小波變換圖像去噪matlab實現(編輯修改稿)
2025-07-26 00:32 本頁面
【文章內容簡介】 用新的小波系數進行小波重構得到去噪后的信號。此方法可通過以下三個步驟實現:(1)先對含噪聲信號f(t)做小波變換，得到一組小波分解系數wj，k。(2)通過對分解得到的小波系數wj，k進行閾值處理，得出估計小波系數使得wj，k uj，k，盡可能的小。(3)利用估計小波系數進行小波重構，得到估計信號了，即為去噪之后的信號。需要說明的是，在小波閾值去噪法中，最重要的是閉值函數和閑值的選取。閾值函數關系著重構信號的連續(xù)性和精度，對小波去噪的效果有很大影響。目前，閾值的選擇主要分硬閾值和軟閾值兩種處理方式。其中，軟閾值處理是將信號的絕對值與閾值進行比較，當數據的絕對值小于或等于閾值時，令其為零。大于閾值的數據點則向零收縮，變?yōu)樵擖c值與閾值之差。而硬閾值處理是將信號的絕對值閾值進行比較，小于或等于閾值的點變?yōu)榱悖笥陂撝档狞c不變。但硬閾值函數的不連續(xù)性使消噪后的信號仍然含有明顯的噪聲。采用軟閾值方法雖然連續(xù)性好，但估計小波系數與含噪信號的小波系數之間存在恒定的偏差，當噪聲信號很不規(guī)則時顯得過于光滑?；谛〔ㄗ儞Q的圖像分解與重構二維離散小波主要解決二維多分辨率分析問題，如一幅二維離散圖像{c(m，n)} ，二小波可以將它分解為各層各個分辨率上的近似分量cAj，水平方向細節(jié)分量 cHj，垂直方向細節(jié)分量cVj，對角線方向細節(jié)分量cDj，其二層小波圖像分解過程如圖 41 所示：圖41 小波圖像分解過程 圖42 小波圖像分解過程其二層小波圖像重構過程正好與此相反如圖42所示，基于小波變換的圖像處理，是通過對圖像分解過程中所產生的近似分量與細節(jié)分量系數的調整，使重構圖像滿足特定條件，而實現圖像處理。三、程序實現圖像消噪常用的圖像去噪方法是小波閾值去噪法，它是一種實現簡單而效果較好的去噪方法，閾值去噪方法的思想很簡單，就是對小波分解后的各層稀疏模大于和小于某閾值的系數分別進行處理，然后利用處理后的小波系數重構出去噪后的圖像。在閾值去噪中，閾值函數體現了對小波分解稀疏的不同處理策略以及不同的估計方法，常用的閾值函數有硬閾值和軟閾值函數，硬閾值函數可以很好的保留圖像邊緣等局部特征，但圖像會出現偽吉布斯效應，等視覺失真現象，而軟閾值處理相對較平穩(wěn)，但可能會出現邊緣模糊等失真現象，為此人們又提出了半軟閾值函數。小波閾值去噪方法處理閾值的選取，另一個關鍵因素是閾值的具體估計，如果閾值太小，去噪后的圖像仍然存在噪 聲，相反如果閾值太大，重要圖像特
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