相　瑞，王　力

(贵州大学 大数据与信息工程学院，贵州 贵阳 550025)



基于小波变换的图像去噪方法

相瑞1，王力2

(贵州大学 大数据与信息工程学院，贵州 贵阳 550025)

摘要针对图像中存在的高斯噪声、椒盐噪声和二者混合噪声，提出了一种基于小波变换的图像去噪方法。为进一步提高图像去噪质量，采用Bayes Shrink和中值滤波相结合的方法，对其的不同去噪顺序进行实验，并与中值滤波、Bayes Shrink方法相比较。实验结果表明，先进行Bayes Shrink再进行中值滤波的方法要优于其他方法，去噪效果较好。在图像去噪处理中该种方法具有实际应用价值。

关键词高斯噪声；椒盐噪声；中值滤波；Bayes Shrink

图像作为日常生活中信息源的重要角色，避免不了经常传输和获取，而在此期间容易导致图像被外界条件或硬件设备等噪声所干扰。为了改善图像的质量，就必须抑制由某些因素产生的图像噪声，因此图像去噪有着重要的实际作用和意义。噪声的形式有多种，常见的如椒盐噪声、高斯噪声等[1]，而实际上两者的混合噪声也比较常见。脉冲噪声也称为双击脉冲噪声或椒盐噪声，通常是由图像传感器传输信道和解码处理等产生的，是一种随机的白点或者黑点。高斯噪声是一种具有正态分布概率密度函数的噪声，图像中会出现一些微小的斑点。针对这两种不同的噪声，文中分别用到了中值滤波和小波阈值去噪[2]。

小波阈值去噪方法是目前应用于图像去噪中广泛且简单有效的方法。对小波阈值处理启蒙于Donoho理论，Donoho首次给出了基于正交小波变换的通用阈值降噪公式，使复杂的降噪问题可通过简单的系数处理来解决。……