小波圖像去噪算法的研究.pdf

1、本論文對(duì)基于小波變換的圖像去噪方法進(jìn)行了研究，主要包括以下內(nèi)容：1.門限法小波圖像去噪研究　　本文對(duì)門限法去噪中涉及到的門限值、門限函數(shù)以及小波的選取進(jìn)行了廣泛的研究，對(duì)眾多的小波門限去噪方法進(jìn)行了歸納和全面仿真，給出了具有代表性的門限法的性能評(píng)估.2.小波域Wiener濾波圖像去噪方法　　把原始圖像的小波系數(shù)的分布簡(jiǎn)化為高斯分布，提出了小波域Wiener濾波圖像去噪方法。3.基于統(tǒng)計(jì)模型的小波圖像去噪研究　 本文把圖像的

2、小波系數(shù)建模為廣義高斯分布模型，圖像信號(hào)的小波系數(shù)方差在鄰域窗內(nèi)高度相關(guān)。當(dāng)小波系數(shù)為廣義高斯分布時(shí)，由貝葉斯最小均方誤差估計(jì)，得到最優(yōu)軟門限σ2/σy,σy為子帶內(nèi)小波系數(shù)的方差。如果對(duì)每個(gè)小波系數(shù)估計(jì)σy，則得到了與圖像局部特征相適應(yīng)的門限值。在鄰域窗內(nèi)，圖像信號(hào)的小波系數(shù)的方差高度相關(guān)，采用最大似然估計(jì)(ML)方法來(lái)估計(jì)每個(gè)小波系數(shù)對(duì)應(yīng)的圖像信號(hào)的方差，方差估計(jì)利用了小波系數(shù)尺度內(nèi)相關(guān)性。4.視頻序列小波去噪研究　　本文中的幀