基于小波自适应阈值图像去噪方法的研究

利用小波变换对图像去噪是一种非常有效的方法。传统的小波去噪算法对图像去噪后的平滑效果不是很好,图像细节清晰度不够高,甚至会产生伪吉布斯现象。针对这些现象,文中提出了一种改进的基于小波变换的多尺度自适应阈值图像去噪方法。该方法根据图像小波分解的特性,确定适合小波分解后不同层系数去噪的较优阈值,然后结合恰当的阈值函数对各层高频系数进行处理来达到去噪效果。实验结果表明,与传统方法相比,该方法运算量较小,能有效去除高斯白噪声,进一步提高峰值性噪比,同时能够很好地保留图像细节信息。