钟满田

(罗定职业技术学院 教育系, 广东 罗定 527200)

Wedgelet变换自适应消噪算法研究

钟满田

(罗定职业技术学院 教育系, 广东 罗定 527200)

为探索增强图像一致性自适应消噪的新算法,并检验其在图像增强和消噪中的功效，采用构建正交多分辨率Wedgelet变换的自适应消噪方法，利用黑白图像进行了计算机仿真实验，结果表明：从仿真实验中得出该算法在图像增强图像消噪方面比传统的Beamlab200工具箱运行时间短,收敛速度快，均方误差小，信噪比大，消噪效果优势明显。

Wedgelet变换; 增强图像; 自适应消噪算法

尽管小波在广阔的信号区间提供了一个非常有效的描述手段，但是它们在接近图像边缘的地方表现得并不好。为了解决这个问题，国外学者就提出了Wedgelet变换，这个变换对于基准级别的图像提供了一个最佳逼近的描述方法。与小波不同的地方是Wedgelet直接在二维上定义，分析图像时，能较好地捕捉图像中的“线”和“面”的特征，通过区分移位不变过采样和方向上的过采样，建立变换产生完备的紧支撑结构。但是这个完备的紧支撑结构是使用一维过采样变换的数字线上的方向。由于冗余过采样的方向变换能够有效地捕获图像的几何结构，所以它为图像的消噪提供了一个较好的框架，通过空间、尺度、方向变换增强图像一致性的自适应消噪算法目前还处于研究之中。[1-6]

1 适应消噪理论

1.1 Wedgelet变换理论

Wedgelet变换对边缘描述接近于理想状况，但是它不是一个真正的多分辨率变换，它被限制在horizon class图像里。……