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基于小波变换的非平稳环境图像无损去噪方法

范文

任尚云

摘要：传统的图像噪声抑制方法在消噪的同时会使图像边缘失真。为此提出进行基于小波变换的非平稳环境图像无损去噪方法研究。本文通过对基小波变换的非平稳环境图像无损去噪方法进行设计，在此基础上设定小波变换算法设计并带入小波变换的非平稳环境图像无损去噪方法进行实验，以相关算法为基础，论证基于小波变换的非平稳环境图像无损去噪方法的可行性。通过本文的实验论证，以期实现对基于小波变换的非平稳环境图像无损去噪方法提供理论支持。

关键词：小波变换;非平稳环境;图像;无损去噪

中图分类号：TP751? ? ? 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）26-0194-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

在圖像通信技术中，图像信号均受到噪声的干扰，因此去噪处理技术得到了极为广泛的应用。国内外的许多学者对信号去噪算法进行了研究，在平稳信号及信噪比较大的情况下得到了较好的去噪效果。但在非平稳环境下及低信噪比的图像信号去噪处理仍具有挑战性。因此本文通过对基于小波变换的非平稳环境图像无损去噪方法的研究，实现一种比较简单的去噪方法，并且能够达到操作简单、快捷的目的。

1 基于小波变换的非平稳环境的图像无损去噪方法

1.1 过滤图像中自适应中值滤波

步骤一：小波变换作为傅里叶变换一种改进的方法，即设函数f（t）作为傅里叶变换或者是逆变换的公式如下：

在式子（5）中，s（k）表示为无噪音的图像;n（k）表示为有噪音的图像;基于小波变换算法设计最终目标就是为降低噪音，恢复图像的无噪音状态。

首先是对图像进行收集，并对其做出相应的一些处理。

然后再将图像的样本输入小波变换的算法中去进行分析，在此基础上建立去噪的最中程序。

2 实验论证分析

利用上述方法进行仿真实验，对含相同噪音图像进行相关降噪处理，对第一个图像进行传统的降噪处理;然后对第二个图像采用小波变换的非平稳环境图像无损去噪方法进行降噪处理，将其结果用图像1表示出来，传统降噪方法实现的图像降噪后，经检测图像当中仍然有大量的噪音存在，这就能够在一定程度上表示传统方法对于图像的降噪结果并不是十分理想;采用小波变换的非平稳环境图像无损去噪方法进行图像的降噪处理，经检测显示出来的结果能够看出图像的去噪效果十分良好，但是在图像的边缘位置出现了一些残余的噪音点，并且边缘的图像的一些细节出现了丢失的现象。具体现象如图1所示。

整体上看传统的图像去噪方法能够保证图像边缘信息的完整性，但是整体的图像去噪效果比较差;采用小波变换的非平稳环境图像无损去噪方法进行图像的降噪处理，图像最终实现了比较完美的去噪效果，但是可能会出现图像边缘信息缺失的现象。但是从最终对比分析可以看出本文所论述的采用小波变换的非平稳环境图像无损去噪方法进行图像的降噪处理，还是比较适合图像降噪处理的。

3 结束语

本文对基于小波变换的非平稳环境图像无损去噪方法进行探究分析，通过对基小波变换的非平稳环境图像无损去噪方法进行设计，并以相关算法为基础，在此基础上论证基于小波变换的非平稳环境图像无损去噪方法的可行性，实现本文设计。实验论证表明，本文设计的方法具备极高的有效性。希望本文的研究能够为基于小波变换的非平稳环境图像无损去噪方法

参考文献：

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【通联编辑：张薇】

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