民航行李X光安检图像自适应小波去噪新算法研究

"民航行李X光安检图像自适应小波去噪算法 (2011年)" 在航空安全检查中，X光安检图像的清晰度至关重要，因为它直接影响到工作人员识别潜在危险物品的能力。传统的图像去噪方法，如小波软阈值和硬阈值去噪，虽然在一定程度上能够减少图像噪声，但往往存在过度平滑或保留过多噪声的问题。这篇2011年的论文提出了一种新的自适应小波去噪算法，旨在改善这一情况。 论文作者夏冬和韩萍来自中国民航大学的智能信号与图像处理天津市重点实验室和电子信息工程学院。他们针对传统小波去噪方法的不足，设计了一种结合软阈值和硬阈值的自适应阈值处理方法。在该方法中，首先对图像进行软硬阈值的折中处理，然后根据像素值的不同，对大于和小于阈值的图像部分分别进行自适应的去噪处理。这样做的目的是兼顾噪声去除和图像细节保护。 实验部分，研究人员使用了田纳西大学提供的实际X光安检图像数据集。通过对比分析，结果显示该自适应小波去噪算法能显著提高图像的质量。去噪后的图像信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）分别达到了25.2229dB和27.708dB，相较于原始含噪图像，这两个指标分别提升了7.7253dB和7.739dB。这些提升意味着图像的噪声被有效去除，同时图像的清晰度和细节得以保留，从而提高了安检效率和准确性。 论文关键词包括X射线图像、图像去噪、小波变换和自适应阈值。该研究对于X射线图像处理领域具有一定的理论价值和实践意义，特别是在民航安全检查技术的应用上。其提出的自适应小波去噪算法为后续的相关研究提供了新的思路和参考。 这篇论文详细阐述了一种创新的自适应小波去噪算法，该算法在处理X光安检图像时表现出优秀的去噪性能，有助于提高安检效率，保障航空安全。其方法论和实验结果都证明了这种方法在图像处理领域的有效性，特别是在高噪声环境下的应用。