基于数学形态学的提升小波图像去噪

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基于数学形态学的小波变换图像去噪方法研究

［关键词］图像去噪；数学形态学；波变换小
［中图分类号］Ｄ３１［ＴＰ９文献标识码］Ａ［文章编号］１０ —７７（０７０－０３－００１００２０）１１５４
０引言
随着计算机软硬件技术的高速发展，计算机数字图像处理技术在图像识别、图像检索以及工农业生产
像去噪作为数字图像处理的一个重要研究方面，怎样在消除噪声污染，时又不至于使图像变得模糊轮廓同不清晰的问题，直是许多学者研究的重点内容［。一１］数学形态学和小波变换在数字图像处理中的应用越
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２００７年３月
Ｍａ．２０７ｒ０
桂林师范高等专科学校学报
ＪｕｎｌｏｉｎＮｏｍａｌｇｏｒａｆＧｕｌｒｌｉＣｏｌｅｅ
第２卷１
第１期
（总第６期）９
（ｕＮｏ６）Ｓｍ．９
数学形态学中的作用是消除物体边界点，使边界向内部收缩的过程，以把小于结构元素的物体去除。这可
等各个领域得到了日益广泛的应用。数字图像处理，就是指用数字计算机及其他有关的数字技术，图像对施加某种运算和处理，从而达到某种预期的目的。图
［收稿日期］Ｏ６Ｏ６２Ｏ —１一２
［金项目］基桂林工学院青年教师扶持基金项目，广西区教育厅项目（桂教科研：０６６２）２０２１４。［者简介］作杨小￣（９３－１７－－）男，，陕西富平人，硕士，研究方向；计算机控制、信号处理。

一种基于小波变换的图像去噪算法精

一种基于小波变换的图像去噪算法(精)一种基于小波变换的图像去噪算法马（１．上海交通大学上海莉１’２，郑世宝１，刘成国２２００２４０＃２．中国西昌卫星发射中心四川西昌６１５０００）摘要：利用小波方法去噪，是小波分析应用于工程实际的一个重要方面。

针对图像存在大量噪声的情况，阐述小波变换去除信号噪声的基本原理和方法。

在综合考虑图像去噪平滑效果和图像的清晰程度的基础上，提出一种多方向多尺度的自适应小波去噪算法。

通遗试验数据验证了该算法的可行性和鲁棒性。

实验结果表明该方法增强了图像的视觉效果。

关键词：图像去噪；小波变换，阈值选取；软阚值；自适应阈值算法中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ｂ文章编号：１００４—３７３Ｘ（２００８）１８—１６０—０３ＡｎＩｍｐｒｏｖｅｄＡｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＩｍａｇｅＤｅｎｏｉｓｉｎｇＢａｓｅｄＯｉｌＷａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍＭＡＬｉｌ”。

ＺＨＥＮＧＳｈｉｂａ０１，ＬＩＵＣｈｅｎｇｇｕ０２（１．ＳｈａｎｇｈａｉＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ，２００２４０ｔＣｈｉｎａ；２．ＣｈｉｎａＸｉｃｈａｎｇＳａｔｅｌｌｉｔｅＬａｕｎｃｈＣｅｎｔｅｒ，Ｘｉｃｈａｎｇ，６１５０００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｕｓｉｎｇｗａｖｅｌｅｔｄｅｎｏｉｓｉｎｇｉｓｍａｉｎｎｏｉｓｅｓｏｕｒｃｅｓｆｏｒｉｍａｇｅ，ａｎｄｔｈｅｎａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｗａｖｅｌｅｔａｎａｌｙｓｉｓｉｎｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｔｈｅｂａｓｉｃｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓａｎｄｍｅｔｈｏｄｓｂｙｒｅｍｏｖａｌｏｆｓｉｇｎａｌｎｏｉｓｅｗａｖｅｌｅｔｐｒｅｓｅｎｔｓｔｒａｎｓｆｏｒｍ．Ａｆｔｅｒｔｈａｔ。

ａｍｕｌｔｉ—ｓｃａｌｅａｎｄｍｕｌｔｉ—ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｅｌｆ—ａｄａｐｔｉｖｅｗａｖｅｌｅｔｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄａｆｔｅｒｂａｌａｎｃｉｎｇｉｍａｇｅｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓａｎｄｃｌｅａｒｎｅｓｓｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｏｆｃｏｍｍｏｎｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓａｌｓｏｃｏｎｆｉｒｍｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｆｅａｓｉｂｌｅａｎｄｒｏｂｕｓｔ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｎｈａｎｃｅｄｔｈｅｉｍａｇｅｏｆｔｈｅｖｉｓｕａｌｅｆｆｅｃｔｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇ；ｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｅｌｅｃｔｉｏｎ；ｓｏｆｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄ；ａｄａｐｔｉｖｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ在图像获取的过程中，由于设备的不完善及光照等条件的影响，不可避免地会产生图像质量降低的现象。

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

Abstract: Based on the advantage of wavelet denosing and ai m ing at the p roblem that the traditional wavelet denosing w ill destroy the im age edge and lose the details, some imp roved im age denosing methods based on wavelet transform were stud2 ied. These methods are the method based on the wavelet transform and median filter, the method by combination ofW iener filter and wavelet filter, the method by combination of wavelet transfor m denosing and higher order statistics, and so on. Sim ulation results show that the p roposed methods are efficient to reduce the noise while p reserving the detail information of the im age, and are useful in p ractical app lication. Key words: wavelet transfor m; W iener filter; wavelet filter; median filter; higher order statistics

基于数学形态学和小波融合的红外图像去噪

ＭａｈｅａｉａｏｐｏｏｙａａｅｅｓｏｔｍｔｃｌＭｒｈｌｇｎｄＷｖｌｔＦｕｉｎ
ＬＩＪｎｉＵｉｍｅ，ＹＡＮＧｉ。ＬＵＯｉｉｇＬ。Ｃｈｘｎ（ｚｏｒＦｒｅＣｌｇ，ｉｎｓｚｏＺＯ０，Ｃｈｎ；１ＸｕｈｕＡｉｏｃｏｌｅＪａｇｕＸｕｈｕＺＩ０ｅｉａ
融合的方法对图像进行去噪处理，效果明显好于传统的图像去噪方法。其关键词：外图像；学形态学；波融合；像去噪红数小图
中图分类号：７５３１６．文献标志码：Ａ
ＩｒｒｄＩａｅＤｅｎｉｉｇＢａｅｎｎｆａｅｍｇ－ｏｓｎｓｄｏ
２Ｎｏ９１０Ｕｎｔ．５４ｉ，Ｇｕｎｄｎｕｚｏ１００，Ｃｈｎ）ａｇｏｇＨｉｈｕ５６０ｉａ
ＡｂｔａｔＦｒｅｈｎｉｇｇｉａｃｆｅｔｏｎｒｒｄｉｇｎｕｄｄｍｉｓｌｓｈｇｕｌｙｏｈｓｉｓｅｅｈｎｅｓｒｃ：ｏｎａｃｎｕｄｎｅｅｆｃｆｉｆａｅｍａｉｇｇｉｅｓｉ，ｔｅｉｅｍａｅｑａｉｆｔｅｍｉｓｌｍｕｔｂｎａｃｄ，ｄ－ｔｅｅ
ｍｏｐｏｏｙａｄｗａｅｅｕｉｎｔｒｃｓｏｓｄｉｇｌｂｅｔｒｔａｒｄｔｏａｍａｅｄ－ｏｓｎｔｏｓｒｈｌｇｎｖｌｔｆｓｏＯｐｏｅｓｎｉｅｍａｅｗｉｅｂｔｅｈｎｔａｉｎｌｌｉｉｇｅｎｉｉｇｍｅｈｄ．

基于小波分析与数学形态学融合算法对地磁信号降噪处理的应用

基于小波分析与数学形态学融合算法对地磁信号降噪处理的应用汪伟明;贺巍【摘要】本文拟应用MATLAB软件对容易受到外界环境干扰和由于仪器自身干扰的影响,对地磁信号进行降噪处理.通过小波分析和数学形态学融合算法,同时将该方法与数学形态学算法两者进行对比分析,并且计算出降噪后信号相对于含噪信号的均方误差的值,然后对其不同算法的降噪信号的处理结果与未受干扰的原始正常信号进行对比分析,分别求其信噪比的大小,综合考虑两种算法对地磁含噪信号处理的优势和劣势.进而得出小波分析与数学形态学算法对地磁信号的降噪处理,能最大化的减少信号的失真程度,保留其原始形态.为以后批量处理地磁观测的干扰数据提供新方法和新思路,同时也能抑制对地磁信号的干扰和提高观测数据的内在质量.【期刊名称】《数字技术与应用》【年(卷),期】2018(036)002【总页数】3页(P122-124)【关键词】MATLAB软件;降噪处理;小波分析;数学形态学;均方误差;信噪比【作者】汪伟明;贺巍【作者单位】陕西省地震局榆林综合地震台,陕西榆林 719000;陕西省地震局榆林综合地震台,陕西榆林 719000【正文语种】中文【中图分类】TN911.4随着数学信号处理技术的不断提升,基于MATLAB软件对地磁信号降噪处理的方法也越来越多,截止目前为止,降噪处理的方法主要有:基于fft硬件滤波法,信号相关法,自适应滤波法,图谱识别法,有限冲激响应滤波法和小波变换法等等。

对于先前已有的降噪方法,均有明显的缺点,主要表现在对降噪信号处理不彻底,或者波形容易失真等。

所以开始对地磁信号研究新的降噪方法非常重要。

数学形态学算法其主要应用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境[1]。

该算法将一个含噪的信号分解成具有物理意义的各个部分,然后将其背景剥离,从而有效抑制含噪信号的毛刺和缝隙,保留原始信号的主要形态。

应用数学形态学的算法处理含噪信号时,不容易发现本身微弱信号的尖峰和毛刺,同时由于含噪信号因其有振荡衰减的特点,所以在含噪信号特别微弱的时候,数学形态学算法很难在形态上区分是振荡衰减的信号还是信号的尖峰和毛刺。

(完整word版)基于小波变换的图像去噪

基于小波变换的图像去噪姓名：兰昆伟学号：********指导老师：***专业：电子信息工程课题背景及意义人类传递信息的主要媒介是语音和图像。

据统计，在人类接收的信息中，听觉信息占20％，视觉信息占60％…。

其中图像信息以其信息量大，传输速度快，作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。

一幅图像所包含的信息量和直观性是声音、文字所无法比拟的。

然而，图像在生成和传输的过程中会受到各种噪声的干扰，图像的质量会受到损害，这对图像后续更高层次的处理是十分不利的。

因此，在图像的预处理阶段，很有必要对图像进行去噪，这样可以提高图像的信噪比，突出图像的期望特征。

图像噪声的主要来源有三个方面：一是敏感元器件内部产生的高斯噪声。

这是由于器件中的电子随机热运动而造成的电子噪声，这类噪声很早就被人们成功的建模并研究。

一般用零均值高斯白噪声来表征。

二是光电转换过程中的泊松噪声。

这类噪声是由光的统计本质和图像传感器中光电转换过程引起的，在弱光情况下，影响更为严重。

常用只有泊松密度分布的随机变量作为这类噪声的模型。

三是感光过程中产生的颗粒噪声。

在显微镜下检查可发现，照片上光滑细致的影调，在微观上呈现的是随机的颗粒性质。

对于多数应用，颗粒噪声用高斯过程(白噪声)作为有效模型。

小波变换具有良好的时频局部化性质，为解决这一问题提供了良好的工具。

随着小波理论的不断发展完善，其良好的时频特性使其在图像去噪领域中得到了广泛的应用。

理论和实验证明，信号与噪声在小波域有着不同的传播特性，信号的小波变换模极大值将随尺度的增大而增大或不变，而噪声的小波变换模极大值将随尺度的增大而减小，充分利用这些特点，在小波变换域中能十分有效地把信号和噪声区别开来。

因此，基于小波变换的去噪方法能够在噪声剔除的同时保护图像信号边缘，具有很好的应用前景和极大的发展潜力。

发展历程及现状为克服傅立叶分析不能同时作时频局部化分析的缺点，1964年，Gabor提出了窗口傅立叶变换，1910年Haar提出最早的Haar小波规范正交基，开辟了通往小波的道路。

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 SNRimages. Nonetheless, since the mainstream algorithms are inefficient, wavelet transform modulus maxima in general cannot receive satisfactory results.Key Words: Image de-noising, Wavelet transform,Thresholding de-noising,Modulusmaxima 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 (4)2.3.2阈值函数的改进方案 (5)2.4仿真实验与讨论 (6)2.4.1 泊松噪声 (7)2.4.2椒盐噪声 (9)2.4.3高斯白噪声 (12)2.4.4斑点噪声 (15)2.5本章小结 (18)3模极大值去噪方法的研究 (19)3.1二进小波变换理论 (19)3.2 模极大值去噪原理 (19)3.3模极大值去噪方法 (20)3.3.1模极大值提取 (20)3.3.2去噪的流程 (21)3.3.3噪声剔除 (22)3.3.4 图像重构 (23)3.4仿真实验 (23)3.4.1泊松噪声 (23)3.4.2椒盐噪声 (27)3.4.3高斯白噪声 (30)3.4.4斑点噪声 (34)3.5结果讨论 (37)3.6本章小结 (37)4结论 (38)致谢 (40)参考文献 (41)附录 (43)附录A (43)附录B (59)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。

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ｔｅｄ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｌａｄａａｔａｎｄｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｈａｔｔｈｅｔｌｇａｏｒｉｈｍｔｉｓｂｅｔｔｅｒｈａｔｎｈｅｔｄｅｎｏｉｓｉｎｇｅｆｆｅｃｔｒｅｓｐｅｃｉｔｖｅｌｙ；ｈｅｔｒｅｆｏｒｅ，ｈｅｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｕｌｄｎｏｔｏｎｌｙｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｈｅｔｉｍａｇｅｑｕｌｉａｔｙ，ｂｕｔｌｓａｏｉｍｐｒｏｖｅｈｅｔｐｅａｋｖＭｕｅｓｉｇｎａｌ－ｔｏ－ｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ，ａｎｄｍａｋｅｈｅｔｉｍａｇｅｃＩｅａｒｅｒ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍａｈｅｔｍａｉｔｃｌａｍｏｐｈｏｒｌｏｇｙ；ｌｉｆｔｉｎｇｗａｖｅｌｅｔ；ｉｍａｇｅｄｅ — ｎｏｉｓｉｎｇ
第２３卷
第５期
计算机技术与发展
ＣＯＭＰＵＴＥＲＴＥＣＨＮＯＬ０ＧＹＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ
２０１３年５月
Ｖｏ１．２３Ｎｏ．５Ｍａｖ．２０１３
基于数学形态学的提升小波图像去噪
ｍｏｐｈｏｒｌｏｇｙｉｎｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｏｆａｄｖｎｔａａｇｅｓ，ａｌｉｉｎｔｆｇｗａｖｅｌｅｔｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｍｅｈｏｔｄｂａｓｅｄｏｎｍａｈｅｔｍａｉｃｔｌａｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙｗａｓｐｒｅｓｅｎ・
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｉｓｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｏｆｉｍａｇｅｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｇ，ｉｔ ’ ｓｅｆｅｃｔｉｎｌｕｆｅｎｃｅｓｂｅｈｉｎｄｔｈｅｉｍａｇｅａｎａｌｙｓｉｓｄｉｒｅｃｔｌｙ．Ｌｉｆｂｎｇｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｄｅｎｏｉｓｉｎｇｃａｎｂｅｂｅｔｔｅｒｄｅｎｏｉｓｉｎｇ，ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｃａｎｗｅｌｌｋｅｅｐｈｅｔｅｄｇｅｏｆｈｅｔｉｍａｇｅ，ｂｕｔｈｅｔｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｓｍｏｏｈｉｔｎｇｄｅｇｒｅｅｉｓｎｏｔｖｅｙｒｉｄｅａｌ；ｍａｔｈｅｍａｉｔｃｌａｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙｉｌｆｔｅｉｎｒｇｃｎａｇｅｔｖｅｙｒｇｏｏｄｓｍｏｏｈｎｔｅｓｓ，ｂｕｔａｔｈｅｔｓａｎｌｅｉｍｅｔｍｏｒｅｇｒｅａｌｔｙｉｎｃｒｅａｓｅｈｅｔｆｕｚｚｙｏｆｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｄｅｎｏｉｓｅａｎｄｇｅｔｂｅｔｔｅｒｉｍａｇｅｑｕｌｉａｔｙ，ｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｈｔｌｉｆｔｉｎｇｗａｖｅｌｅｔｎｄａｍａｈｅｔｍｍ￣ａｌ
（ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＭａｎａｇｅｍｅｎｔＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ，ＭｉｎｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｎｄａＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２７００，Ｃｈｉｎａ）
林德贵，曾健民
（闽南理工学院信管理系，福建泉州Ｉ３６２７００）
摘要：图像去噪是图像研究非常重要的一环，其去噪效果的好坏直接影响后面的图像分析。提升小波变换去噪在较好
地去噪的同时能很好地保持图像的边缘，但去噪的图像平滑度不是很高；形态学滤波能得到很好的平滑度，但同时更大地模糊了去噪图像。为了更好地消除图像的噪声，得到更好的图像质量，结合提升小波与数学形态学在图像去噪中的优缺点，提出了一种基于数学形态学的提升小波图像去噪算法。实验数据及结果表明，该算法优于单独的去噪效果；因此，该算法能有效地改善图像质量，同时也提高了峰值信噪比，使图像更加清晰。关键词：数学形态学；提升小波；图像去噪
ＬｉｆｔｉｎｇＷａｖｅｌｅｔＩｍａｇｅＤｅ－ｎｏｉｓｉｎｇＢａｓｅｄｏｎＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＭｏｒｐｈｏｌｏｇｙ
ＬＩＮＤｅ－ｇｕｉ，ＺＥＮＧＪｉａｎ－ｍｉｎ
中图分类号：ＴＮ９１１．７３文献标识码：Ａ文章编号：１６７３ — ６２９Ｘ（２０１３）０５ — ００８３ — ０３
ｄｏｉｔ１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３ — ６２９Ｘ．２０１３．０５．０２１