基于改进的小波阈值图像去噪算法

发布时间：2022-01-15 15:01

　　为了克服传统小波阈值函数存在固定偏差和不连续的问题,提出了一种改进的小波阈值函数,将改进的小波阈值方法和软阈值、硬阈值、Birge-Massart策略软阈值、半软阈值、半软阈值组合均值滤波等方法比较,峰值信噪比提高了1.2%～6.9%,均方根误差减小了4.8%～22.4%.在混有高斯噪声、椒盐噪声和斑点噪声的图像中,改进的小波阈值函数和自适应中值滤波组合的方法较单一的自适应中值滤波,峰值信噪比提高3 dB,均方根误差减小27%.结果表明,该算法有效的提升了高斯噪声图像的去噪效果,而且组合去噪方法对图像中的混合噪声去除效果较好. 

【文章来源】：微电子学与计算机. 2020,37(10)北大核心

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 引言
2 图像去噪理论
    2.1 小波阈值去噪
    2.2 自适应中值滤波
3 改进的阈值函数和组合去噪方法
    3.1 改进的小波阈值函数
        (1)函数的连续性分析
        (2)函数的渐进性分析
        (3)函数的偏差性分析
        (4)函数的高阶可导性
        (5)阈值函数的可调因子ρ、?、n
    3.2 小波阈值的选择
    3.3 组合去噪方法实现步骤
4 仿真结果与分析
    4.1 改进阈值函数的图像去噪
    4.2 组合方法的图像去噪
5 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进小波降噪的雷达一维距离像识别[J]. 郭小康,简涛,董云龙.  雷达科学与技术. 2019(04)
[2]小波阈值改进算法的遥感图像去噪[J]. 陈竹安,胡志峰.  测绘通报. 2018(04)
[3]一种改进的小波阈值去噪方法[J]. 张振凤,威欢,谭博文.  光通信研究. 2018(02)
[4]一种基于新型符号函数的小波阈值图像去噪算法[J]. 崔金鸽,陈炳权,徐庆,邓波.  电信科学. 2017(01)
[5]一种改进的小波阈值图像去噪方法[J]. 王琪,程彬,杜娟,徐国清.  计算机与现代化. 2015(04)
[6]基于渐近半软阈值函数的超声信号去噪方法[J]. 周西峰,朱文文,郭前岗.  探测与控制学报. 2011(02)



本文编号：3590823