基于自相似性和小波分析的图像增强与去噪

图像的去噪是图像质量提高问题中的一个重要分支。由于噪声的种类很多,性质和表现各不相同,因此很难确定哪一种去噪算法针对当前的图像是最好的。介绍了一种针对随机噪声、利用图像的自相似性的小波域的双边滤波去噪算法。算法不仅利用了小波的时频定位和多分辨率分解特性,也利用了图像的自相似性的特点。去噪的过程分为3个步骤。首先利用图像的自相似性将其分解成多个相似的、分辨率较低的子图,并重新组合(分解变换)。然后进行小波分解,并针对小波系数进行滤波。最后用调整后的小波系数进行逆小波变换和逆分解变换,生成去除噪声和增强后的结果图。实验结果证明,算法不仅能够有效地实现去噪,还使图像的边缘和对比度也得到了增强。