基于局部化自适应阈值的小波图像降噪

为了能在去除图像噪声的同时有效地克服Gibbs现象,得到令人满意的视觉效果,提出了一种基于局部自适应阈值的小波图像降噪方法.该算法利用局部化信息和层间相关性理论,对小波系数进行分块分类处理.该算法首先把图像划分成子块,通过调节全局阈值得到各个子块阈值,从而有效地利用了局部信息,有选择地对图像进行降噪处理.算法加入自适应的步骤,对于不同尺度的子带,分别赋予大小不同的

第 3卷第 2 1期 V0 . 1No 2 2 1 13 . 0 0

青岛理工大学学报 J u n l f n d oTe h oo ia Unv ri o r a o g a c n lgc l ie s y Qi t

基于局部化自适应阈值的小波图像降噪 吕慧显杨滨李京，, (岛大学 a自动化工程学院；.息 T程学院，岛 2 6 7 )青 . b信青 6 0 1

摘

要：了能在去除图像噪声的同时有效地克服 Gi s象，到令人满意的视觉效果，出了一种基于局为 b现 b得提

部自适应阈值的小波图像降噪方法 .该算法利用局部化信息和层间相关性理论 .对小波系数进行分块分类处 理.该算法首先把图像划分成子块，通过调节全局阈值得到各个子块阈值，而有效地利用了局部信息，从有选择地对图像进行降噪处理.法加入自适应的步骤，算对于不同尺度的子带。分别赋予大小不同的阈值，算法使具有更好的自适应性.验结果表明，试与其他几种传统降噪方法相比，该方法能获得较好的降噪效果. 关键词：波分析；小图像降噪；局部信息；自适应阈值 中图分类号： P 9 . 1 T 3 14文献标志码： A文章编号：6 3 4 0 (0 0 0~ 0 -5 1 7 6 2 2 1 )2 18 0 1

W a e e m a e De i i s d o c lAd p i e Thr s o d v l t I g no sng Ba e n Lo a a tv e h l LV ixa YANG n,LI ig Hu— in, Bi n J ( olg fAuo t nEn ier g;b C l g fIfr t nE gn r g,Qi d oUnv ri,Qi d o2 6 7, hn a C l eo tmai gnei e o n . ol eo nomai n iei e o n g n a iest y g n a 6 0 1 C ia)

Ab t a t To e f c i e y ei i a e i a e n ie a d o e c me t e Gi b e e t v lt i— s r c: fe tv l l n t g o s n v r o h b s d f c,a wa ee m m m

a ed n iig me h d b s d o o a d p iet r s od i r p s d i hs p p r Ba e n g e osn t o a e n lc 1 a tv h

e h l s p o o e n t i a e . a sdo t e 1 c 1 i f r t n a d i t r c l e e d n y o v l t c e f in s t e wa e e o fi h o a n o ma i n n e s a e d p n e c f wa e e o fi e t。 h v l t c e f— o c c e t r p i r s e t e y Th l o ih m a e s f t e l c li f r t n s l c i e y t in sa e s l e p c i l . t v e ag rt m k s u e o h o a n o ma i ee t l o o v

d n ie ys l t gi g t mal lc s n du t gtego a trs odt e elcl e os pi i b t n ma e nos lbok da jsi lb l heh l og t h a i a n h t o o e . C n i e i g a d p ie s e n o t e m e h d t mp o e t e ag rt m' a a t b l y, n s o sd rn n a a t t p i t h t o o i r v h l o ih s d p a i t v i

wema eadfe e c nt es b a d" h e h lsr ltd t i e e tsae .Ex e i n a e k i r n eo h u b n st r s od ea e o df r n c ls f f p rme tl— r s l h w h tt i meh d c no t i etrd n iigp ro m a c o p rs nwi o— u t s o t a hs s t o a b an b te e osn e f r n ei c m a io t c r n h n mo to s n me h d . Ke r s y wo d:wa e e n l ss i g e o sn;l c l n o m a i n d p i e t r s o d v l ta a y i; ma e d n ii g o a f r t;a a tv h e h l i o

图像在采集、获取以及传输的过程中，往会受到噪声的污染，往极大地影响了从图像中提取信息.直一

以来，图像降噪是图像处理中的基本问题.波变换在时域和频域都具有良好的局部特性，们提出了一小人些基于小波的图像降噪方法 . o o o等基于小波变换提出了阈值降噪方法[对于小

波阈值降噪方法而 D nh ¨, 言，阈值的选择是一个关键环节，寻找一个性能优越的阈值成为这一领域的热点.

以往大多数研究都侧重于全局阈值的选择，例如， n x Mii阈值( ma极小极大化阈值)是一种找出最大最 优可能性中的最小阈值的算法l. nma算法起始于迭代于零阈值， 2 Mii x]之后选择将其优势最大化的最小阈值，通过一个预处理步骤，小化常数项来获得阈值表达式， nma最 Mii x阈值有着良好的预测性能，但是没有最佳的视觉效果； ue hik阈值是基于 Se S rS r n ti n的无偏风险估计得到的阈值l. uehik阈值是数据驱 3 S rS r] n 收稿日期：0 90—7 2 0—82基金项目：岛大学青年科研基金项目 (0 7 0 )青 2 0 0 5作者简介：吕慧显 (9 4 )女.】 7一，河北辛集人.士，硕讲师，研究方向为人 1智能、:故障诊断、图像处理.— i lxz@16 em, Ema:h zg 2 .o l