张　洋

(1.中国人民大学，北京 100872；2.北京信息职业技术学院 专业部，北京 100070)



基于小波分解的计算机图像去噪算法

张洋1,2

(1.中国人民大学，北京 100872；2.北京信息职业技术学院 专业部，北京 100070)

计算机图像在形成过程中较易受到外界因素的干扰而形成噪声，对图像质量噪声较大的影响，小波分解可对图像信号在频域中进行细致的划分，选择合适的阈值可实现图像去噪的目的。文中分别对图像质量，小波分解、Mallat算法和小波阈值去噪进行阐述，并利用Matlab仿真软件对应用小波分解的图像信号进行去噪。仿真结果表明，该方法具有较好的图像去噪效果。

小波分解；图像去噪；Mallat算法；小波阈值；Matlab仿真

计算机图像处理技术在多领域的广泛应用，如超声波图像处理、智能轨道交通、水印防伪技术、人脸与虹膜识别、X光照片图像处理等方面[1]。

由于计算机图像在其信号形成的同时会受到来自外界的干扰或仪器自身因素的影响，易形成图像噪声，从而对人们准确的认知原始图像信号造成了一定干扰，并对之后的计算机图像处理产生较大影响[2]。计算机图像的去噪也称为计算机图像滤波，是希望通过采用某种算法或者运算以实现提高图像质量的目的。计算机图像去噪的方法众多，例如邻域平均法、空间域低通滤波法、中值滤波法和维纳滤波法等，相比于其他的滤波方法，小波分解方法可较好地对计算机图像进行频域分解，并从频域角度对计算机图像的噪声进行滤除，能取得较好的去噪效果[3]。……