基于小波變換的圖像去噪與壓縮算法的研究.pdf

1、多媒體通信是近幾年迅速發(fā)展起來的一門新興的綜合技術(shù)，其中的圖象處理技術(shù)可以大幅度提高圖象信號的傳輸速度和傳輸質(zhì)量，是多媒體通信中非常重要的技術(shù)之一。 小波分析是國際上新興的一個前沿研究領(lǐng)域，小波理論因其時頻域局部化特性而成為一種有效的分析工具，以小波分析為工具進(jìn)行數(shù)字圖像處理則是小波研究與應(yīng)用的熱點之一。本文在簡述了小波的基本理論知識后，對基于小波變換的圖象去噪和圖象壓縮的算法作了較深入的研究。 圖像噪聲的存在嚴(yán)重影響了

2、圖像的處理效果，圖像去噪有利于圖像的后續(xù)處理。本文對小波圖像去噪方法進(jìn)行了研究和分析，在總結(jié)了以往的閾值去噪經(jīng)驗基礎(chǔ)上提出了一種新的閾值估計方法，改進(jìn)閾值在BayesShrink閾值上增加了一個修正因子β，使該閾值更有效的利用了小波系數(shù)的空間相關(guān)性，在高頻帶使用較大的閾值去噪，在低頻帶使用較小的閾值去噪，從而使該閾值在去噪時更有效的區(qū)分信號與噪聲，使去噪重構(gòu)圖像的信噪比PSNR比BayesShrink閾值高，獲得較好的去噪效果；并針對硬

3、閾值函數(shù)和軟閾值函數(shù)的缺點，提出了收縮閾值函數(shù)改進(jìn)方案，該閾值函數(shù)能獲得比硬閾值函數(shù)和軟閾值函數(shù)更好的去噪效果。 圖像的壓縮有利于圖像的傳輸和儲存，本文對靜止圖像的壓縮方法進(jìn)行了較深入的研究，分析了EZW和SPIHT算法的優(yōu)缺點，在SPIHT算法的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的算法，該算法采用了更簡單的集合分割與排序策略，對最低頻子帶采用單獨DPCM編碼等措施在一定程度上克服了SPIHT圖像編碼算法的不足，提高了編碼速度，減少了內(nèi)存的消