基于PCA的图像小波去噪方法

摘要：

目前使用的各种小波去噪方法基本上都是建立在对噪声方差精确估计的基础上,而对噪声方差的精确估计是很困难的.提出了一种采用主分量分析(PCA)提取小波系数的主要特征,通过对小波域中噪声能量的估计来实现去噪的新方法.首先利用PCA对小波高频子带进行局部特征提取;然后以主分量对小波系数进行重建的平均能量作为局部噪声能量的估计;将原小波系数的能量减去噪声能量,就得到去噪后的小波系数;最后用小波逆变换对剔除噪声分量后的小波系数进行恢复得到去噪后的图像.本文算法无需对噪声方差进行估计,因而更具实用价值.本文算法与"软阈值"、"硬阈值"去噪方法相比,峰值信噪比(PSNR)提高了2～8dB,实验证实了本文算法良好的去噪性能.

关键词：图像处理、小波去噪、主分量分析

所属期刊栏目：27

分类号：TN911.7

资助基金：航空基金01C15001;空军装备部科研项目402050102

在线出版日期：2006-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：158-161