[发明专利]一种基于改进小波阈值函数的图像去噪方法

权利要求书

1.一种基于改进小波阈值函数的图像去噪方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、将待去噪的图像信号进行二维离散小波变换，得到小波系数；

S2、通过改进小波阈值函数对得到的小波系数进行修正，得到修正后的小波系数；

S3、对修正后的小波系数进行小波重构，得到去噪后的图像；

所述步骤S1的具体方法为：

S1-1、根据MATLAB中的wavedec2函数对待去噪的图像f(x,y)进行二维离散小波变换，得到小波系数行向量C：

C＝[A(N)|H(N)|V(N)|D(N)|H(N-1)|V(N-1)|D(N-1)|...|H(1)|V(1)|D(1)]

其中A(N)代表第N层低频系数，H(N)|V(N)|D(N)代表第N层高频系数且分别是水平高频系数、垂直高频系数和对角高频系数；

S1-2、将行向量C中的高频系数记为小波系数w_j,k，即

w_j,k＝[H(N)|V(N)|D(N)|H(N-1)|V(N-1)|D(N-1)|...|H(1)|V(1)|D(1)]；

所述步骤S2的具体方法为：

根据公式

对小波系数w_j,k进行修正，得到修正后的小波系数

其中λ表示阈值，σ表示噪声方差；m表示调节系数，m∈[0,1]；e为常数。

2.根据权利要求1所述的基于改进小波阈值函数的图像去噪方法，其特征在于：所述步骤S3的具体方法为：

S3-1、将修正后的小波系数代替原小波系数w_j,k，将水平高频系数、垂直高频系数和对角高频系数还原至行向量C中；

S3-2、对修改后的行向量C进行小波重构，得到去噪后的图像f₀(x,y)，完成图像去噪。