基于噪声分离和小波阈值自适应图像去噪算法

›› 2011, Vol. 24 ›› Issue (5): 94-.

基于噪声分离和小波阈值自适应图像去噪算法

万千,薛明

(1.西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安 710071;2.上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海 200030)

出版日期:2011-05-15 发布日期:2011-05-19
作者简介:万千(1985-),男,硕士研究生。研究方向:图像压缩,小波域图像处理。

Mixed Adaptive Image Denoising Algorithm Based on Noise Isolation and Wavelet Thresholding

WAN Qian, XUE Ming

(1.School of Electronic Engineering,Xidian University,Xi'an 710071,China;
2.School of Electronics and Electrical Engineering,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200030,China)

Online:2011-05-15 Published:2011-05-19

摘要/Abstract

摘要：

针对VisuShrink小波阈值滤波算法的不足和混合噪声的情况,提出了一种基于噪声分离和尺度的自适应混合图像去噪算法。算法首先通过极值检测分离脉冲噪声和高斯噪声,然后分别对脉冲噪声应用多窗口中值滤波及高斯噪声应用基于尺度的小波阈值滤波完成去噪。实验表明,该混合滤波算法能有效去除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,并较好地保存了图像细节。

关键词: 图像处理, 小波阈值, 自适应中值滤波, 小波滤波

Abstract:

In view of the limit of Visushrink thresholding and the cases of mixed noises,a mixed adaptive image denoising algorithm based on noise isolation and wavelet scale is proposed.Firstly,the impulse noise and Gaussian noise are separated by extreme value detection,and then the impulse noise is processed by multi-window median filter,while the improved wavelet thresholding is applied to the Gaussian noise.Experiments show that the mixed filter algorithm can effectively remove impulse noise and Gaussian noise in the image and preserve the image details as well.

Key words: image processing;wavelet thresholding;adaptive median filter;wavelet filter

中图分类号:

TN911.73

万千, 薛明. 基于噪声分离和小波阈值自适应图像去噪算法[J]. , 2011, 24(5): 94-.

WAN Qian, XUE Ming. Mixed Adaptive Image Denoising Algorithm Based on Noise Isolation and Wavelet Thresholding[J]. , 2011, 24(5): 94-.

[1]	宗圣康,程建鹏,张西良. 基于光斑位置的起重机轨道高度差自动检测方法[J]. 电子科技, 2022, 35(1): 21-28.
[2]	宋章明,贺慧勇,黄跃俊. 扁平漆包线表面缺陷在线检测研究[J]. 电子科技, 2021, 34(5): 72-78.
[3]	闫超,孙占全,田恩刚,赵杨洋,范小燕. 基于深度学习的医学图像分割技术研究进展[J]. 电子科技, 2021, 34(2): 7-11.
[4]	陈文佑,章伟,史晓帆,宋芳. 一种改进ORB特征匹配的半稠密三维重建ORB-SLAM算法[J]. 电子科技, 2021, 34(12): 62-67.
[5]	柏丽银,彭亚雄,陆安江. 基于改进Canny算子的手势图像边缘检测[J]. 电子科技, 2020, 33(7): 46-50.
[6]	史伟忠,曹卫卫,范彦铭,董佳筠,陈纾,肖昊. 基于FPGA的深空图像实时边缘检测算法与实现[J]. 电子科技, 2020, 33(5): 45-49.
[7]	章天昊,李郝林. 一种基于高斯拟合法的激光光束中心提取方法[J]. 电子科技, 2020, 33(5): 72-76.
[8]	秦兴,高晓琪,陈滨. 基于压缩卷积神经网络的图像超分辨率算法[J]. 电子科技, 2020, 33(5): 1-8.
[9]	谢智烜,姚红兵,范宁,陈枫. 面向多目标透镜的连通域标记检测算法[J]. 电子科技, 2020, 33(4): 50-54.
[10]	张晓军,吴芝路. 基于改进差分阈值算法的心电检测技术研究[J]. 电子科技, 2020, 33(2): 6-13.
[11]	黄明瑛. 基于图像噪声残差的数字图像来源取证[J]. 电子科技, 2020, 33(2): 37-42.
[12]	詹雁,张娟. 一种结构感知损失的域适应深度估计方法[J]. 电子科技, 2020, 33(12): 12-16.
[13]	孙铭阳,谢子殿,韩龙,毕思达. 自适应阈值函数小波算法的电机振动信号去噪[J]. 电子科技, 2020, 33(1): 63-67.
[14]	杨云辉. 基于单目视觉的工件定位技术研究[J]. 电子科技, 2019, 32(12): 72-75.
[15]	康秀娟, 施展. 基于图形处理的人体内异物定位测量系统设计[J]. , 2018, 31(1): 71-.