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🔥 内容介绍
图像是人类传递信息的主要媒介。然而,图像在生成和传输的过程中会受到各种噪声的干扰,对信息的处理、传输和存储造成极大的影响。寻求一种既能有效地减小噪声,又能很好地保留图像边缘信息的方法,是人们一直追求的目标。小波分析是局部化时频分析,它用时域和频域联合表示信号的特征,是分析非平稳信号的有力工具。它通过伸缩、平移等运算功能对信号进行多尺度细化分析,能有效地从信号中提取信息。随着小波变换理论的完善,小波在图像去噪中得到了广泛的应用,与传统的去噪方法相比小波分析有着很大的优势,它能在去噪的同时保留图像细节,得到原图像的最佳恢复。
本文对基于小波变换的图像去噪方法进行了深入的研究分析,首先详细介绍了几种经典的小波变换去噪方法。在众多基于小波变换的图像去噪方法中,运用最多的是小波阈值萎缩去噪法。硬阈值函数和软阈值函数去噪方法在实际中得到了广泛的应用,而且取得了较好的效果。最后,通过仿真实验结果可以看到,小波阈值去噪效果显著,与传统方法相比,信噪比提高较多,同时去噪后仍能较好地保留图像细节,是一种有效的图像去噪方法。
1 绪论
1.1 引言
图像是人类传递信息的主要媒介。图像以其信息量大，传输速度快，作用距离远等一系列优点成人人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。是反映自然界客观事物的，是人类认识世界和自我的重要途径。早期人们为了真实反映自然景物和人物的原貌，对拍摄到的黑白照片进行手工上色，这就是最原始的图像处理技术。随着计算机技术的发展，原来靠手工完成的图像处理现在可以完全依靠计算机来实现，为了使计算机可以直接对图像进行自动处理，必须对图像进行数字化，从此数字图像处理技术也随之应运而生。数字图像在我们日常生活中起着非常重要的作用，它与我们的日常生活息息相关，例如在卫星、电视、核磁共振、计算机视觉、地球信息系统以及天文学中应用非常广泛。
一般情况下采集到的数字图像是含有噪声的。噪声[1]可以理解为“妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息理解的因素”。图像在生成和传输的过程中灰受到各种噪声的干扰，对信号的处理、传输和存储造成极大的影响。数字图像之所以含有噪声这是因为在图像的采集、获取、编码和传输的过程中，所有的图像均不同程度地被可见或不可见的噪声“污染”。对于这种“污染”，如果信噪比(SNR)低于一定水平，就会影响图像场景内容的表示，直接导致图像质量的下降。除了视觉质量上下降外，噪声还可能掩盖一些重要的图像细节，使图像的熵增大，从而对于图像数据的有效压缩起到了一定的妨碍作用。对于图像在采集、获取过程造成的“污染”，我们虽然尽量提高硬件设备以获取质量更高的图像，但图像传感器的截止频率总是有一定的，受硬件水平和价格的限制，且图像在编码和传输过程中造成的“污染”，必需采取有效的降噪技术才能提高图像的质量。
1.2 图像去噪概述
现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像。取出或减轻在获取数字图像中的噪声称为图像去噪。图像去噪可以在空间域内进行，也可以在变换域内进行。不管在哪种域内进行去噪，但它们都是基于噪声和信号在频域上的不同分布规则为依据的，一般情况下，有用信号是主要分布在低频区域的，而噪声则是多分布在高频区域的，然而由于图像的细节也是分布在高频区域的，因此如何在减少图像噪声的同时保留图像的细节问题便成为图像去噪技术的研究目标。
对图像进行去噪最初主要是在空域内进行的，图像空域去噪方法很多，主要是通过各种滤波器对图像进行去噪。例如均值滤波器、顺序统计滤波器、维纳滤波器等。为了进一步提高去噪的效果，在变换域中进行降噪处理成为有效的方法，图像变换域去噪就是对图像进行某一种变换，然后将图像从时域变换到变换域中，再对变换域中的图像变换系数按照某种方法进行处理，最后再对处理后的系数按照某种方法进行反变换，这样就实现了将图像去除图像噪声的目的。将图像从时域转换到变换域的变换方法很多，例如傅立叶变换、小波变换等等。不同的变换方法在变换域得到的系数都是有不同特点的，根据系数的特点合理的处理变换系数再通过反变换将图像还原到时域，往往就可以有效地达到去除噪声的目的。
小波变换是在短时傅立叶变换的基础上发展起来的一种新型的变换方法。小波变换具有多分辨率分析的特点，在时域、频域都具有较强的表征信号局部特征的能力，因此基于小波分析的图像去噪技术已成为图像去噪的一个重要方法。
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