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認(rèn)證類(lèi)型：機(jī)構(gòu)認(rèn)證

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統(tǒng)一社會(huì)信用代碼/組織機(jī)構(gòu)代碼

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IP屬地：廣東 上傳時(shí)間：2022-03-05 格式：DOC 頁(yè)數(shù)：3 大小：21KB 積分：12 舉報(bào) 版權(quán)申訴

1、圖像的小波降噪 噪聲可以理解為妨礙人的視覺(jué)器官或系統(tǒng)傳感器對(duì)所接收?qǐng)D像源進(jìn)行理解或分析的各種因素。一般噪聲是不可預(yù)測(cè)的隨機(jī)信號(hào)，它只能用概率統(tǒng)計(jì)的方法去認(rèn)識(shí)。噪聲對(duì)圖像處理十分重要，它影響圖像處理的輸入、采集、處理的各個(gè)環(huán)節(jié)以及輸出結(jié)果的全過(guò)程。尤其圖像的輸入，采集的噪聲是一個(gè)十分關(guān)鍵的問(wèn)題，若輸入伴有較大噪聲，必然影響處理全過(guò)程和輸出結(jié)果。因此一個(gè)良好的圖像處理系統(tǒng)，不論模擬處理還是計(jì)算機(jī)處理無(wú)不把減少最前一級(jí)的噪聲作為主攻目標(biāo)。降噪已成為圖像處理中極其重要的步驟。 傳統(tǒng)的降噪方法采用平均或線性方法進(jìn)行，常用的是維納濾波，但是降噪效果不夠好。隨著小波理論的日益完善，它以自身良好的時(shí)頻特性在圖

2、像降噪領(lǐng)域受到越來(lái)越多的關(guān)注，開(kāi)辟了非線性方法降噪的先河。1原理簡(jiǎn)述常用的圖像降噪方式是小波閾值降噪方法。它是一種實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單而效果好的降噪方法，閾值降噪方法的思想很簡(jiǎn)單，就是對(duì)小波分解后的各層系數(shù)模大于和小于閾值的系數(shù)分別進(jìn)行處理，然后利用處理后的小波系數(shù)重構(gòu)出降噪后的圖像。在閾值降噪中，閾值函數(shù)體現(xiàn)了對(duì)小波系數(shù)的不同處理策略和不同估計(jì)方法。常用的閾值函數(shù)有硬閾值函數(shù)和軟函數(shù)值函數(shù)。硬閾值函數(shù)可以很好地保留邊緣等局部特征，但圖像出現(xiàn)偽吉布斯效應(yīng)等視覺(jué)失真0現(xiàn)象；而軟閾值處理相對(duì)較光滑，但可能會(huì)造成邊緣模糊等失真現(xiàn)象，為此人們又提出了半軟閾值函數(shù)。 小波閾值降噪方法處理閾值的選取，另一個(gè)關(guān)鍵是閾值

3、的具體估計(jì)。如果閾值太小，降噪后的圖像仍然存在噪聲；相反如果閾值太大，重要圖像特征又將被濾掉，引起偏差。從直觀上講，對(duì)于給定的小波系數(shù)，噪聲越大，閾值就越大。 MATLAB中實(shí)現(xiàn)了圖像的降噪或壓縮，主要是閾值獲取和圖像降噪實(shí)現(xiàn)兩個(gè)方面。（1）閾值獲取 MATLAB中實(shí)現(xiàn)閾值獲取的函數(shù)有ddencmp、thselect、wbmpen和wdcbm2。這里主要介紹函數(shù)ddencmp和wdcbm2。 函數(shù)ddencmp的功能是獲取降噪或壓縮的默認(rèn)值。其語(yǔ)法格式為：THR,SORH,KEEPAPP,CRIT=ddencmp(IN1,IN2,X)THR,SOEH,KEEPAPP=ddencmp(IN1,w

4、v,X)THR,SORH,KEEPAPP,CRIT=ddencmp(IN1,wp,X) 使用說(shuō)明：ddencmp是降噪和壓縮的導(dǎo)向函數(shù)。給它出一維或二維信號(hào)使用小波或小波包進(jìn)行降噪和壓縮一般過(guò)程的所有默認(rèn)值。 格式對(duì)于輸入向量或矩陣X，使用小波或小波包返回降噪或壓縮默認(rèn)值。X可以是一維或二維信號(hào)。THR是閾值，SORH是軟閾值或硬閾值。KEEPAPP允許用戶(hù)保存低頻系數(shù)。CRT（只用于小波包）是熵名稱(chēng)。 IN1為den時(shí)表示降噪，為cmp時(shí)表示壓縮。 IN2為wv時(shí)表示小波，為wp時(shí)表示小波包。 對(duì)于小波而言（3個(gè)輸出量）：格式返回降噪的默認(rèn)值（IN1為den），或X的壓縮（IN1為cmp）。

5、這些值可以用于wdencmp函數(shù)。 對(duì)于小波包而言（3個(gè)輸出量）：格式返回降噪的默認(rèn)值（IN1為den），或X的壓縮（IN1為cmp）。這些值可以用于wdencmp函數(shù)。 函數(shù)wdcbm2的功能是使用Birge_Massart的策略的二維小波閾值。其語(yǔ)法格式為：THR,NKEEP=wdcbm2(C,S,ALPHA)1 / 3THR,NKEEP=wdcbm2(C,S,ALPHA,M) 使用說(shuō)明:格式對(duì)于降噪或壓縮，返回尺度相關(guān)的閾值THR和系數(shù)的個(gè)數(shù)NKEEP。THR使用基于Birge_Massart策略的小波系數(shù)選擇規(guī)則得到。C,S是待降噪或壓縮圖像在j=size(S,1)-2層的小波分解結(jié)構(gòu)

6、；ALPHA和M必須是大于1的實(shí)數(shù)；THR是關(guān)于J的向量，THR（i）是第i層在水平、垂直和對(duì)角方向的閾值；NKEEP也是關(guān)于J的向量，NKEEP（i）是i層的系數(shù)個(gè)數(shù)。一般壓縮時(shí)，ALPHA取1.5，降噪時(shí)ALPHA取3。（2）閾值降噪 MATLAB中實(shí)現(xiàn)閾值降噪的函數(shù)主要有wden、wdencmp、wpdencmp、wthresh、wpthcoef和wthcoef2。這里主要介紹函數(shù)wdencmp。 函數(shù)wdencmp的功能是使用小波進(jìn)行降噪和壓縮。其語(yǔ)法格式為：XC,CXC,LXC,PERF0,PERFL2=wdencmp(gbl,X,wname,N,THR,SORH,KEEPAPP)X

7、C,CXC,LXC,PERF0,PERFL2 =wdencmp(gbl,X,wname,N,THR,SORH)XC,CXC,LXC,PERF0,PERFL2 =wdencmp(gbl,C,L,wname,N,THR,SORH)使用說(shuō)明：wdencmp是二維小波降噪和壓縮的導(dǎo)向函數(shù)。它使用小波，對(duì)信號(hào)或圖像執(zhí)行降噪或壓縮過(guò)程。 Wname是所用的小波函數(shù)。Gbl表示每層都采用同一個(gè)閾值進(jìn)行處理。Lvd表示每層用不同的閾值進(jìn)行處理。N表示小波分解得層數(shù)。THR為閾值向量，對(duì)于格式和每層都要求有一個(gè)閾值，因此閾值向量THR的長(zhǎng)度為N。SORH表示選擇軟閾值或硬閾值（分別取值為s和h）。參數(shù)KEEPA

8、PP取值為1時(shí)，則低頻系數(shù)不進(jìn)行閾值量化，反之，則低頻系數(shù)要進(jìn)行閾值量化。XC是降噪或壓縮后的信號(hào)，CXC,LXC是XC的小波分解結(jié)構(gòu)，PERF0和PERFL2是恢復(fù)和壓縮L平方的范數(shù)百分比。2.二維小波降噪的步驟和方法 對(duì)二維圖像信號(hào)的噪聲方法同樣適用于一維信號(hào)，尤其對(duì)于幾何圖像更適合。二維模型可以表述為 s(i,j)=f(i,j)+e(i,j) i,j=0,1,2,m_1 其中，e是標(biāo)準(zhǔn)偏差不變的高斯白噪聲。二維信號(hào)用二維小波分析的降噪步驟有3步：（1）二維圖像的小波分解。選擇一個(gè)小波和小波分解的層次 ，然后計(jì)算圖像 從1到第 層的分解。（2）對(duì)高頻系數(shù)進(jìn)行閾值量化。對(duì)于從1到 的每一層，選擇一個(gè)閾值，并對(duì)這一層的高頻系數(shù)進(jìn)行閾值量化處理。（3）二維小波的重構(gòu)。根據(jù)小波分解的第 層的低頻系數(shù)和經(jīng)過(guò)修改的從第1層到第 層的各層高頻系數(shù)，來(lái)計(jì)算二維圖像的小波重構(gòu)。在這三個(gè)步驟中，重點(diǎn)內(nèi)容就是如何選取閾值和如何進(jìn)行閾值的量化。小波降噪的方法一般有3種：（1）默認(rèn)閾值消噪處理。該方法利用函數(shù)ddencmp生成信號(hào)的默認(rèn)閾值，然后利用函數(shù)wdencmp進(jìn)行消噪處理。（2）給定閾值消噪處理。在實(shí)際的消噪處理過(guò)程中，閾值往往可以通過(guò)經(jīng)