[发明专利]基于小波分析的图像去噪方法

权利要求书

1.基于小波分析的图像去噪方法，其特征是根据信号源，进行小波变换，选取小波基函数，利用小波基函数进行小波分解，确定分解层数，选择适合的小波系数的阈值，对分解后的各层系数进行阈值化处理，利用处理后的小波系数通过小波逆变换重构图像获得去噪后的图像。

2.根据权利要求1所述的基于小波分析的图像去噪方法，其特征是利用基本小波经伸缩和平移后得到小波序列，利用小波序列进行连续小波变换。

3.根据权利要求1或2所述的基于小波分析的图像去噪方法，其特征是根据支撑长度、消失矩、对称性、正则性以及相似性进行小波基函数选取。

4.根据权利要求3所述的基于小波分析的图像去噪方法，其特征是根据固定阈值估计方法、极值阈值估计方法、无偏似然估计方法或者启发式估计方法进行小波系数的阈值选择。

5.基于小波分析的图像去噪系统，其特征是包括变换模块、分解模块、处理模块及去噪模块，

变换模块根据信号源，进行小波变换，分解模块选取小波基函数，利用小波基函数进行小波分解，确定分解层数，处理模块选择适合的小波系数的阈值，对分解后的各层系数进行阈值化处理，去噪模块利用处理后的小波系数通过小波逆变换重构图像获得去噪后的图像。

6.根据权利要求5所述的基于小波分析的图像去噪系统，其特征是变换模块利用基本小波经伸缩和平移后得到小波序列，利用小波序列进行连续小波变换。

7.根据权利要求5或6所述的基于小波分析的图像去噪系统，其特征是分解模块根据支撑长度、消失矩、对称性、正则性以及相似性进行小波基函数选取。

8.根据权利要求7所述的基于小波分析的图像去噪系统，其特征是处理模块根据固定阈值估计方法、极值阈值估计方法、无偏似然估计方法或者启发式估计方法进行小波系数的阈值选择。

9.基于小波分析的图像去噪装置，其特征是，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；

所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；

所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行权利要求1至4中任一所述的基于小波分析的图像去噪方法。