平稳小波去噪提升红外图像引导精度

本文主要探讨了"红外图像增强的稳定小波去噪方法"，由作者吴盘龙、张克和李艳君在西北工业大学航天学院发表。在现代红外图像引导系统中，图像处理过程中的噪声是影响导航精度的关键因素。为了确保导航的精确性，有效地消除噪声变得至关重要。传统的图像去噪技术，尤其是基于小波分析的，因其良好的时间和频率分辨率特性而被广泛应用，如离散小波变换（DWT）。 然而，该研究者认识到传统小波去噪方法可能存在局限性，尤其是在处理红外图像时。因此，他们提出了一个新颖的红外图像自适应阈值去噪方法，其核心是利用稳定的离散小波变换（SWT）。不同于常规的DWT，这种方法首先对红外图像进行多层稳定小波分解，然后分别对每个分解层次的高频子带进行自适应软阈值处理。这种策略旨在更好地保留图像细节的同时抑制噪声。 通过实验对比，结果显示使用稳定小波去噪法的红外图像处理结果在性能上优于常规的离散小波变换。该方法的优点在于其对噪声的敏感度降低，能够更准确地保留图像特征，这对于红外图像的质量提升和引导系统的可靠性具有重要意义。 关键词：稳定小波变换、红外图像、阈值去噪。这项工作的引入部分指出，随着红外探测技术的发展，对图像处理噪声抑制的需求日益增长，稳定小波去噪技术的创新无疑为解决这一问题提供了新的可能性。这篇文章不仅介绍了新方法的原理，还展示了它在实际应用中的优势，对于提高红外图像处理领域的技术水平具有重要价值。