基于小波变换的图像混合噪声自适应滤除算法

被引:14
作者
张立保 [1 ,2 ]
敖鹏亮 [1 ]
机构
[1] 北京师范大学信息科学与技术学院
[2] 北京师范大学遥感科学国家重点实验室
关键词
图像处理; 图像去噪; 边缘检测; 小波变换;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
为同时滤除图像中的椒盐噪声和高斯噪声,提出了一种基于小波变换的混合噪声自适应滤除算法,该算法首先采用中值滤波去除椒盐噪声,然后借助边缘检测算子区将图像为分边缘与非边缘区域,进一步对非边缘区域引入改进的均值滤波器,有效削弱高斯噪声的同时保护图像边缘细节,既初步削弱高斯噪声又保护了边缘,最后采用改进的小波阈值滤波算法,对不同的小波系数采用不同的阈值函数,通过线性回归得到各最优阈值关系式。实验结果表明,该混合噪声自适应滤除算法能有效滤除椒盐噪声和高斯噪声,在图像主观质量和客观质量上均取得了较好的效果,能提高去噪图像峰值信噪比0.5~2.0 dB。
引用
收藏
页码:2540 / 2544
页数:5
相关论文
共 3 条
[1]   一种利用像素分类的自适应小波图像降噪方法 [J].
楚恒 ;
朱维乐 .
光电子激光., 2007, (04) :482-486
[2]   小波图象去噪综述 [J].
谢杰成 ;
张大力 ;
徐文立 .
中国图象图形学报, 2002, (03) :3-11
[3]   Generalized cross validation for wavelet thresholding [J].
Jansen, M ;
Malfait, M ;
Bultheel, A .
SIGNAL PROCESSING, 1997, 56 (01) :33-44