小波多分辩率分析在图像滤波中的应用
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摘要
小波闲值滤波基本思想是在小波分解后的各层系数中,对模大于和小于某个阈值的系数分别进行处理。主要针对图像滤波,利用正交小波(db4)和双正交(9/7小波)对三种滤波函数尺度的相关性和滤波图形效果进行比较。由实验可以发现,正交小波(db4)时,半软阈值函数滤波效果较好;双正交小,波(9/7小波)软阚值函数滤波效果较好;正交小波(db4)相对于双正交小波(9/7小波)有效的滤波特性。最后,还通过中值滤波算法对硬阈值滤波函数进行改进。
The main idea of wavelet threshohl filtering is based on the processing method of the wavelet coefficients. which is bigger or smaller than threshold coefficient.The processing method is according to the absolute figures.The article is aimed at fihering noise in image with orthogonai wavelet (db4) and biothogonal wavelet (9/7) in three filtering functions.The consequences are compared in two aspects:one is relativity of scalevalues.another is effects of filered images.According to the experiments,we can conclude that half-soft threshohl filtering fimction does better with orthogonal wavelet (db4) and soft threshohi filtering function with biorthogonal wavelet (9/7).and orthogonal wavelet (db4) has better filtering specialities than biorthogonal wavelet (9/7).In the end,the hard threshold filte- ring function is ameliorated with median filtering algorithm.
The main idea of wavelet threshohl filtering is based on the processing method of the wavelet coefficients. which is bigger or smaller than threshold coefficient.The processing method is according to the absolute figures.The article is aimed at fihering noise in image with orthogonai wavelet (db4) and biothogonal wavelet (9/7) in three filtering functions.The consequences are compared in two aspects:one is relativity of scalevalues.another is effects of filered images.According to the experiments,we can conclude that half-soft threshohl filtering fimction does better with orthogonal wavelet (db4) and soft threshohi filtering function with biorthogonal wavelet (9/7).and orthogonal wavelet (db4) has better filtering specialities than biorthogonal wavelet (9/7).In the end,the hard threshold filte- ring function is ameliorated with median filtering algorithm.
引文
[1]柳建新，韩世礼，马捷．小波分析在地震资料去噪中的应用[J]．地球物理学进展，2006，21(2)：541-545．
[2]李杏梅，陈亮．小波阀值去噪声在图像去噪中的应用[J]．现代计算机．2006，(245)：78-80．
[3]王(拼音)，郭祚达．基于小波变换的图像压缩方法[J]．计量与测试技术，2005，32(2)：25-27．
[4]王秀碧，蒋青．小波分析在图像处理中的应用[J]．信息技术，2006．3(10)：77-79．
[5]成礼智，王红霞，罗永．小波的理论与应用[M]．北京：科学出版社，2004．
[6]潘泉，等．小波滤波方法及应用[M]．北京：清华大学出版社，2005．
[7]飞思科技产品研发中心编著．小波分析理论与MATLAB7实现[M]．北京：电子工业出版社，2005．
[8]徐佩霞，孙功宪．小波分析与应用实便(第二版)[M]．合肥：中国科学技术大学出版社，2001．
[9]高浩军，杜宇人．中值滤波在图像处理中的应用[J]．电子工程师，2004，30．(8)：35-36．．
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