基于小波變換的射線圖像降噪及MATLAB仿真

摘 要：針對(duì)射線圖像噪聲大、對(duì)比度低的特點(diǎn)，采用小波閾值法進(jìn)行降噪處理。通過利用MATLAB進(jìn)行射線圖像去噪仿真測(cè)試，結(jié)果表明，利用小波閾值法具有良好的降噪效果。

關(guān)鍵詞：射線圖像 小波閾值 閾值函數(shù) 圖像降噪

中圖分類號(hào)：TN911.73 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2013）02（c）-0014-01

隨著小波理論的不斷深入研究和日益廣泛的應(yīng)用，小波變換以其低熵性、多分辨率、去相關(guān)性及選基靈活性等優(yōu)點(diǎn)，成為圖像去噪領(lǐng)域的一個(gè)重要分支和主要研究方向。目前常用的小波圖像去噪方法有基于小波變換模極大值去噪法、基于小波變換的相關(guān)去噪法及非線性小波變換閾值去噪法。而小波閾值法是一種實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單且計(jì)算量小的方法，具有廣泛的實(shí)用性。

1 小波變換應(yīng)用于圖像降噪的處理過程[1]

（1）對(duì)含噪圖像進(jìn)行二維小波分解，得到一組小波系數(shù)。應(yīng)選擇合適的小波基和恰當(dāng)?shù)姆纸鈱哟蜰，然后對(duì)待處理的圖像進(jìn)行N層小波分解計(jì)算。

（2）對(duì)分解后的小波系數(shù)進(jìn)行閾值量化處理，得到估計(jì)小波系數(shù)，使得這兩個(gè)系數(shù)的差值盡可能小。

（3）根據(jù)得到的小波系數(shù)進(jìn)行小波重構(gòu)，從而恢復(fù)出原始圖像信號(hào)，得到去噪后的圖像。

2 MATLAB仿真

3 結(jié)果分析

小波閾值降噪法可以使圖像的噪聲幾乎完全得到抑制，并且可以很好得保留原始信號(hào)的特征，是一種易于實(shí)現(xiàn)且實(shí)用效果較好的降噪方法。通過實(shí)驗(yàn)可以看出，針對(duì)于射線圖像的特點(diǎn)來說，不同的算法對(duì)圖像的噪聲都有一定程度的抑制，但在使用同一種閾值門限時(shí)，軟閾值法的降噪效果要優(yōu)于硬閾值，而改進(jìn)的軟閾值函數(shù)更有效得降低了均方差，提高了信噪比，其去噪后的圖像邊緣比較清晰，細(xì)節(jié)保持的較好，解決了抑制噪聲和保留圖像細(xì)節(jié)的矛盾，達(dá)到了最佳的去噪效果。

參考文獻(xiàn)

[1] 張慶偉.基于小波變換的閾值圖像去噪方法[D].山東：山東科技大學(xué)，2010.

[2] 陶珂.小波去噪質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究[D].湖南：中南大學(xué)，2012.