張小燕，吐爾洪江·阿布都克力木

(新疆師范大學(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830017)

小波變換的閾值圖像去噪算法改進(jìn)

張小燕，吐爾洪江·阿布都克力木

(新疆師范大學(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830017)

通過分析研究發(fā)現(xiàn)D.L.Donoho提出的小波閾值去噪方法，以及文中提及的已構(gòu)造出的小波閾值函數(shù)在圖像去噪方面仍存在問題。為了進(jìn)一步改善這些問題，綜合典型的小波閾值函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)與一些改進(jìn)方法，提出一種改進(jìn)的新閾值函數(shù)。該閾值函數(shù)不僅在閾值處連續(xù)，而且含有參數(shù)，可通過調(diào)整參數(shù)來調(diào)節(jié)閾值化小波系數(shù)和原始小波系數(shù)之間的恒定偏差，同時(shí)其還具有可微性便于計(jì)算。為了突出表現(xiàn)構(gòu)造的新閾值函數(shù)的優(yōu)越性，通過仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)文中提出的幾種小波去噪方法的均方差(MSE)和峰值信噪比(PSNR)進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用新構(gòu)造的閾值函數(shù)去噪，去噪后的圖像無論是視覺效果還是在均方差、峰值信噪比等的性能上都比傳統(tǒng)的軟、硬閾值和已有的閾值去噪效果好。

小波變換；閾值函數(shù)；圖像去噪；均方差；峰值信噪比

0 引 言

無論在科學(xué)研究或現(xiàn)實(shí)生活中，圖像難免受噪聲污染，噪聲對(duì)圖像處理有很大的影響，故要對(duì)圖像進(jìn)行后續(xù)分析，就必須對(duì)圖像進(jìn)行去噪。一些典型的圖像去噪方法根據(jù)圖像特點(diǎn)、圖像頻譜分布規(guī)律或噪聲統(tǒng)計(jì)特性對(duì)圖像進(jìn)行去噪，如均值濾波、中值濾波、Wiener線性濾波等[1]。這些濾波方法具有一定的局限性，僅在頻域或僅在空間域具有局部分析的能力[2]。小波變換是一種信號(hào)時(shí)間-尺度分析方法，具有多分辨率分析特點(diǎn)，其在時(shí)域和頻域都具有較好的局部化特性。

1995年，D.L.Donoho首次提出小波閾值概念[3]，此方法在硬、軟閾值函數(shù)[3-6]中得到了廣泛應(yīng)用，但該方法也存在一定不足。

文獻(xiàn)[7-8]提出的兩個(gè)閾值函數(shù)，雖對(duì)軟、硬閾值函數(shù)進(jìn)行了一定改進(jìn)，但效果不是特別明顯，重構(gòu)后圖像與原圖逼近程度不是很高。

文中通過綜合軟、硬閾值函數(shù)和文獻(xiàn)[7-8]中各閾值函數(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，提出改進(jìn)后的新的閾值函數(shù)。該閾值函數(shù)表達(dá)式簡單，是已有閾值函數(shù)的推廣，通過調(diào)整參數(shù)來調(diào)節(jié)閾值化小波系數(shù)和原始小波系數(shù)之間的恒定偏差，同時(shí)還具有可微性便于計(jì)算。

1 二維小波分解與重構(gòu)

(1)

對(duì)應(yīng)的二維小波分解為：

(2)

二維重構(gòu)算法為：

(3)

對(duì)一幅二維圖像進(jìn)行二維小波變換，可將它分解到各層各個(gè)分辨率上的近似分量(如Ac1),水平方向細(xì)節(jié)分量(如Hc1)，垂直方向細(xì)節(jié)分量(如Vc1)，對(duì)角線方向細(xì)節(jié)分量(如Dc1)。二層小波圖像分解[10]和重構(gòu)過程分別如圖1和圖2所示。

圖1 小波圖像分解過程

圖2 小波圖像重構(gòu)過程

2 小波閾值去噪

小波閾值去噪是圖像去噪中具有代表性的一種方法。最早的閾值去噪方法是由D.L.Donoho提出的萎縮(VisuShrink)法[4]，其方法實(shí)質(zhì)是：將含噪信號(hào)通過小波變換得到相應(yīng)的小波系數(shù)，而小波系數(shù)在小波域上對(duì)噪聲起作用。針對(duì)信號(hào)設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)小波系數(shù)小于該閾值時(shí)，就認(rèn)為該信號(hào)由噪聲引起，不含有信息分量，故舍棄該信號(hào)；當(dāng)小波系數(shù)大于該閾值時(shí)，認(rèn)為該信號(hào)是由信號(hào)自身和噪聲作用的結(jié)果，則將該信號(hào)直接保存下來(硬閾值方法)或按照某種固定量向零收縮(軟閾值方法)，用新的小波系數(shù)進(jìn)行小波重構(gòu)得到去噪后的小波系數(shù)。

設(shè)一個(gè)大小為m×n的數(shù)字圖像F(i,j)，在圖像上加一個(gè)服從(0,δ2)的高斯白噪聲ε(i,j)，f(i,j)表示從F(i,j)中恢復(fù)的原始圖像：

F(i,j)=f(i,j)+ε(i,j)，i=0,1,…,m-1，j=0,1,…,n-1

(4)

小波閾值去噪一般分為三步[11]：

(1)對(duì)帶噪信號(hào)進(jìn)行小波變換，得到相應(yīng)小波系數(shù)Fj,k；

其中，小波閾值去噪方法的關(guān)鍵是閾值選取和閾值量化處理。選取正確、合理的閾值和量化方法，才能保證在濾除噪聲小波系數(shù)的同時(shí)盡可能保留原圖像小波系數(shù)，故閾值的選取和閾值量化處理直接關(guān)系去噪后的圖像質(zhì)量。

文中所提閾值函數(shù)有硬閾值函數(shù)、軟閾值函數(shù)、軟硬閾值折中閾值和已改進(jìn)閾值函數(shù)。

硬閾值函數(shù)：

(5)

軟閾值函數(shù)：

(6)

軟硬閾值折中閾值函數(shù)[5]：

(7)

已有的改進(jìn)閾值函數(shù)[6]：

(8)

3 進(jìn)一步改進(jìn)的閾值函數(shù)

針對(duì)上述閾值可知，硬閾值函數(shù)估計(jì)的小波系數(shù)在±λ處不連續(xù)，但其與真實(shí)小波系數(shù)無偏差；軟閾值函數(shù)在小波空間域連續(xù)，但其估計(jì)出的小波系數(shù)與真實(shí)的小波系數(shù)之間存在恒定偏差，該偏差將影響小波重構(gòu)，導(dǎo)致小波重構(gòu)精度降低[12]；改進(jìn)閾值函數(shù)相比于傳統(tǒng)閾值函數(shù)克服了它們的一些缺點(diǎn)，但仍存在一定的局限性，對(duì)圖像噪聲的處理存在一定的依賴性，圖像能量的分布不夠均勻，在圖像去噪中要使圖像去噪和邊緣保留達(dá)到相應(yīng)的平衡，若一味尋求圖像去噪效果，勢必在邊緣存在一定模糊。理想小波閾值去噪方法[13-14]：小波進(jìn)行去噪時(shí)既要使小波系數(shù)的偏差盡可能小，又要使小波系數(shù)在小波空間連續(xù)，還具有高階導(dǎo)數(shù)。依據(jù)這種要求，構(gòu)造了新的小波閾值函數(shù)，在一定條件下可以克服這種不足，從而達(dá)到較好的去噪效果。

新的閾值函數(shù)為：

(9)

其中，a和b為可調(diào)參數(shù)。

考察函數(shù)

(10)

當(dāng)x>0時(shí)，有：

(11)

當(dāng)x<0時(shí),有：

(12)

同時(shí)

(13)

當(dāng)a=1時(shí),有：

(14)

根據(jù)改進(jìn)的閾值函數(shù)可知，當(dāng)a=0或者b=∞時(shí)，改進(jìn)的閾值函數(shù)為硬閾值函數(shù)；當(dāng)a=1且b=1時(shí)，改進(jìn)的閾值函數(shù)為軟閾值函數(shù)。由此可見，改進(jìn)的新閾值函數(shù)介于軟、硬閾值之間。由于新閾值函數(shù)具有光滑性，能更接近信號(hào)和噪聲的小波系數(shù)的物理本質(zhì)，從而在對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理時(shí)，去噪效果比軟、硬閾值要好。

4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析

為了突出新的閾值函數(shù)在圖像去噪中所表現(xiàn)出的優(yōu)越性和有效性，分別對(duì)傳統(tǒng)的軟、硬閾值函數(shù)，折中閾值及改進(jìn)的和新的閾值函數(shù)進(jìn)行數(shù)字圖像的去噪對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

采用的小波是db5與db3，分解層為3層，其中參數(shù)(b=1,b=2,b=3)。實(shí)驗(yàn)采用的是標(biāo)準(zhǔn)Lena圖，加入Gaussian噪聲，測試結(jié)果見表1和表2。

由圖3可看出，利用文中算法去噪的圖像具有較好的視覺效果。通過表1和表2中的數(shù)據(jù)，也可以看出文中算法去噪效果具有明顯優(yōu)越性。

表1 測試結(jié)果(Lena(db5))

表2 測試結(jié)果(Lena(db3))

圖3 五種不同算法對(duì)Lena圖像去噪結(jié)果比較

5 結(jié)束語

傳統(tǒng)的軟、硬閾值和文獻(xiàn)[7-8]提出的兩個(gè)閾值函數(shù)，無法有效地表達(dá)能量分布，需要在去噪和保留邊緣信息中尋求平衡。文中提出的改進(jìn)閾值函數(shù)克服了已有閾值函數(shù)圖像去噪時(shí)有偏差，去噪后圖像模糊或紋理不夠清晰或邊緣模糊的缺點(diǎn)，同時(shí)還具有能量自適應(yīng)性。通過仿真實(shí)驗(yàn)表明，該方法對(duì)圖像進(jìn)行處理后得到較小的均方誤差并且在一定程度上可得到較好的圖像細(xì)節(jié)，其與傳統(tǒng)的閾值函數(shù)以及改進(jìn)閾值函數(shù)相比無論在視覺效果還是在去噪后圖像的信噪比上都有明顯提高。

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Improvement of Threshold Image Denoising Algorithm with Wavelet Transform

ZHANG Xiao-yan,Turghunjan ABDUKIRIM TURKI

(School of Mathematical Sciences,Xinjiang Normal University,Urumqi 830017,China)

There are many problems for wavelet threshold denoising method proposed by D.L.Donoho and constructed wavelet threshold function mentioned in this paper in image denoising through analysis and research.In order to improve these problems,a new improved threshold function has been presented which integrates the advantages of classical wavelet threshold function and other improved methods.This function is not only continuous at a specific threshold,but also involves parameters.Thus,constant deviation between threshold wavelet coefficients and original wavelet ones can be adjusted by regulating the parameters.Meanwhile,it is of differentiability convenient for calculations.In order to highlight the advantages of the threshold function constructed,Mean Square Errors (MES) and Peak Signal to Noise Ratios (PSNR) of several wavelet denoising methods are compared with proposed method in simulation experiment.Results of the experiment show that the images denoised with new threshold function are better than those with traditional soft and hard threshold functions and existent threshold functions,either in visual effect or performance parameters such as MES and/or PSNR.

wavelet transform;threshold function;image denoising;MSE;PSNR

2016-04-22

2016-08-03

時(shí)間：2017-02-17

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(11261061，61362039，10661010)；新疆維吾爾自治區(qū)自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(200721104)

張小燕(1991-),女，碩士研究生，研究方向?yàn)樾〔ǚ治黾捌鋺?yīng)用;吐爾洪江·阿布都克力木,博士，教授，通訊作者，研究方向?yàn)樾〔ǚ治雠c模式識(shí)別。

http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20170217.1628.026.html

TP301.6

A

1673-629X(2017)03-0081-04

10.3969/j.issn.1673-629X.2017.03.017