张　涛　张　欣

(贵州大学大数据与信息工程学院　贵州 贵阳 550025)



三次样条插值在小波去噪中的应用

张涛张欣*

(贵州大学大数据与信息工程学院贵州 贵阳 550025)

针对传统小波阈值函数在图像去噪中的不足，结合三次样条插值提出一种新的阈值函数。该函数具有很好的光滑性，既克服了硬阈值函数不连续性造成的吉布斯效应，也解决了软阈值函数引起的恒定偏差问题，而且能够根据图像噪声方差的大小，自适应地改变函数系数以达到最佳的去噪效果；最后，利用人工蜂群算法构造新的阈值进行去噪。实验结果表明，该去噪方法无论是主观感受，还是客观评价均优于软阈值及硬阈值的去噪效果，与其他改进的小波去噪方法相比该算法也具有较好的效果。

小波变换三次样条插值阈值函数人工蜂群算法(ABC)

0　引　言

图像中的噪声对图像后期的处理带来严重的影响，因此图像去噪是图像处理的首要任务。由于小波变换具有有效、高度直观的描述框架和多分变率图像存储的优点，尤其是可以同时在空间域和频域研究图像[1]，使其在图像去噪中获得了很好的效果。目前小波去噪主要包括三种方法：基于小波阈值去噪算法、基于小波系数相关性去噪算法和基于小波极大值去噪算法[2]，其中阈值去噪算法应用最为广泛。

传统的小波阈值去噪算法是Donoho于1995年提出的。虽然该方法简单，但却存在固有的缺点：硬阈值函由于在阈值处不连续，因此对图像处理之后会造成Gibbs振荡效应；……