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    基于雙樹四元數(shù)小波變換的圖像降噪增強(qiáng)

    2017-01-06 19:24張縣云王亞萍李金桃
    中華建設(shè)科技 2016年11期
    關(guān)鍵詞:小波變換圖像增強(qiáng)

    張縣云+王亞萍+李金桃

    【摘要】圖像降噪增強(qiáng)是圖像優(yōu)化處理的主要方法之一,現(xiàn)有的圖像降噪增強(qiáng)方法-小波變換在圖像增強(qiáng)方面盡管已經(jīng)取得了不錯(cuò)的處理效果,但依然存在噪聲加大和去噪后邊緣模糊等問題。本文在雙樹四元數(shù)小波變換分解的基礎(chǔ)上,改進(jìn)閾值函數(shù),采用最小均方誤差(MMSE)的方法收縮保留小波系數(shù),達(dá)到圖像降噪和細(xì)節(jié)增強(qiáng)的效果。

    【關(guān)鍵詞】圖像增強(qiáng);小波變換;閾值函數(shù)

    1. 引言

    (1)圖像增強(qiáng)是圖像處理優(yōu)化處理的主要方法之一,現(xiàn)有的圖像增強(qiáng)方法-小波變換因其良好的時(shí)頻局部分析及多分辨率分析的能力而得到廣泛應(yīng)用。小波變換是一維實(shí)小波基張量基形成,存在平移敏感性、混疊性、較少的方向性以及缺少相位信息等缺點(diǎn)。

    (2)目前,為了克服小波變換中的缺點(diǎn),Kingsbury [1]將小波變換基中實(shí)部和虛部滿足Hilbert變換,實(shí)現(xiàn)圖像的近似平移不變性;Chan[2]在雙樹復(fù)小波、四元數(shù)傅里葉變換以及Bulow的四元數(shù)解析信號(hào)的基礎(chǔ)上,采用實(shí)系數(shù)濾波器和雙樹結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)雙樹四元數(shù)小波變換,克服了實(shí)小波變換的震蕩性,缺乏相位等不足;殷明等人[3,4]提出基于四元數(shù)小波變換的隱馬爾科夫樹去噪方法、基于四元數(shù)小波變換的混合統(tǒng)計(jì)模型的去噪方法以及基于非高斯分布的四元數(shù)小波等方法,增加四元數(shù)小波系數(shù)層與層之間及層內(nèi)的相關(guān)性,實(shí)現(xiàn)圖像去噪。

    (3)上述方法優(yōu)化小波變換,達(dá)到圖像的優(yōu)化處理,實(shí)現(xiàn)去噪優(yōu)化的同時(shí)會(huì)造成圖像丟失細(xì)節(jié)信息,使得圖像邊緣變得模糊。本文在雙樹四元數(shù)小波變換分解的基礎(chǔ)上,改進(jìn)閾值函數(shù),收縮保留小波系數(shù),達(dá)到圖像去噪和細(xì)節(jié)增強(qiáng)的效果。

    2. 四元數(shù)小波變換

    2.1四元數(shù)解析信號(hào)包含一個(gè)實(shí)部和三個(gè)虛部,四元數(shù)是復(fù)數(shù)的擴(kuò)展,定義為[5]:

    其中, P為增強(qiáng)因子,取值范圍在0-1, P取值越大代表越強(qiáng)的對(duì)圖像的細(xì)節(jié)進(jìn)行增強(qiáng),但是峰值信噪比會(huì)隨著增強(qiáng)因子P 的取值的增大而減小,要使峰值信噪比與細(xì)節(jié)增強(qiáng)之間尋求平衡,取 P=0.5。

    4. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    (1)采用Matlab對(duì)上文計(jì)算公式(5)、(6)、(7)進(jìn)行編程,得到本文圖像增強(qiáng)方法,同NeighShrink(NS)方法、Enhanced NeighShrink(ENS)方法三種不同的方法對(duì)圖像進(jìn)行降噪增強(qiáng)處理。三種方法均采用Q-shift雙樹濾波波器進(jìn)行五層雙樹四元數(shù)小波分解,鄰域窗口的大小為 , 。增強(qiáng)處理結(jié)果如圖1所示:

    (2)可以看出,經(jīng)處理后的圖像比加噪圖像具有較豐富的邊緣信息;由于圖像壓縮及像素原因,在圖1中本文算法和NS、ENS視覺效果相當(dāng)。因此,圖2對(duì)圖像進(jìn)行峰值信噪比分析,可以看出在不同噪聲水平下相比于NS和ENS圖像處理方法,本文算法擁有較高的峰值信噪比,使得圖像在高的噪聲水平下保留圖像精度和信息,避免圖像失真,實(shí)現(xiàn)圖像的降噪增強(qiáng)處理(圖像的PSNR(dB)見圖2)。

    5. 結(jié)論

    (1)本文在雙樹四元數(shù)小波變換分解的基礎(chǔ)上,采用最小均方誤差的方法,改進(jìn)閾值函數(shù),收縮保留小波系數(shù),得到新的圖像降噪增強(qiáng)處理函數(shù);采用Matlab對(duì)處理函數(shù)編程得到圖像增強(qiáng)方法,同NS、ENS方法相比,本文算法使得圖像獲得較豐富的邊緣信息。(2)在不同噪聲水平下,本文算法與NS、ENS圖像處理方法相比,可使圖像獲得較高的峰值信噪比,實(shí)現(xiàn)圖像的降噪增強(qiáng)。

    參考文獻(xiàn)

    [1]N.G.Kingsbury.The dual-tree complex wavelet transform:a new efficient tool for image restoration and enhancement[J].In Proceedings of Eusipco,1998:319-322.

    [2]G.Y.Chen,T.A.Bui,A.Krzyzak.Image denoising with neighbour dependency and customized Wavelet and threshold[J].Pattern Recognition Society,2005,38:115-124.

    [3]殷明.四元數(shù)小波變換理論及其在圖像處理中的應(yīng)用研究[D].合肥工業(yè)大學(xué)博士論文,2012.

    [4]殷明,劉衛(wèi).基于四元數(shù)小波混合統(tǒng)計(jì)模型的圖像去噪[J].圖學(xué)學(xué)報(bào).2012,33(2):77-82.

    [5]Shan Gai,Guowei Yang,Sheng Zhang.Multiscale texture classification using reduced quaternion wavelet transform[J].International Journal of Electronics and Communications.2013,67:233-241

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