[發(fā)明專利]一種基于改進(jìn)小波閾值函數(shù)的圖像去噪方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810361170.0
• 申請(qǐng)日: 2018-04-20
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108596848B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-06-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 安維勝;王佰輝
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西南交通大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00;G06T5/10
• 代理公司: 成都正華專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51229
• 代理人: 何凡;李蕊

1.一種基于改進(jìn)小波閾值函數(shù)的圖像去噪方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1、將待去噪的圖像信號(hào)進(jìn)行二維離散小波變換，得到小波系數(shù)；

S2、通過(guò)改進(jìn)小波閾值函數(shù)對(duì)得到的小波系數(shù)進(jìn)行修正，得到修正后的小波系數(shù)；

S3、對(duì)修正后的小波系數(shù)進(jìn)行小波重構(gòu)，得到去噪后的圖像；

所述步驟S1的具體方法為：

S1-1、根據(jù)MATLAB中的wavedec2函數(shù)對(duì)待去噪的圖像f(x,y)進(jìn)行二維離散小波變換，得到小波系數(shù)行向量C：

C＝[A(N)|H(N)|V(N)|D(N)|H(N-1)|V(N-1)|D(N-1)|...|H(1)|V(1)|D(1)]

其中A(N)代表第N層低頻系數(shù)，H(N)|V(N)|D(N)代表第N層高頻系數(shù)且分別是水平高頻系數(shù)、垂直高頻系數(shù)和對(duì)角高頻系數(shù)；

S1-2、將行向量C中的高頻系數(shù)記為小波系數(shù)w_j,k，即

w_j,k＝[H(N)|V(N)|D(N)|H(N-1)|V(N-1)|D(N-1)|...|H(1)|V(1)|D(1)]；

所述步驟S2的具體方法為：

根據(jù)公式

對(duì)小波系數(shù)w_j,k進(jìn)行修正，得到修正后的小波系數(shù)

其中λ表示閾值，σ表示噪聲方差；m表示調(diào)節(jié)系數(shù)，m∈[0,1]；e為常數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)小波閾值函數(shù)的圖像去噪方法，其特征在于：所述步驟S3的具體方法為：

S3-1、將修正后的小波系數(shù)代替原小波系數(shù)w_j,k，將水平高頻系數(shù)、垂直高頻系數(shù)和對(duì)角高頻系數(shù)還原至行向量C中；

S3-2、對(duì)修改后的行向量C進(jìn)行小波重構(gòu)，得到去噪后的圖像f₀(x,y)，完成圖像去噪。