自适应遗传算法与GCV准则在小波图像去噪中的应用
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更新于2024-09-09
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"这篇论文研究了基于自适应遗传算法(AGA)与Generalized Cross Validation (GCV)准则的小波阈值图像去噪方法。作者李万臣和邵斓来自哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,他们提出了一种无需估计噪声能量的方案,通过GCV准则构建目标函数,并运用改进的AGA来确定多尺度小波分解中各层系数的最优阈值。论文强调了该方法在保留图像细节和提高信噪比方面的优势,同时展示了其在处理高斯噪声和非高斯噪声(如脉冲噪声)时的有效性。"
在图像处理领域,噪声污染是一个常见的问题,特别是在图像获取和传输过程中。高斯噪声和非高斯噪声,如脉冲噪声,会影响图像的质量,降低其可读性。小波分析因其多分辨率特性,成为了处理这种问题的有力工具。1994年,Donoho提出的阈值方法证明了在特定空间下可以达到最佳估计,从而在去噪领域得到广泛应用。
论文中的方法首先通过小波分解将图像转化为不同尺度的系数,然后使用AGA优化的阈值策略处理高频系数,以减少噪声影响。AGA是一种进化计算方法,能适应性地搜索最佳阈值,而GCV准则则用于确定最佳分解层数,避免过拟合。这一过程无需预估噪声水平,简化了操作且提高了效率。
在实验部分,该方法被应用于高斯噪声和非高斯噪声的图像去噪,结果显示,这种方法不仅能有效去除噪声,还能较好地保持图像细节,具有较高的信噪比,并且运行速度快。这些特性使得该方法在实际应用中具有很高的价值,特别是在要求保留图像细节的场景下。
关键词涉及的“自适应遗传算法”是优化问题的强大工具,能够根据问题动态调整参数;“GCV准则”是统计模型选择的一种标准,用于避免过拟合;“交叉概率”和“变异概率”是AGA中的关键参数,影响算法的搜索性能;而“小波阈值去噪”则是指使用阈值处理小波系数以达到去噪目的。
这篇论文提出了一种创新的、基于AGA和GCV的小波阈值去噪技术,它为图像处理领域提供了一个有效且灵活的去噪解决方案,尤其是在处理复杂噪声类型时。
2019-07-22 上传
2019-08-21 上传
2021-09-26 上传
2021-09-26 上传
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