熊文真　赵　娜　李红娟

(1.信阳职业技术学院，河南 信阳 464000；

2.昆明理工大学 冶金节能减排教育部工程研究中心，云南 昆明 650093)



基于主成分分析的图像自适应阈值去噪算法

熊文真1赵娜1李红娟2

(1.信阳职业技术学院，河南 信阳 464000；

2.昆明理工大学 冶金节能减排教育部工程研究中心，云南 昆明 650093)

摘要：图像进行传输过程中，图像噪声成为影响图像质量的重要因素，因此，对图像去噪是各类图像处理领域广泛研究的内容。对图像实施去噪要点要保留图像的重要信息，并获得良好的去噪效果。借助匹配法找出相似块作为训练样本，通过主成分分析提取信号的重要特征，根据最小均方误差方法建立线性自适应阈值方程，对图像展开自适应阈值去噪处理。本次研究表明，这种方法能有效去除图像的高斯白噪声，保存图像的细节信息，从而获得最佳的视图。

关键词：主成分分析；自适应阈值去噪算法；图像去噪

0引言

主成分分析是指将多个变量借助线性变换挑选少数重要的变量的统计方法。图像噪声是传输图像中不可避免的现象。近些年，研究去噪的方法多种多样，例如：空间域降噪、k-SVD等。上述算法中，小波变换受到更多的关注和应用。这种算法被证实是极为有效的图像去噪法，借助一个固定能够收缩或平移的小波基对图像展开分析。但是，如果是一幅自然的图像，不可只根据固定的小波基来实现去噪。为解决这个问题，有学者提出基于PCA的空间自适应法。……