[发明专利]一种基于改进小波阈值的图像去噪方法及系统

权利要求书

1.一种基于改进小波阈值的图像去噪方法，其特征在于，包括如下步骤：

对待去噪的图像进行多层离散小波变换，以对图像进行多层小波分解，以在每层将非噪声信号和噪声信号分离，且高层的信号分离情况相比低层的信号分离情况更明显；

基于自适应参数为每一层小波分解后的小波系数设置不同的小波系数阈值，所述阈值随着小波分解的层数增加逐渐减小，以避免对高层的小波系数过度削减，丢失图像的非噪声信息；所述小波系数用于反映所述信号分离情况；基于自适应参数为每一层小波分解后的小波系数设置不同的小波系数阈值，具体为：设置各层的阈值参数：其中，u_i代表第i层的阈值参数，θ为自适应参数；各层小波系数的阈值为：其中，T_i代表第i层的小波系数阈值，σ_n为噪声信号的标准差，N_i代表第i层小波分解后信号的长度；

基于所述小波系数阈值设定对应的阈值函数，以对各层的小波系数进行削减；所述阈值函数为连续无断点函数，将某一层小波系数与该层小波系数阈值比较，当不大于时，削减后的小波系数为0，当大于时，削减后的小波系数为与原小波系数和小波系数阈值有关的函数，所述有关的函数在原小波系数与小波系数阈值相等时值为0，以避免小波系数断点的产生，避免图像非噪声信息丢失，且随着原小波系数幅值的增加削减程度有所降低，以避免对噪声过渡削减破坏图像细节；基于所述小波系数阈值设定对应的阈值函数，具体为：其中，y表示各层分解后的小波系数，T表示各层设置的小波系数阈值，w表示各层削减后的小波系数；

基于各层削减后的小波系数对各层小波分解后的信号进行小波逆变换，重构得到小波去噪后的图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括如下步骤：

当去噪后图像的峰值信噪比不满足要求，则调整所述自适应参数，重新设置小波系数阈值和对应的阈值函数，对小波分解后的信号进行小波系数削减，并基于削减后的小波系数进行小波逆变换，重构得到再次去噪后的图像，直至所述峰值信噪比满足要求。

3.一种基于改进小波阈值的图像去噪系统，其特征在于，包括：

小波变换单元，用于对待去噪的图像进行多层离散小波变换，以对图像进行多层小波分解，以在每层将非噪声信号和噪声信号分离，且高层的信号分离情况相比低层的信号分离情况更明显；

阈值设定单元，用于基于自适应参数为每一层小波分解后的小波系数设置不同的小波系数阈值，所述阈值随着小波分解的层数增加逐渐减小，以避免对高层的小波系数过度削减，丢失图像的非噪声信息；所述小波系数用于反映所述信号分离情况；所述阈值设定单元基于自适应参数为每一层小波分解后的小波系数设置不同的小波系数阈值，具体为：设置各层的阈值参数：其中，u_i代表第i层的阈值参数，θ为自适应参数；各层小波系数的阈值为：其中，T_i代表第i层的小波系数阈值，σ_n为噪声信号的标准差，N_i代表第i层小波分解后信号的长度；

小波系数削减单元，用于基于所述小波系数阈值设定对应的阈值函数，以对各层的小波系数进行削减；所述阈值函数为连续无断点函数，将某一层小波系数与该层小波系数阈值比较，当不大于时，削减后的小波系数为0，当大于时，削减后的小波系数为与原小波系数和小波系数阈值有关的函数，所述有关的函数在原小波系数与小波系数阈值相等时值为0，以避免小波系数断点的产生，避免图像非噪声信息丢失，且随着原小波系数幅值的增加削减程度有所降低，以避免对噪声过渡削减破坏图像细节；所述小波系数削减单元基于所述小波系数阈值设定对应的阈值函数，具体为：其中，y表示各层分解后的小波系数，T表示各层设置的小波系数阈值，w表示各层削减后的小波系数；

去噪重构单元，用于基于各层削减后的小波系数对各层小波分解后的信号进行小波逆变换，重构得到小波去噪后的图像。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，当去噪重构单元去噪后图像的峰值信噪比不满足要求，则阈值设定单元调整所述自适应参数，重新设置小波系数阈值，且小波系数削减单元重新设置对应的阈值函数，对小波分解后的信号进行小波系数削减，所述去噪重构单元基于削减后的小波系数进行小波逆变换，重构得到再次去噪后的图像，直至所述峰值信噪比满足要求。