正交小波变换在图像去噪中的应用与实现

"该文研究了基于正交小波变换的图像去噪技术，通过引入随机噪声并使用软阈值处理来改善图像质量。在硬件环境为80GB硬盘、512MB内存的Windows XP系统上，使用Visual C++ 6.0作为开发工具。系统设计包括图像读取、加噪、去噪等步骤，最终通过均值滤波进一步减少边缘失真。" 正交小波变换是一种多分辨率分析方法，它能够将图像分解为不同频率和位置的细节信息，对于图像去噪尤其有用。在图像处理中，现场采集的图像往往含有噪声，这会影响后续的图像分析。本文提出的系统首先通过自定义的函数读取BMP图像，并添加随机噪声以模拟实际情况。这个过程由`RandomNoise`函数完成，它遍历图像的每个像素，用随机数调整像素值，模拟噪声的引入。 接下来，系统采用正交小波变换对含噪图像进行分解，生成小波系数。小波变换能将图像的高频和低频信息分离，有助于识别和去除噪声。在此基础上，文章采用了软阈值策略进行去噪。软阈值处理是小波去噪的关键步骤，它设定一个阈值，低于这个阈值的小波系数会被置零，从而消除噪声，而保留图像的主要特征。 然而，单纯的正交小波变换去噪可能会导致图像边缘失真。为了解决这个问题，系统在小波去噪之后执行了均值滤波。均值滤波是一种简单的线性滤波器，通过计算邻域内像素的平均值来平滑图像，有效减轻边缘模糊现象。 系统流程包括四个主要部分：图像读取、加噪、小波去噪和滤波。图像读取模块重新实现了BMP图像的读取，确保数据适合小波去噪处理。加噪模块则根据`RandomNoise`函数向图像添加随机噪声。去噪模块通过选择合适的小波滤波器和应用软阈值策略，去除噪声。最后的滤波模块使用均值滤波器优化去噪后的图像，提高图像质量。 通过实验对比，该系统在BMP灰度噪声图像上的应用表明，结合正交小波变换和软阈值去噪以及均值滤波的策略，能够实现较好的去噪效果，有效地平衡了噪声去除和图像细节保持之间的关系。