基于多尺度边缘检测的自适应阈值小波图像降噪

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1、标书网biaoshu.com专业编写标书，提供资质，代理投标，围标调查13022067895维普资讯http://www.cqvip.com标书网biaoshu.com长年招聘造价师建造师兼职，精算标底，预测报价，只要算得准，重奖1-50万！第28卷第2期仪器仪表学报Vo1．28No．22007年2月ChineseJournalofScienfificInstrumentFeb．2O07基于多尺度边缘检测的自适应阈值小波图像降噪赵志刚，管聪慧(青岛大学信息工程学院青岛266071)摘要：在图像处理中，去除图像中

2、所含噪声而不使其边缘模糊是一个难题。考虑到小波变换在时域和频域均具有良好的局部特性，加之其多分辨率、去相关性等特点，本文提出了一种基于多尺度边缘检测的自适应阈值小波图像降噪方法。该方法将与噪声和边缘相关的小波系数和与同性区域相关的小波系数区别对待。在每个分辨层次，图像的边缘由梯度的幅度来进行估计(梯度的幅度由小波参数导出)，且与噪声和边缘有关的梯度的幅度分布由Rayleigh概率模型化。基于此模型，得到该层的收缩函数。为充分利用尺度间相关性，各层的收缩函数被合并起来，进一步保持图像边缘。对与同性区域相关的小波系

3、数，则采用一个基于Bayesian估计的自适应阈值进行处理。实验结果表明，与已有方法相比，该方法不仅可获得较清晰的图像边缘，而且降噪性能优良。关键词：小波图像降噪；边缘检测；多分辨率分析；阈值中图分类号：TP919．8文献标识码：A国家标准学科分类代码：520．60Waveletimagede-noisingbasedonmulti-scale标书网址导航wz.biaoshu.comedgedetectionandadaptivethreshold．ZhaoZhigang，GuanConghui(Informa

4、tionEngineeringCollegeofQingdaoUniversity，Qingaao266071，China)标书人才网job.biaoshu.com建造师、造价师（与“标书”相关的工作免费介绍）Abstract：Inimageprocessing，removalofnoisewithoutblurringtheimageedgesisadificultproblem．Wavelettransformhasgoodlocalizationcharacteristicsinbothspatialan

5、dspectraldomains，andtheadvantagesofde—correla-tionandmulti—resolution．Inthispaper，amethodforimagede—noisingwithmulti—scaleedgedetectionandadaptivethresholdisproposed．Thewaveletcoeficientsrelatedtonoiseandedgesandthecoefficientsassociatedtohomoge—neousregions

6、arediferentiated．Ateachresolutionlevel，theimageedgesareestimatedbygradientmagnitudes(ob—tainedfromthewaveletcoeficients)whosecharacteristicsaremodeledwithRayleighdistribution；andbasedonthismodelashrinkagefunctioniSobtained．InordertoUsetheinter．scaledependenc

7、y．theshrinkagefunctionsarecom．binedtofurtherpreserveedges．ThewaveletcoeficientsrelatedtohomogeneousregionsareprocessedbyanadaptivethresholdderivedfromBayesianestimation．Experimentalresultsshowthatcomparingwithexistingmethods，thismethodobtainsclearerimageedge

8、sandbeaerde-noisingperformance．Keywords：waveletimagede·noising；edgedetection；multi—resolutionanalysis(MRA)；threshold往往会破坏图像的边缘特性。为在去噪和保留重要高频1引言信息之间更好地做出折衷，人们提出了许多基于小波变换的图像降噪方法。在图像处理中，噪声和图像边缘一般被特