基于GCV阈值的图像去噪：小波分析在铁轨噪声抑制中的应用

该篇论文深入探讨了基于GCV阈值函数的图像去噪算法，作者马宏锋、党建武和刘馨分别来自兰州交通大学电子与信息工程学院和兰州工业高等专科学校电子信息工程系。小波分析作为一种强大的时频局部化分析工具，其阈值函数在图像处理中扮演着关键角色，它能够区分并处理图像中小波系数高于和低于预设阈值的部分。 小波分解是论文的核心技术，它能有效地分离图像信号和噪声，因为图像边缘的高频成分（对应于信号）在不同尺度下表现出显著的极大值，而噪声则随着尺度增加而衰减。论文指出，传统的软阈值方法在去噪过程中可能不足以精确地区分信号和噪声，而GCV阈值函数在此方面表现出了优势。GCV（Generalized Cross Validation）是一种优化模型选择的方法，它通过最小化预测误差来自动确定最佳阈值，这有助于提高去噪的精度和有效性。 作者通过计算机仿真展示了GCV阈值函数在铁轨图像去噪中的应用，结果显示，与一般软阈值方法相比，GCV阈值函数能显著提升图像的视觉质量，对实际图像处理具有重要的指导意义。特别是在智能视频监控技术广泛应用的铁路安全监控场景中，对图像质量的要求日益提高，有效的去噪方法显得尤为关键。 论文的主要内容包括小波变换的信噪分离特性分析，详细解释了利用小波系数的尺度依赖性和噪声与图像信号的差异性来设置阈值，以消除噪声。此外，论文还介绍了小波阈值图像去噪的基本原理，即通过小波分解、阈值处理和重构，最终得到去噪后的清晰图像。 这篇论文提供了一个实用且高效的图像去噪策略，利用GCV阈值函数优化了传统小波去噪方法，对于提高图像质量和减少外部噪声干扰具有重要的实际价值。这对于提升视频监控系统的性能和可靠性，尤其是在复杂环境下的铁路安全监控系统，具有重要意义。