摘要： 在圖像復原算法中，單純的空間域或者頻域濾波算法簡單易實現(xiàn)，但需要較多圖像退化的先驗知識。基于貝葉斯理論的迭代復原算法復原效果好，但耗時長。針對這一矛盾，利用小波變換的多分辨特性，對不同的小波系數(shù)特性采用不同的算法進行恢復，提出了一種基于小波域維納濾波的圖像復原算法。實驗結(jié)果證明，所提方法在保證圖像復原質(zhì)量的同時相對提高了復原算法的效率，是一種有效的方法。

關鍵詞： 小波變換； 維納濾波； LucyRichardson算法； 圖像復原

中圖分類號： TP 391.9文獻標識碼： A

引言小波變換理論在圖像方面的應用是近幾年迅速發(fā)展起來的，小波變換理論以其具有多分辨分析以及同時在時域和頻域中表征信號的特性，而備受學者們的青睞，是繼Fourier分析后一個新的突破方向。經(jīng)典的圖像復原算法有逆濾波、維納濾波以及基于貝葉斯分析圖像的復原算法[1]等，各有自己的優(yōu)點和不足。而在小波變換域中，根據(jù)小波變換的多分辨特性[2]，可以針對圖像在各個細節(jié)尺度分布特性的不同，采用不同的處理方法，而達到恢復圖像的目的。從這個思路出發(fā)，提出了一種基于小波域維納濾波的圖像復原算法。在小波域中，圖像的大部分信息都集中于低頻部分，對于這一部分信號可以采用經(jīng)典的圖像復原算法來恢復，如LucyRichardson算法[3]；而在高頻部分，信號主要以噪聲為主，通常情況下認為噪聲是加性的高斯白噪聲，而小波域中各個細節(jié)尺度上的小波系數(shù)近似的服從參數(shù)隨空間分布的廣義高斯分布[4]，根據(jù)兩者的分布特性，那么對于這部分信號，采用維納濾波可以得到更好的效果[5]。

6結(jié)論

本文根據(jù)小波變換的多分辨率特性，針對圖像信號在小波域不同系數(shù)下的分布，提出了一種基于小波域維納濾波的圖像復原算法，并將復原效果與維納濾波以及LR算法做比較。實驗發(fā)現(xiàn)這種算法的復原效果比單純的維納濾波效果好，比LR算法的效果要略差，但是卻在效率上比LR算法有很大的提升，實驗證明該方法在犧牲了部分復原質(zhì)量的情況下，大大提升了算法復原效率，是一種有效的圖像復原算法。參考文獻：

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