基于小波域的图像噪声类型识别与估计.pdf

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1、第Z3卷第4期红外与毫米波学报Vol.Z39No.4Z004年8月J.InfraredMillim.WavesAugust9Z004文章编号!1001-9014"Z004#04-0Z81-05基于小波域的图像噪声类型识别与估计张旗1!梁德群Z!樊鑫3!李文举4(1.大连海事大学自动化与电气工程学院9辽宁大连1160Z69Z.大连海事大学信息工程学院9辽宁大连1160Z693.西安交通大学图像处理与模式识别研究所9陕西西安71004994.辽宁师范大学计算机与信息技术学院9辽宁大连116038)摘要!提出了一种基于小波域分解的类型识别方法.该方法利用噪声图像的小波高频子带系数能量分

2、布!对图像中最常出现的两类噪声"高斯噪声和椒盐噪声进行识别!并在此基础上对高斯噪声的方差和椒盐噪声的密度进行了估计.对大量含噪图像的实验结果表明"该方法对图像噪声类型的识别和噪声大小的估计都比较准确.关键词!小波变换#图像去噪#噪声类型识别#噪声估计中图分类号!TP391文献标识码!AIDETIFYINGOFNOISETYPESANDESTIMATINGOFNOISELEVELFORANOISYIMAGEINTHEAVELETDOMAIN19LIANGDe-GunZ9FANXin39LIWen-Ju4Z~ANGGi(1.schoolofAutomationandElectrica

3、lEngineering9DalianMaritimeUniversity9Dalian1160Z69China9Z.schoolofInformationTechnology9DalianMaritimeUniversity9Dalian1160Z69China93.InstituteofImageProcessingandRecognition9XianJiaoTongUniversity9Xian7100499China94.schoolofComputerandInformationTechnology9LiaoningNormalUniversity9Dalian116

4、0389China)AbstractAnovelmethodologyforidentifyingnoisetypesandestimatingnoiselevelWasreported.Theenergydistri-butionofthe~~subbandscoefficientsintheWaveletdomainWasusedtodistinguishGaussianWhitenoiseandsaltpeppernoise9WhichexistinimagesfreCuently.AndthevarianceoftheGaussianWhitenoiseandtheden

5、sityofsaltpeppernoiseWereestimated.TheexperimentsonaWidevarietyofimagesindicatetheveracityofdistinguis-hingandestimatingofnoise.KeywordsWavelettransform9imagedenoising9noisetypeidentification9noiselevelestimation对图像进行卷积处理9以达到压抑或消除噪声的目引言1的.图像在生成和传输过程中常常会受到各种噪声在处理噪声图像前9有Z点是需要明确的1)图源的干扰和影响而使图像质量

6、变差.图像处理的一像受到的是何种类型的噪声干扰9Z)受噪声干扰的项重要任务是研究能有效滤除图像噪声又不模糊图程度如何.目前这些先验知识通常是根据主观推测像的方法.到目前为止9已提出了许多消除图像噪声或假设9而不是依靠图像噪声的客观描述9在这种情的滤波器结构和算法.现有的图像随机噪声消除方况下对图像的噪声进行处理往往是非常盲目的.如法大致可以划分为二类一类是频率域方法9主要通果将一个噪声算法应用到一个G错误H的图像(不含过对图像进行变换以后9选用适当的频域带通滤波噪声的图像或噪声类型与假设不同的图像)上9结果器进行滤波处理9经反变换后获得去噪声图像.另一常常是没有意义的.这就如同用

7、灰度阈值分割一个类方法是空间域方法9主要采用各种图像平滑模板纹理图像用恢复算法恢复一个没有模糊的图像.另收稿日期!Z003-01-13$修回日期!Z003-10-09Receiveddate!Z003-01-13$reviseddate!Z003-10-09作者简介!张旗(1960-)9女9福建福州人9副教授9大连海事大学通信与信息系统专业博士生9主要从事小波图像处理图像检测和模式识别等研究.红外与毫米波学报Z3卷Z8ZO=Z559b=09而椒盐噪声的大小由噪声出现的密度(百