基于小波閾值的圖像去噪

顧偉　杜景琦

摘要：研究了圖像優(yōu)化問(wèn)題，圖像中噪聲經(jīng)常會(huì)影響圖像的清晰度，造成圖像模糊等。為了更好的去除圖像噪聲并較好的保留圖像細(xì)節(jié)信息，選取合適的小波閾值去噪法。比較了小波軟、硬閾值去噪法與基于SURE閾值去噪法，選取較佳的圖像去噪法。在Matlab上仿真結(jié)果表明，基于SURE閾值去噪法有效提高了圖像去除噪聲能力，保留較好的圖像細(xì)節(jié)。

關(guān)鍵詞：圖像去噪；小波閾值；SURE閾值；MATLAB

0引言

圖像在生成或傳輸過(guò)程中很容易受到噪聲（如敏感元器件內(nèi)部產(chǎn)生的高斯噪聲、光電轉(zhuǎn)換過(guò)程中的泊松噪聲和感光過(guò)程中產(chǎn)生的顆粒噪聲）的干擾或影響而使圖像的質(zhì)量受到損害，為了抑制噪聲，改善圖像質(zhì)量，便于后續(xù)處理，需要對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理。目前，小波閾值去噪方法是小波去噪方法中最早被提出的一種實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，并且可以達(dá)到較好的圖像去噪效果的方法。小波閾值圖像去噪方法已經(jīng)成為圖像去噪研究和應(yīng)用的主流技術(shù)。

從閾值函數(shù)去噪方法中可以看出，構(gòu)建閾值函數(shù)是小波閾值圖像去噪方法中最直接影響圖像效果的重要因素，只有當(dāng)閾值函數(shù)選取的適當(dāng)，才能保證得到較清晰的去噪圖像。本文擬對(duì)小波閾值圖像去噪方法中的軟閾值和硬閾值函數(shù)和suRE閾值函數(shù)進(jìn)行對(duì)比。

1小波閾值去噪

噪聲是受隨機(jī)因素的影響，一般不可避免，但符合一定的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，因此可以采用數(shù)字濾波的方法來(lái)消除，例如算術(shù)平均濾波、中值濾波、滑動(dòng)窗濾波方法（一般也稱為慣性濾波）、曲線擬合濾波等。隨著圖像去噪要求的不斷提高，近年來(lái)又提出了小波去噪技術(shù)。

目前小波降噪方法主要有模極大值法、小波系數(shù)相關(guān)法和閾值法等。在這三種方法中，閾值法算法簡(jiǎn)單，并具有良好的去噪效果。閾值法是在統(tǒng)計(jì)估計(jì)理論研究的基礎(chǔ)上提出的一種基于小波變換的收縮系數(shù)去噪方法，該方法認(rèn)為目標(biāo)信號(hào)對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)絕對(duì)值較大，但數(shù)目較少；而噪聲對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)是一致分布的，個(gè)數(shù)較多，但絕對(duì)值較小。endprint