removal in images is presented.Firstly,thresholding denoising in wavelet domain is performed to obtain a pre-denoised image,then spatial adaptive Wiener filter is applied to increase the quality of the image restored.To ensure the matching between denoising algorithm in wavelet domain and in spatial domain,the noise distribution in pre-denoised image is investigated.The estimation of noise variance is improved and a nearly optimal noise variance estimation is presented for the following Lee filtering.Experimental results show that mean square error(MSE) and signal-to-noise ratio(SNR) of our method have been improved,compared with the denoising solely in wavelet or spatial domain.
Keywords:SureShrink
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