小波变换在图像去噪中的应用研究

"这篇博士学位论文来自北京邮电大学，作者赵艳明，导师全子一，专业是通信与信息系统，研究主题聚焦于小波图像去噪算法。论文深入探讨了小波变换在图像去噪中的应用，提出了一系列方法来改善图像质量。 1. 门限法小波图像去噪研究： 小波门限去噪法是基于小波变换的一种基本去噪策略，利用小波变换的去相关特性，通过设置合适的门限值，将那些代表噪声的系数剔除，保留主要图像信息。论文对不同门限值、门限函数的选择以及适用的小波基进行了详尽研究，通过仿真比较各种方法，为实际应用提供了指导。 2. 小波域Wiener滤波图像去噪方法： 此方法假设原始图像的小波系数遵循高斯分布，根据子带系数的稀疏程度选择硬门限或利用Wiener滤波器。这种方法在保持较低运算复杂度的同时，相较于SURE软门限和贝叶斯软门限法，能提供更优的视觉效果和更高的信噪比。 3. 基于统计模型的小波图像去噪研究： 论文探讨了如何精确建模小波系数的概率分布和相关性，包括使用广义高斯分布或高斯混合模型。特别地，HMT模型和LCHMM模型考虑了小波系数的尺度间和尺度内相关性，但它们的计算复杂度较高。为解决这一问题，论文提出了使用广义高斯分布模型，利用贝叶斯最小均方误差估计，有效地结合了单个系数模型和尺度内相关性，实现了与复杂模型相当的去噪性能。 4. 视频序列小波去噪研究： 针对视频序列，论文提出结合帧间滤波的去噪策略。通过简单的运动检测器和选择性帧间加权平均，减少了连续播放时的“蚊子”效应，显著提升了视频的主观视觉质量和峰值信噪比。 5. N-ISDN多媒体通信终端研究： 作者在攻读博士学位期间参与了基于DSP的N-ISDN可视电话终端项目，实现了H.242呼叫控制协议和H.221复用/解复用协议，优化了G729A语音编码器，并在嵌入式操作系统pSOS上设计了通信协议和媒体编解码任务的数据交互与同步机制。 这篇论文详细研究了小波理论在图像和视频去噪中的应用，以及在实际通信系统中的实现，为图像处理和通信领域提供了有价值的理论和技术支持。"