图像阈值去噪中的小波特性分析及算法改进

被引：8

作者：

祝强 ^{[1
]}

张国辉 ^{[2
]}

陈晓东 ^{[1
]}

机构：

[1] 西安工业大学测试与控制技术研究所

[2] 陕西秦川机械发展股份有限公司

来源：

西安工业大学学报 | 2011年 / 31卷 / 05期

关键词：

阈值; 去噪; 小波; 滤波器; 正交性;

D O I：

10.16185/j.jxatu.edu.cn.2011.05.017

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

选取合理的小波和阈值算法能够获得理想的图像阈值去噪结果;分析了小波正交性、消失矩以及滤波器结构等特性对图像阈值去噪的影响,提出了图像阈值去噪中小波特性的选取依据.按照噪声与图像信息在小波多尺度分解中传递特性的不同,提出基于信息量的自适应分层阈值算法;仿真结果表明,在进行图像阈值去噪时应优先选取双正交小波,且其消失矩阶数近似于图像的最高次奇异性,去噪小波的高通分解滤波器应具有偶对称性质,低通分解滤波器长度不宜过短.自适应分层阈值算法的图像去噪效果要明显优于全局阈值算法,图像信噪比能够提升至27.86(bior2.6,SNR0=20);具有偶对称高通分解滤波器的双正交小波能够获得较好的图像去噪效果,其消失矩阶数应近似等于图像的最高次奇异性,基于信息量的小波自适应阈值算法在提升图像信噪比的同时,能够有效保留图像的细节信息.

引用

页码：484 / 491

页数：8

共 8 条

[1]

Wavelet Image ThresholdDenoising Based on Edge Detection..Wei Liu;Zhengming Ma;.Computa-tional Engineering in Systems Applications.2006,

[2]

基于四种改进阈值的小波去噪方法(英文) [J].