自适应小波阈值函数优化指纹图像去噪

"这篇论文是2014年发表在上海理工大学学报上的，作者是李雷和魏连鑫，主题是关于自适应小波阈值函数在指纹图像去噪中的应用。研究中，作者针对指纹图像的独特性质，对传统的小波阈值去噪方法进行了优化，特别是对软阈值和硬阈值函数进行了改进，并建立了一个多项式拟合模型来实现参数α的自适应选择。实验结果显示，这个模型在去噪效果上超越了传统的软阈值和硬阈值函数，且与最优α值去噪图像的峰值信噪比（PSNR）相对误差不超过1%，显示出对噪声强度变化的良好自适应性。关键词包括指纹图像、阈值函数、数据拟合和峰值信噪比。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **指纹图像的特性**：指纹图像具有高度的细节和复杂纹理，这些特性使得其在处理时需要特殊的方法，以保留重要的特征而去除噪声。 2. **小波阈值去噪**：小波分析是一种强大的信号处理工具，通过多分辨率分析能有效地分离信号和噪声。传统的去噪方法通常使用软阈值和硬阈值函数，软阈值保留部分较小的系数，硬阈值则彻底删除低于阈值的系数。 3. **阈值函数改进**：论文提出了对软、硬阈值函数的改进，旨在更好地适应指纹图像的特性，可能涉及对阈值函数的形状或选择策略的调整，以更精确地保留指纹的细节。 4. **多项式拟合模型**：为了实现参数α的自适应选择，作者构建了一个多项式拟合模型。这种模型可以依据噪声强度和小波分解层次动态调整阈值，以优化去噪效果。 5. **参数α的自适应选取**：参数α在阈值函数中起到关键作用，其自适应选取意味着可以根据具体图像的噪声条件动态调整，提高去噪效率和图像恢复质量。 6. **峰值信噪比（PSNR）**：PSNR是衡量图像质量的一个重要指标，表示处理后图像与原始图像之间的差异。更高的PSNR值代表更好的图像质量。论文中提到的相对误差在1%以内，表明新方法的去噪效果非常接近最优情况。 7. **噪声强度的自适应性**：论文强调了所提方法对噪声强度变化的自适应性，这是针对不同环境和条件下的指纹图像处理的重要考虑因素。 这篇论文提供了一种改进的小波阈值去噪方法，对于指纹识别技术和图像处理领域具有实际应用价值，尤其是在提高图像质量和鲁棒性方面。