不同分辨率图像小波增强阈值选取 [基于一种新阈值函数的小波医学图像去噪]

　　摘要：在多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,介绍了一种改进的阈值函数。该阈值函数既克服了硬阈值函数不连续的缺点,,又减小了软阈值函数中的估计小波系数与分解小波系数之间存在的恒定偏差。仿真实验的结果表明,该阈值函数较其他阈值函数具有明显的优越性。
　　关键词：小波分析；去噪；阈值；医学图像；阈值函数
　　中图分类号：TN911文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)18-4492-03
　　Medical Image Denoising in Wavelet Based on a New Kind of Thresholding Function
　　XU Guang-shun,HUANG Xiao-bin
　　(The Engineering & Technical College of Chengdu University of Technology, Leshan 614000,China)
　　Abstract: Based on the multi-analysis wavelet threshold denoising method,using the notion of interpolation, introduces a new modified threshold functio. The new approach avoids the discontinuity of the hard-threshold method and also decreases the fixed bias between the estimated wavelet coefficients and the decomposed wavelet coefficients of the soft-threshold method. Numerical simulation result indicates the new threshold function is more effective and more predominant than other threshold functions.
　　Key words: wavelet analysis；denoising；threshold；medical image; threshold function
　　图像的在采集与传输过程中,会不可避免地受到噪声的污染,使得有不清晰的边缘出现；另外，医学图像一般都比较模糊，图像信息和边缘信息的对比度不高，这样噪声给医生对病灶区的甄别带来了极大的不便。所以在对医学图像进行分析时,经常需要先对图像进行去噪预处理,以提高图像的质量。小波变换所具有的多分辨率分析特性,使其作为一种信号和图像处理的工具得到了广泛的应用[4,7]。小波阈值法降噪作为其应用之一，它是在频域内通过设定阈值来达到去噪的目的的。
　　Donoho提出的小波阈值去噪方法有两种类型,软阈值与硬阈值[1-2]。在硬阈值去噪处理中,由于硬阈值函数是不连续的,重构信号时会产生振荡,出现伪吉布斯效应等视觉失真。而软阈值虽然连续性好,但由于原小波系数与被处理图像的小波系数之间存在恒定偏差,势必会给重构信号带来不可避免的误差。为了克服上述阈值函数的这些缺点,该文提出了一个新的阈值函数，仿真实验表明该函数对图像去噪起到较好的效果。
　　该文提出了一种新的阈值函数,与传统的软、硬阈值函数算法相比,该算法既能够较好的降低图像中的噪声,又能够很好的保留图像的细节信息，去噪效果在视觉上有了较好的改善。
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