4结 论 -图像去噪是图像处理领域的一个热点，也是一 个有挑战性的研究方向。基于小波变换的图像去 噪方法已经成为去噪和图像恢复的重大分支和主 要研究领域。本文讨论了小波去噪方法中的阈值 去噪算法。文中首先介绍了软硬阈值函数，并指出 了在去噪过程中二者的不足之处，从而提出了几种 新阈值函数。通过分析比较后得出结论，新阈值函 数是软硬阈值函数的改进，综合了二者在去噪方面 的优点，改正了二者去噪过程中存在的缺陷。对于 任意新阈值函数可以通过改变其参数达到与软硬 阈值函数的转换。其去噪效果明显优于二者。但 是对于本文提出的几种阈值门限的选取准则，因为 研究尚未完善，所以还有待于进一步深入。 O 2 O∞ (c)硬阈值去噪 ∞ 加 O 加 O 柏 加 。 加 0 2 000 4 000 参考文献 (d)半软阈值去噪 l rL ] 陈武凡．小波分析及其在图像处理中的应用[M]．北 京：科学出版社，2002． rL 2 ] 董卫军，卢燕宁．利用小波分析进行图像去噪[J]．微 机发展，2003，13(7)：88-89． 3 rL ] DONOHO D L De-noisingby soft—thresholding[J]．IEEE Tram．∞Inform．Theory，1995，41(3)：613-627． 4 rL ] SHI G M，LI F D．Image denoising with optimized sub- band threshold[J]．ICCIMA，2003，7：27-30． 5 ] rL ANDREW B，GAO H Y．Wave Shrinkage functions and Threshold[J]．SPIE，1995，2569：270-281． 6 ] rL 李建平，唐远炎．小波分析方法的应用[M]．重庆：重 庆大学出版社，2000． 2 000 4 000 (e)软阈值去噪 图1去噪结果比较 针对带噪信号，我们也对其进行了阈值去噪的 7 ] rL 崔华，宋国乡．基于小波阚值去噪方法的一种改进方 仿真实验，从而得出了软硬阈值去噪和新阈值函数 去噪的MSE结果比较，如表l。所示由表中可以看 出，新阈值函数更有效降低了均方差，提高了信噪 比，其去噪后的图像信号解决了抑制噪声和保留图 像细节的矛盾，得到了最佳的去噪效果。 表1软硬阈值及新阈值函数去噪的MSE统计结果 MSE 带噪信号软阈值硬阈值新阈值带噪信号软阈值硬阈值新阈值 25．121 24．研25．3嘶 199．966加1．346 402．314 186．628复．085 匕˝ 案[J]．现代电子技术，2005，28(1)：8-9． 8 rL ] 孙延奎．小波分析及其应用[M]．北京：机械工业出 版社，2005． 9 ] rL MM,LATS，I-IWANGL SigIlI秭t)r detection and processing with wavelets[J]．IF．F,E Tram．on Inform Theory，1992，38 m rL 】 n rL ] (2)：617．-624． Guo D F．A study of wavelet thresholding denoising[c]． In：IEEE Proceeding 0f ICSP．2000：329-332． 张维强，宋国乡．基于一种新的阈值函数的小波域信 号去噪[J]．西安电子科技大学学报，2004，31(2)： 屯蚤麴试 El上CTRONIC TEST • ‰ ˚ 

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