正交小波变换在图像去噪中的应用

"正交小波变换的图像去噪技术是一种有效的数字图像处理方法，用于去除图像中的噪声，提升图像质量。这种方法结合了正交小波变换、软阈值处理和反变换，以及可能的后期滤波处理。课程设计报告详细介绍了这一过程，包括系统设计的目的、分组情况、实现步骤以及具体的技术细节。" 正交小波变换是图像去噪的核心技术，它能够将图像分解成多个不同频率和位置的细节和概览成分，这样可以将高频的噪声集中在特定的小波系数中。通过软阈值处理，可以选择性地消除这些含有噪声的小波系数，保留重要的图像信息。软阈值设定了一定的阈值，低于这个阈值的小波系数被置零，从而达到去噪的目的。而高于阈值的系数则保持不变，确保图像的主要结构不受影响。 课程设计的实现步骤包括以下几个关键环节： 1. **构架概述**：系统首先导入原始的256色位图，然后人为添加随机噪声模拟真实环境中的噪声情况。核心的小波去噪算法在此之后被用来去除噪声。 2. **读取图像模块**：系统使用自定义的函数读取和显示BMP图像，因为直接使用DIB函数处理的数据不利于后续的小波去噪。该函数利用CFile类和BMP文件格式，将图像数据读入内存，并通过SetPixel函数在屏幕上显示。 3. **加噪模块**：这一部分负责在内存中的图像数据上添加随机噪声，以模拟实际场景中的噪声污染。 4. **小波去噪模块**：使用正交小波变换将带有噪声的图像转换为小波系数，接着进行软阈值处理，筛选并去除噪声系数。去噪后的系数再通过正交小波反变换恢复成图像。 5. **后期滤波处理**：为了进一步减少边缘失真，系统可能采用了均值滤波或其他滤波器，以平滑图像并提高视觉效果。 在分组工作中，每个组员都有明确的职责，例如总体框架的建立、阈值处理子模块的编写、Mallat算法的实现、MATLAB程序的编写以及阈值处理函数的选择。 通过实验，使用正交小波变换和软阈值去噪算法处理BMP灰度噪声图像，结果显示去噪效果良好。这表明该方法对于图像去噪具有一定的实用性和有效性。