基于二维小波变换和独立分量分析的SAR图像去噪方法

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基于小波变换的图像去噪算法研究与应用

基于小波变换的图像去噪算法研究与应用一、引言图像去噪是图像处理领域的重要问题，随着数字图像处理技术的发展与应用，对图像的去噪要求越来越高。

因此，在图像领域中，图像去噪一直是研究的热点之一。

二、小波变换小波变换是一种信号处理方法，可以用于信号的压缩、去噪、特征提取等。

小波变换通过分析信号中的局部细节信息，可以将信号分解为不同频率的子带，从而更好地处理信号中的各个部分。

三、小波变换在图像去噪中的应用1.小波阈值去噪法小波阈值去噪法是一种基于小波分解的图像去噪方法，该方法通过分解图像为不同频率的小波子带，再对各自的子带进行去噪处理，最后将各子带结果合成为一张图像。

该方法的核心在于确定小波子带的阈值，目前常用的方法有软阈值和硬阈值两种。

软阈值和硬阈值的区别在于，软阈值会使小于阈值的子带信号变为0，但不会对大于阈值的信号做限制；硬阈值和软阈值类似，只是会使小于阈值的子带信号全部变为0。

2.双阈值小波去噪法双阈值小波去噪法是一种基于小波变换的两阶段去噪方法，该方法首先通过小波分解将图像分解为不同频率的小波子带，然后采用两个阈值对各子带进行去噪处理，其中一个阈值用于对高频子带进行去噪，另一个阈值用于对低频子带进行去噪。

该方法的主要优点在于，可以有效地去除噪声的同时，尽可能地保留图像中的细节和纹理信息。

四、实验分析与结果本文选择了几组不同的噪声图像进行去噪处理，将分别采用小波阈值去噪法和双阈值小波去噪法进行实验处理。

实验结果表明，采用小波阈值去噪法能够显著地去除高斯噪声和椒盐噪声；双阈值小波去噪法在去除图像噪声的同时，能够有效地保留图像中的细节信息。

五、结论小波变换是一种重要的信号处理方法，在图像去噪方面得到了广泛的应用。

通过实验对比，小波阈值去噪法和双阈值小波去噪法均能达到不错的去噪效果，可根据不同的噪声类型和噪声强度进行选择和应用。

未来，小波变换方法预计将得到更广泛的应用，为图像处理及相关领域的研究提供更有力的工具和技术。

基于小波变换的图像去噪方法研究

毕业设计（论文）基于小波变换的图像去噪方法研究院别计算机与通信工程学院通信工程专业名称班级学号学生姓名指导教师2014年6月10日基于小波变换的图像去噪方法研究摘要一般来说，现实生活中的图像都是含有噪声的。

因此，为了能够更好地进行后续处理，对图像进行去噪处理是很有必要的。

然而，在传统的去噪方法中，有效的去噪和保留图像细节信息是非常矛盾的。

所以，寻找一种既能有效地去除图像噪声又能保留下更多的图像细节的去噪方法便成了众多研究人员的共同目标。

经过研究和实践发现，小波变换在对图像进行去噪的同时，又能成功地保留图像的边缘信息。

因而本文进行了基于小波变换的对图像去噪方法的研究。

在多种多样的基于小波变换的去噪方法中本文选择主要讨论阈值去噪方法和模极大值去噪方法这两种方法，并对两者进行了仿真实验与分析。

通过开展对阈值函数的仿真实验发现，采用软、硬折中阈值函数去除由泊松噪声、椒盐噪声、高斯白噪声、斑点噪声污染的图像有着更显著的效果，而对于只需去除微量噪声且保留更多细节信息的图像而言，半软阈值却是更好的选择。

同时，本文还通过实验研究发现，模极大值对各种噪声的去噪处理都有着不错的效果，并且非常适合低信噪比的图像去噪。

但是，由于主流算法实现的效率较低，该去噪方法总体来说并不能达到理想的效果。

关键词：图像去噪，小波变换，阈值去噪，模极大值去噪Research on Image Denoising on Wavelet TransformAuthor：Tutor：AbstractGenerally speaking, the images in our real life always contain noise. Therefore，for better subsequent processing, it is necessary to denoise the images.However, the traditional way of denoising the images is an obvious contradiction which aims at smoothing noise of images as well as retaining the details in the images. Thus, it has become a common goal of many researchers to find a way that can not only denoise images but also preserve the images' details.Through research and practice，we can find wavelet transform can reduce the noise, and meanwhile retain edge information of the images well. So, we discusses the denoising algorithm based on wavelet transform in this test.In various denoising algorithms based on wavelet transform, this text primarily discusses wavelet threshold denoising and the wavelet transform modulus maxima, and test the two methods by simulation then analyze.By testing the threshold function by simulation, it can be found that eclectic function of soft and hard thresholding has better effect on images that are polluted by poisson noise, salt and pepper noise, gauss white noise and speckle noise,while semi-soft threshold seems a better choice for denoising the images which require to remove little noise and preserve more detail information. At the same time, through the experimental study we can also find wavelet transform modulus maxima is efficient to denoise different kinds of noises, especially to denoise the low SNR images. Nonetheless, since the mainstream algorithms are inefficient, wavelet transform modulus maxima in general cannot receive satisfactory results.Key Words: Image de-noising, Wavelet transform,Thresholdingde-noising,Modulus maxima de-noising目录1绪论 01.1 课题背景 01.2研究现状 01.3 应用前景 (1)1.4 本文的主要工作 (2)2 小波阈值去噪方法的研究 (3)2.1离散小波变换理论 (3)2.2小波阈值去噪方法原理 (4)2.3小波阈值函数的选择 (4)2.3.1常用的阈值函数 (5)2.3.2阈值函数的改进方案 (6)2.4仿真实验与讨论 (7)2.4.1 泊松噪声 (7)2.4.2椒盐噪声 (10)2.4.3高斯白噪声 (13)2.4.4斑点噪声 (16)2.5本章小结 (19)3模极大值去噪方法的研究 (21)3.1二进小波变换理论 (21)3.2 模极大值去噪原理 (21)3.3模极大值去噪方法 (22)3.3.1模极大值提取 (22)3.3.2去噪的流程 (23)3.3.3噪声剔除 (24)3.3.4 图像重构 (25)3.4仿真实验 (25)3.4.1泊松噪声 (26)3.4.2椒盐噪声 (29)3.4.3高斯白噪声 (33)3.4.4斑点噪声 (36)3.5结果讨论 (40)3.6本章小结 (40)4结论 (41)致谢 (43)参考文献 (44)附录 (46)附录A (46)附录B (66)1绪论1.1 课题背景当今社会是一个信息化的社会，小到电脑上的摄像头、家里的数字电视，大到医疗、军事、航空航天研究等都离不开数字图像，数字图像与人们的生活已是不可分离的了。

二维离散小波变换滤波在医学图像去噪的应用研究

二维离散小波变换滤波在医学图像去噪的应用研究医学图像降噪必须做到既降低图像噪声又保留图像细节。

通过对二维离散小波变换滤波去噪的研究以及实验表明。

采用硬阈值法时，在去噪过程中如果阈值选取太小，降噪后的图像仍然有噪声，如果阈值太大，重要图像特性被滤掉，会引起偏差。

因此对于不同尺度的小波系数应该选取不同的阈值进行医学图像处理。

Abstract：Medical image denoising must do both to reduce image noise and retain image details. Research based on the two-dimensional discrete wavelet transform denoising filter and experiment. The hard threshold method in denoising process，if the threshold is too small，the denoised image is still noise，if the threshold is too large，an important characteristic of image is filtered out，will cause the deviation. The wavelet coefficients of different scales should select different thresholds for medical image processing.Key words：Discrete wavelet；Transform filter；Denoising1 二维离散小波变换分解算法2 二维离散小波变换重构算法二维小波变换的重建算法的基本思想同一位小波变换的重建算法类似，唯一不同的是二维小波仔重构的过程中也要在两个维度进行。

独立分量分析在图像去噪方面的应用

２１中值滤波．
ＩＡ）是近年来由盲信源分解技术发展而来的多道信号处理办Ｃ法。通过假定传感器阵列所采集到的信号是多个具有统计独立
性的内在信源信号的线性叠加，再采用某种特定的优化准则将所谓的独立分量一一分解出来。该方法的基本思路是以非高斯信号为研究对象，在独立性假设的前提下，多路观测信号进行对盲源分离。在满足一定的条件下，够从多路观测信号中，好能较地分离出隐含的独立源信号。盲信号分离可以用于对二维数据，如图像的处理。图像恢复和重构问题中，在主要任务就是从被污
２传统图像去噪方法去除噪声的方法有很多种，们经常用到的比如中值滤波、我
《业控制计算机｝０２年第２工２１５卷第４期物理可实现的ｈｎ必须是一个因果序列，就是当ｎ０时，（）也＜ｈ
ｐｎｅｔｃｍｐｎｎａａｓＮｉＣ）ｏｉｄｗｔｔｄｉａｍｔｏｓａｄｎｉｇｅａａｉｌｒｈｏｉｄｅｄｎｏｏｅｔｎｌｉｏｙＩＡ，ｍｂｅｉｒｉｎｌｅｈｄｎｏｓｉｅｓｐｒｏａｏｉｍｃｍｂｎｙｓ（ｓｃｎｈａｔｏｙｍａｔｎｇｔｅ

基于形态Haar小波的SAR图像斑点噪声抑制方法

基于形态Haar小波的SAR图像斑点噪声抑制方法李敏;张自友;卢林菊【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2012(32)3【摘要】针对现有相干斑抑制算法不能在去除斑点噪声和保持图像边缘、细节信息之间做到很好的折中,提出了一种新的基于形态Haar小波变换的合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声抑制方法.该方法首先对SAR图像进行二维形态Haar小波分解,图像的边缘、细节和纹理信息在低频子带中得到了更好的保留,噪声主要分布在高频子带；然后,根据各高频子带噪声的特点,分别对高频子带进行均值和中值滤波达到去除斑点噪声的目的；最后,再对低频子带和处理后的高频子带进行形态Haar 小波精确重构得到去斑图像.实验证明:该算法不仅大大改善了原始SAR图像的画面质量,同时很好地保持了原始SAR图像的纹理特性和细节信息；该算法去斑性能指标总体优于传统的Lee滤波、Frost滤波、Kuan滤波和小波软阈值法.%The existing speckle reduction algorithms of Synthetic Aperture Radar (SAR) image can efficiently reduce the speckle effects but unfortunately smear edges and details. A new method, based on morphological Haar wavelet, was proposed. In this method, the SAR image was firstly decomposed by 2-D morphological Haar wavelet. Thus, the edges, details and textures were well preserved in low-frequency sub-band. The speckle noise was mainly distributed in high-frequency sub-bands. Then, the average filtering and median filtering were run on the corresponding high frequency sub-bands according to the noise features. Finally, 2-D morphological Haarwavelet inverse transform was carried on to low-frequency sub-band coefficients and filtered high-frequency sub-bands coefficients to reconstruct SAR image accurately. The experimental results show that the proposed method can not only filter the speckle noise efficiently, but well preserve the image textures and details of SAR image. The proposed method is better than the traditional Lee filtering, Frost filtering, Kuan filtering and wavelet soft-threshold overall.【总页数】3页(P746-748)【作者】李敏;张自友;卢林菊【作者单位】乐山师范学院物理与电子工程学院,四川乐山614000;乐山师范学院物理与电子工程学院,四川乐山614000;乐山师范学院物理与电子工程学院,四川乐山614000【正文语种】中文【中图分类】TN958;TN957.52;TP391.41【相关文献】1.一种基于小波变换的SAR图像斑点噪声抑制方法 [J], 周蓉蓉;陈刚;周红建;王正志2.一种基于修正Frost核的SAR图像斑点噪声抑制方法 [J], 张朝晖;潘春洪;马颂德3.SAR图像斑点噪声抑制方法比较分析 [J], 李胜才4.基于提升小波的SAR图像斑点噪声抑制方法 [J], 丁献文;陈汉林;张微5.广义形态滤波实现星载SAR图像斑点噪声抑制 [J], 刘先锋;郑明洁;龙腾;韩月秋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于小波变换的SAR图像去噪方法研究及应用

基于小波变换的ＳＡＲ图像去噪方法研究及应用作者：郑伟吕刚来源：《电脑知识与技术·学术交流》2008年第15期摘要：本文探讨在小波频域内进行SAR斑点噪声分析的特点和优势，分析比较小波频域斑点噪声滤除的若干种方法，结合前人阈值优化、边缘检测的思想和边缘方向特征提出一种新的斑点噪声滤除方法。

实验表明所研究的噪声滤除方法，同各种空间域滤波方法和已有的小波频域方法比较，在噪声滤除和信息保留两方面的综合效果有明显提高，具有一定的应用价值。

关键词：SAR；斑点噪声；滤波；小波变换中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)15-21114-03Wavelet-based SAR Image Denoising Research and ApplicationZHENG Wei1, LV Gang1,2(puter Science and Technology, Hefei University, Hefei 230601,China;puter Science and Technology, Anhui University, Hefei 230039,China)Abstracts: This paper discusses the wavelet frequency domain analysis conducted SAR speckle the characteristics and advantages of wavelet analysis and comparison speckle noise frequency domain filtering of certain kinds of methods, combining previous threshold optimization, the ideological edge detection and edge characteristics of the direction put forward a new speckle filtering methods. Experiments show that the noise filtering methods, and various spatial filtering methods and frequency domain has been the wavelet method, the noise filtering in both reservations and information combined effect has risen markedly, to a certain extent value.Key words: SAR; Speckle; Filtering; Wavelet1 引言SAR影像中由于相干斑噪声的干扰，噪声的滤除成为不可缺少的工作。

基于小波分析的SAR影像去噪的原理与方法.

第四章基于小波分析的SAR 影像去噪的原理与方法4.1 小波变换及其特征4.1.1 小波变换小波(wavelet)，即在时(空间)域延续度很小的“波”。

如果函数)(t ψ是平方可积函数，即)()(2R L t ∈ψ，并且其傅立叶变换)(ωψ满足∞<ψ⎰ωωωd R |||)(|2(4-1) 我们就称)(t ψ为一基本小波或小波基函数。

而我们通常所讲的小波则是由小波基函数经过伸缩和平移而得到的函数族)(,t a τψ：)()(21,at a t a τψψτ-=-R a ∈>τ,0(4-2) 其中，a 是尺度（伸缩）因子，τ是平移因子。

由定义可知，小波基函数是一类特殊的函数：（I ）通常，它们在时(空间)域内是紧支集或近似紧支集的，并且在频域内也具有良好的局部性，可以作为“带通滤波器”或“窗口”使用；（II ）它们具有正负交替波动性，有0)0(=ψ；（III ）它们经过伸缩和平移变化得到的函数族也同样具有时(空间)域、频域局部性和正负交替波动性，并且尺度因子a 越小，时(空间)域窗口越小，而对应频域窗口的中心频率和窗口宽度越大。

对于)(2R L 中的函数)(t f ，其小波变换可定义为dt a t t f at t f a WT R a f ⎰->==<)()(1)(),(),(,τψψττ (4-3) 相应的小波逆变换为⎰⎰∞∞-∞=τψττψd t a WT a da C t f a f )(),(1)(,02(4-4) 其中，∞<ψ=⎰ωωωψd C R |||)(|2。

由公式(4-3)可知，小波变换实际上是信号)(t f 与小波函数)(,t a τψ的内积，即信号)(t f 在)(,t a τψ上的展开（投影）结果。

那么，我们可以通过小波变换提取信号)(t f 在特定尺度a 下、特定位置τ处的信号特征。

由于尺度因子a 在一定程度上决定了小波函数)(,t a τψ的频率特性，可以通过确定尺度因子a 来提取不同频率的信号特征，从这个意义上讲，小波变换具有一定的频率自适应性。

一种基于小波分析的SAR图像增强去噪方法

一种基于小波分析的SAR图像增强去噪方法
李郁;闫敬文
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2004(025)002
【摘要】提出了一种基于小波分析的SAR图像增强去噪声方法.该方法首先对被噪声污染的SAR图像进行小波变换,然后在小波域内对该图像进行平滑滤波,最后实现了一个SAR图像增强去噪处理系统.由处理结果可以看出,本方法在对SAR图像直接进行平滑滤波的应用中取得了较好的结果,为进一步图像分割、边缘提取奠定了一个较好的基础.
【总页数】2页(P309-310)
【作者】李郁;闫敬文
【作者单位】厦门大学,电子工程系,福建,厦门,316005;厦门大学,电子工程系,福建,厦门,316005
【正文语种】中文
【中图分类】TN919.8
【相关文献】
1.一种基于人眼视觉特性和静态小波变换的乳腺图像增强和去噪方法 [J], 温学兵
2.一种基于小波分析的SAR图像增强应用 [J], 欧阳沅斌;闫敬文
3.一种基于小波分析的各向异性图象去噪方法 [J], 袁修贵;王琛
4.一种基于小波分析的SAR图像增强应用 [J], 欧阳沅斌;闫敬文
5.一种基于小波分析的改进阈值图像去噪方法 [J], 唐普英;耿浩然;郝豫鲁;李薿
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ｃｅｃｅｔｆｉａｅ，ｘｒｃｉｇｔｅｉｄｐｎｅｔｃｍｐｎｎｓｗｈｃｅｒｓｎｈｎｏｔｍｉａｅｍａｅ．Ａｌｏｏｆｉｎｓｏｉｍｇｓｅｔａｔｈｎｅｅｄｎｏｎｏｅｔｉｈｒｐｅｅｔｔｅｕｃｎａｎｔｄｉｇｓｓｔｉａｅｏｈｓｐｐｒｃｍｐｒｓｔｅｓｐｒｓｉｇｐｒｏｍａｃｆｅｅａｔｄｒｖｌｔｂｅ，ｉｖｓｉａｉｇｔｅｒｉｆｎｅａｅｈｕｐｅｓｎｅｆｒｎｅｏｖｒｌａａｄｗａｅｅａｓｎｅｔｇｔｎｈｉｎｕｅｃｓｓｓｎｓｌ
ｗｖｌａｓｒｎｄｐｎｅｔｏｏｅｔｎｌｉＩＡ．ｈｅｈｄｍｐｙＡｔｐｏｅｅａｅｔａｅｔｒｎｆｍａｄｉｅｅｄｎｍｐｎｎａｓＣ）ＴｉｍｔｏｌｓＣｒｃｓｔｖｌｅｔｏｎｃａｙｓ（ｓｅｏＩｏｓｈｗｅ
依次进行Ｉ重构和小波重构。该文还同时比较了采用不同小波基函数时斑点噪声的抑制效果，ＣＡ研究了它们对斑点
抑制的影响。对ＭＳＡＲＴ实测ＳＲ图像的实验结果表明该方法能够有效地抑制图像中的斑点噪声，且在性能上优于Ａ
ＩＡ和Ｌｅ波方法。Ｃｅ滤
Ａｓｒｃ：ｎｔｉｐｐｒａｎｖｌｐｃｌｓｐｒｓｉｔｏｒｐｓｄｗｈｃａｅｎｔｅｊｉｔｏｉｒｔｂｔａｔＩｈｓａｅ，ｏｅｓｅｋｅｕｐｅｓｎｍｅｈｄｉｐｏｏｅ，ｉｉｂｓｄｏｈｎｆｓｅｅｏｓｈｓｏｄｃ
基于二维小波变换和独立分量分析的ＳＡＲ图像去噪方法
卢晓光韩萍吴仁彪刘瑞华
３００）０３０（中国民航大学智能信号与图处理天津市重点实验室天津像
摘要：该文给出了一种基于离散小波变换和独立分量分析的ＳＡＲ图像斑点噪声抑制方法。首先利用小波变换对图像进行分解，后将分解出的各部分子图像分别进行独立分量分析，提取出相应的独立源，去除噪声分量，最后然
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第３第５０卷期２００８年５月
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Ｖ０．０．１Ｎｏ５３Ｍａ０８ｙ２０
ＪｕｎｌｆＥｌｃｒｎｃｏｒａｅｔｏｉｓ＆ＩｆｒａｉｎＴｃｎｌｇｏｎｏｍｔｏｅｈｏｏｙ
ＡｎｙｉＩＡ）ｌｓ（ａｓＣ
１引言
过去几十年里，合成孔径雷达ｆｙｔｅｉＡｅｔｒＳｎｈｔｐｒｕｅｃ
统计特征有着密切的关系ＩＡ就是一种基于高阶统计特Ｃ
性的分析方法，它基于统计独立性的原则，使用最优化算法将多通道信号分解成彼此相互独立的分量。在实际应用中，受噪声污染的信号中有用信号与噪声往往是独立的，这样就可以通过ＩＡ实现去噪。目前ＩＡ在信号去噪中得到了很好ＣＣ的应用，表现出了良好的性能【，。
关键词：合成孔径雷达；斑点噪声抑制；小波变换；独立分量分析
中图分类号：Ｎ５．Ｔ９７２５
文献标识码：Ａ
文章编号：０９５９（０）５０２０１０—８６２８０－５－４０１
ＡｎＡｐｒａｈｆｒＳｐｏｃｏＡＲｍａｅＤｅｐｃｌｇＢａｅｉ２ＷａｅｅＩｇｓｅｋｌｓｄＯｌＤ・ｖｌｔｎ
ｏｕｐｅｓｎｈｐｃｌ．ｘｅｉｅｔｌｅｕｔａｅｎＳｎｓｐｒｓｉｇｔｅｓｅｋｅＥｐｒｍｎａｓｌｓｂｒｓｄｏＡＲｍａｅｆＭＳＡＲａａｅｈｗｈｔｔｅｐｏｏｅｉｇｓｏＴｄｔｔｓｏｔａｈｒｐｓｄｓｍｅｈｄｓｐｒｓｅｐｃｌｆｃｉｅｙａｄｏｔｅｆｒＣＡｄＬｅｆｌｒｔｏｕｐｅｓｓｓｅｋｅｅｆｔｖｌ，ｎｕｐｒｏｍｓＩｅｎａｅｉｅ．ｔ
ＫｙｗｒｓＳｎｈｔｐｒｅａａ（Ａ）ＳｅｌｓｐｒｓｎＷａｅｔｒｎｆｍ；ｎｅｅｄｎＣｍｐｎｎｅｏｄ：ｙｔｅｉＡｅｔｄｒＳＲ；ｐｃｅｕｐｅｉ；ｖｌａｓｒＩｄｐｎｅｔｏｏｅｔｃｒｕＲｋｓｏｅｔｏ
ＴａｓｏｍｎｄＩｒｎｆｒａＣＡ
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（ｉｎｎＫｙａ．ｏｄａｃｉａＰｏｓｎ，ｉｌｖｔｎＵｉｒｉｈａＴａｊ００，ｈａＴａｊｅｂＩｒｖｎｅＳｇｌｒｃｓｇＣｖｉｉｎｖｓｙｏＣｉ，ｉｉ３３０Ｃｉ）ｉＬＡｄｎｅｉｉＡａｏｅｔｆｎｎｎ０ｎ