文档介绍：第卷第期计算机技术与发展. .
年月.
基于均值滤波和小波变换的图像去噪技术研究
颜兵,王金鹤,赵静
青岛理工大学计算机工程学院,山东青岛
摘要:采用均值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法是先将含噪图像进行小波分解,在小波域中,选取适当的阈值对
小波系数进行处理,然后对图像信号进行局部重构至第一层,并采用不同的模板对第一层的各细节子图像进行均值滤波,
最后将低频近似图像与均值滤波后高频细节图像合成得到去噪后的图像。这种方法与全局软、硬阈值小波去噪方
法和—策略软、硬阈值小波去噪方法相比,其去噪效果更为明显。它在降低了图像的噪声的同时,又尽可能地
保留图像的细节,且图像更加平滑。仿真实验证明,该方法是一种有效的图像去噪方法。
关键词:图像噪声;均值滤波;小波变换;去噪
中图分类号:. 文献标识码: 文章编号:

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昌大的改善,而且损害了图像的边缘即高频细节信息,使
图像噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传去噪后的图像变得模糊。小波由于具有低熵性、多分
感器对所接收图像源进行理解或分析的各种因素,它辨率、去相关性、选基灵活性等特点,在时域和频域同
影响图像处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出时具有良好的表征信号局部信息的能力,在图像去噪
结果的全过程,去噪已成为图像处理中极为重要的步中得到越来越广泛的应用。
骤之一。。。。
传统的去噪方法通过一个滤波器将被噪声干扰的均值滤波
信号滤除掉噪声频率的成分,但对于白噪声、脉冲信均值滤波是空间域中的一种传统的图像去噪方
号、非平稳过程信号等,传统的方法存在一定局限性。法,它在图像去噪中的应用思路主要是采用各种图像
对这类信号,在低信噪比情况下,经过滤波器处理,在平滑模板对图像进行卷积处理,以达到抑制或去除噪
一定程度上能够抑制图像的噪声,但信噪比得不到较声的目的。
均值滤波的基本思想是用几个像素的灰度平均值
收稿日期:—;修回日期:——来代替某一个像素的灰度值。对于给定图像,
基金项目:山东省教育科技计划项目
中的某个像素点,,其邻域中含有个像素,
作者简介:颜兵一,女,山东泰安人,硕士研究生,研究方向
均值滤波平滑处理后的图像为,,,,由下
为图像处理;王金鹤,副教授,博士,研究方向为计算机图形图像处
理,计算机视觉等。式定义:
· · 汁算机技术与发展第卷
Ⅵ隹角细节子图像进行叠加,得到去噪后的图像。
. 去噪算法中几个相关参数的选取问题
阈值函数的选取。
小波去噪原始图像经过小波变换后,绝大部分能量集中在
小波变换在图像去噪上的应用思路主要采用人们少数低频系数上,而极小部分能量分散在高频小波系
所熟知的将空间或时间域的含噪图像信号数据数上。白噪声在任何正交基上的交换仍然是白噪声,
变换到小波域上,成为多层的小波系数,根据小波基的并且有着相同的幅度。相对而言,信号的小波系数值
特性,分析小波系数特点,结合常规的图像去噪方法或必然大于那些能量分散且幅值较小的噪声的小波系数
提出更符