基于小波变换的图像阀值去噪算法

摘 要：随着社会经济的不断发展和科学技术的日益提高，人们对于各种数字仪器和数码产品的需求越来越多，同时，伴随着时代的进步，图像和视频已然成为当下人类活动中最常用的信息载体。但是，受种种因素的影响，图像的获取和传输过程很容易出现画质降低的问题，尤其以因各种噪声导致的图像降质问题最为严重。基于此，本文从图像阀值去燥算法理论基础出发，结合试验研究了小波变换下图像阀值去噪算法的应用改进方法，以希冀给予广大图像领域专家一些可行的帮助和建议，进而促进我国图像阀值去噪技术的进一步发展和进步。

关键词：小波变换;图像阀值;去噪算法;算法研究;改进方法

1 相关概念概述

1.1 小波变换理论

小波变换理论是在1822年法国数学家傅里叶发表的傅里叶变换算法理论及1829年法国数学家狄利克雷证明的狄利克雷条件基础上推陈出新发展的一种可以用于信号处理、图像处理、模式识别等诸多领域的全新变换理论。小波变换能够将图像中信号与噪声有效的进行分离，起到改善图像画质的作用，而这也正是小波变换算法被研究和推广的原因所在。

1.2 Mallat算法

Mallat算法是研究小波算法的基础和前提，是一种从空间概念上对小波算法进行解释说明的算法，能够在尺度变化过程中观察图像的变化特征。首先，Mallat算法首次提出了采用奇异点模极大值法来测定图像信号，这种通过观察信号与噪声在图像上的分水岭的方法，能够很明显的分离信号和噪声，从而能够为图像噪声的去除良好的指示作用。……