自适应阈值的小波去噪改进算法研究

基于小波变换的图像去噪方法在消除噪声的同时，可有效保留图像边缘细节信息，是近阶段图像去噪领域研究与应用的热点。现有的基于小波阈值法的去噪算法多为全局阈值，易引起边缘模糊。因此，在阐述小波去噪基本原理的基础上，将小波变换和多尺度边缘检测两者结合，充分考虑小波分解不同层数的特性，提出一种具有自适应阈值的小波图像去噪改进算法。实验表明，改进算法与传统去噪方法(维纳滤波法)及一般小波阈值法（VisuShrink阈值法、NormalShrink阈值法、BayesShrink阈值法）相比，可有效去除多种程度的加性高斯白噪声，更好保留图像边缘细节信息。