小波理论与粒子群相结合的图像去噪研究

作     者：秦冬冬 

作者单位：新疆大学 

学位级别：硕士

导师姓名：陈志军

授予年度：2017年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：图像滤波 小波理论 自适应 新的多层阈值函数 粒子群 

摘      要：数字信号滤波一直是信息处理研究的一个热点,特别是近50年内各种新理论、新方法的提出,使信息处理成为二十世纪发展最快的学科之一。小波分析理论是现阶段处理信号最有效的具有时频特性的处理工具。本文重点研究了小波域的非线性阈值函数去噪。基于小波分析的图像去噪方法是图像去噪中最常用的方法之一。通过小波变换对图像进行多层分解,再由有效信息和干扰信息在小波域的奇异性可知,有效信息呈中低频,而干扰信息呈高频。根据这一特性,常在干扰信息处设定阈值对小波系数进行判断,将大于阈值的信息保留,而小于阈值的清零或做其他方式的处理。构造新的多层阈值函数,并选取固定估计阈值为阈值判定准则并对其做了优化改进,改善了固定估计阈值选取过大的问题。通过粒子群优化算法与新多层阈值函数相结合的方法,实现一种自适应的图像去噪算法。通过选取不同国际标准测试图像、不同类型和不同方差的噪声以及两种及其以上的混合噪声来进行实验仿真,通过与其他学者提出的阈值函数进行主观和客观的数据对比,验证本文方法在图像去噪上的有效性。