基于提升小波變換的圖像去噪及邊緣檢測算法研究.pdf

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2、換實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的處理與分析，已經(jīng)成為圖像處理方向較為活躍的領(lǐng)域。相對(duì)于傳統(tǒng)的小波變換方法，提升算法具有計(jì)算簡單，運(yùn)算速度快，易于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)等諸多優(yōu)點(diǎn)，在許多領(lǐng)域都有著廣闊的應(yīng)用前景。而圖像的去噪和邊緣檢測作為圖像處理的基礎(chǔ)，在研究中也起著至關(guān)重要的作用。本文在分析提升小波變換的理論基礎(chǔ)上，對(duì)提升算法分別應(yīng)用于圖像去噪和圖像邊緣檢測這兩個(gè)方面進(jìn)行了研究，主要有：( 1 ) 針對(duì)傳統(tǒng)去噪算法對(duì)小波變換中不同分解層上的信號(hào)和噪聲的傳播特性缺乏有

3、效分析這一不足，本文在應(yīng)用提升原理的基礎(chǔ)上，構(gòu)造了一種新的閾值提取方案。具體為，在確定閾值時(shí)考慮N d , 波分解層數(shù)、局部對(duì)比度、高頻系數(shù)特性這三個(gè)因素的影響。算法思想是對(duì)經(jīng)過提升小波分解后各個(gè)層次上的水平、垂直、對(duì)角方向上的高頻系數(shù)矩陣進(jìn)行分塊處理，達(dá)到自適應(yīng)改變閾值的效果。實(shí)驗(yàn)表明，本文算法能夠有效地去除圖像噪聲，較之常用的圖像去噪算法，具有更高的峰值信噪比以及更快的運(yùn)行速度。( 2 ) 針對(duì)單一特征的圖像邊緣檢測算法不能充分表達(dá)