基于新阈值函数的小波阈值去噪算法.docx

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法.docx鉴于新阈值函数的小波阈值去噪算法
纲要：针对传统小波阈值函数在阈值处的不连续性、小波预计系数存在偏差等不足，致使去噪后的图像出现失真、产生吉布斯震荡等问题，提出了一种改良的阈值函数，与常用的硬阈值、软阈值以及已
鉴于新阈值函数的小波阈值去噪算法
纲要：针对传统小波阈值函数在阈值处的不连续性、小波预计系数存在偏差等不足，致使去噪后的图像出现失真、产生吉布斯震荡等问题，提出了一种改良的阈值函数，与常用的硬阈值、软阈值以及已有改良的阈值函数对比，该函数不单易于计算，并且拥有优胜的数学特征。为了考证该阈值函数的优胜性，经过仿真切验对几种小波去噪方法的峰值信噪比
PSNR）与均方差（MSE）进行了对照。 实验结果表示，此去噪方法不论是在视觉成效上，仍是在均方差和信噪比性能剖析上均优于常用的阈值函数。
重点词：小波变换；小波阈值去噪；阈值函数；均方差；信噪比
中图分类号：
文件标记码： A
前言
在实质生活中，图像在获得和传输的过程中，难
免会遇到各种各种的噪声污染，图像去噪的目的就是
尽量地减小噪声污染，为此后进一步图像切割、图像
辨别、图像般配等打下优秀的基础。所以，去噪是图像办理过程中必需的预办理。图像去噪方法主要分为空间域和变换域两种方法 [1-4] 。空间域法是对图像像素进行办理，如：中值滤波、均值滤波等，利用这些方法即使去除了噪声，但不管每个像素自己的特色，以致于在去噪的同时，模糊了图像的边沿细节；变换域法是在图像经过某种变换后，改正图像变换域的系数来达到去除图像噪声的目的，此中小波就是很好的方法，由于小波拥有多分辨率、选基底灵巧、低熵等优秀的特征 [5] ，特别利用小波阈值去噪，已成为去噪经典方法。
传统的阈值