基于离散正交小波变换的红外图像去噪方法.pdf

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1、第32卷第4期红外与激光工程2003年8月Vol.32No.4InfraredandLaserEngineeringAug.2003基于离散正交小波变换的红外图像去噪方法张长江19付梦印29金梅2(1.北京理工大学信息科学技术学院自动控制系9北京10008132.大庆石油学院电气信息工程学院9黑龙江大庆163318)摘要!提出红外图像去噪方法9将小波变换与广义交叉确认原理相结合9在噪声方差未知的前提下9只利用红外图像的输入数据就可以确定所要求的渐近最优阈值O对红外图像进行离散正交小波变换后9分别对各个分解层的高频子带利用所提出的方法进行迭代去噪9使各个高频子带分别

2、收敛于其最大信噪比O实验结果表明9该方法在有效地去除噪声的同时9能较好地保持红外图像的细节信息O算法在性能指标和视觉质量上均优于Donoho提出的小波阈值去噪方法Johnstone提出经过调整的小波阈值法和传统的中值滤波法O关键词!离散正交小波变换3广义交叉确认3阈值去噪中图分类号!TP391.4文献标识码!A文章编号!1007-2276(2003)04-0401-06MethOdOfinfraredimagedenOisingbasedOndiscreteOrthOgOnalWavelettransfOrm19FUMeng-yin29JINMei2Z~ANGC

3、hang-iang(1.DepartmentofAutomaticControl9SchoolofInformationScienceandTechnology9BeiingInstituteofTechnology9Beiing1000819China32.SchoolofElectricInformationEngineering9DaCingPetroleumInstitute9DaCing1633189China)Abstract2Akindofinfraredimagethresholddenoisingmethodisgiven.ItcombinesW

4、avelettransformWithgeneralizedcrossvalidation.Anasymptoticallyoptimalthresholdcanbedeter-mined9WithoutknoWingthevarianceofnoise9onlyusingtheknoWninputdata.AftermakingdiscreteorthogonalWavelettransformtoaninfraredimage9denoisingisdoneinthehighfreCuen-cysubbandsofeachdecompositionlevelr

5、espectively9sothatthemaXimumsignal-noise-ratiocanbeobtainedinthehighfreCuencysubbandsrespectively.AccordingtotheeXperimentalresult9thegivenalgorithmcanreducethenoiseofinfraredimageeffectively9Whileitalsokeepsthede-tailinformationofinfraredimageWell.AstoperformanceandvisualCuality9thea

6、lgorithmisbetterthantheWaveletthresholdinggivenbyDonoho9themodifiedWaveletthresholdinggivenbyJohnstoneandthetraditionalmedianvaluefilteringmethod.KeyWOrds2DiscreteorthogonalWavelettransform3Generalizedcrossvalidation3Denoisingbythreshold收稿日期!2002-10-19;修订日期!2002-12-20基金项目!国防兵器预研基金资助项目

7、作者简介!张长江(1974-)9男9黑龙江齐齐哈尔人9博士生9研究方向为复杂背景下的红外目标识别神经网络小波分析优化理论及其应用O402红外与激光工程第32卷1引言2二维正交离散小波变换[10I红外热像仪广泛应用在军事和民用领域但是受张量积形式的二维小波基的构造方式如下:设在L2(R>中已经给定一个多分辨率分析:探测器的固有噪声和恶劣的外界环境条件的影响使图像缺乏良好的对比度和分辨率图像比较模糊因0};;V;L2(R>(1>1;V0;V-1而红外图像的预处理对后续的目标识别工作至关重要0在实践中对图像去噪问题常采用中值滤波法虽及相应的尺度函数1(J>和小波函

8、数(J>

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