ｔ ｅ ｄ ． Ｅｘ ｐｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ｌ ａ ｄａ ａ ｔ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｈａ ｔ ｔ ｈｅ ｔ ｌｇ ａ ｏ ｒ ｉ ｈ ｍ ｔ ｉ ｓ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｈａ ｔ ｎ ｈｅ ｔ ｄ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｉ ｎ ｇ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｒ ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｉ ｔ ｖ ｅ ｌ ｙ； ｈｅ ｔ ｒ ｅ ｆ ｏ ｒ ｅ， ｈｅ ｔ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｃ ｏ ｕｌ ｄ ｎ ｏ ｔ ｏ ｎ ｌ ｙ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｈｅ ｔ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｑ ｕ ｌｉ ａ ｔ ｙ， ｂ ｕ ｔ ｌｓ ａ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｈｅ ｔ ｐ ｅ ａ ｋ ｖ Ｍｕ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ －ｔ ｏ －ｎ ｏｉ ｓ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ， ａ ｎｄ ｍａ ｋ ｅ ｈｅ ｔ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｃ Ｉ ｅ ａ ｒ ｅ ｒ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ： ｍａ ｈｅ ｔ ｍａ ｉ ｔ ｃ ｌ ａ ｍｏ ｐ ｈｏ ｒ ｌ ｏ ｇ ｙ； ｌ ｉ ｆ ｔ ｉ ｎ ｇ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ； ｉ ｍａ ｇ ｅ ｄ ｅ — ｎ ｏｉ ｓ ｉ ｎｇ
第 ２ ３卷
第 ５期
计 算 机 技 术 与 发 展
ＣＯＭＰＵ ＴＥ Ｒ ＴＥＣＨＮＯＬ０ＧＹ ＡＮＤ ＤＥＶＥ ＬＯＰ ＭＥＮＴ
２ ０ １ ３年 ５月
Ｖｏ １ ． ２ ３ Ｎ ｏ ． ５ Ｍａ ｖ ． ２ ０ １ ３
基 于数 学 形 态 学 的提 升 小 波 图像 去 噪
ｍｏ ｐ ｈｏ ｒ ｌ ｏ ｇ ｙ ｉ ｎ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｄ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ ａ ｄ ｖ ｎｔ ａ ａ ｇ ｅ ｓ ， ａ ｌ ｉ ｉｎ ｔ ｆ ｇ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｄ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｈｏ ｔ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｍａ ｈｅ ｔ ｍａ ｉｃ ｔ ｌ ａ ｍｏ ｒ ｐ ｈ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｗａ ｓ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ・
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｉ ｍａ ｇ ｅ ｄ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｉ ｎｇ ｉ ｓ ｖ ｅ ｒ ｙ ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ ｐ ａ ｒ ｔ ｏ ｆ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ， ｉ ｔ ’ ｓ ｅ ｆｅ ｃｔ ｉ ｎ ｌｕ ｆ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ｂ ｅ ｈ ｉ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｌ ｙ． Ｌｉ ｆ ｂｎ ｇ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｎｓ ｆ ｏ ｒ ｍ ｄ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｉ ｎ ｇ ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｄ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｉ ｎ ｇ， ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｓ ａ ｍｅ ｔ ｉ ｍｅ， ｃ ａ ｎ ｗｅ ｌ ｌ ｋ ｅ ｅ ｐ ｈｅ ｔ ｅ ｄ ｇ ｅ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ｉ ｍａ ｇ ｅ， ｂ ｕ ｔ ｈｅ ｔ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｄ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｉ ｎ ｇ ｓ ｍｏ ｏ ｈｉ ｔ ｎ ｇ ｄ ｅ ｇ ｒ ｅ ｅ ｉ ｓ ｎ ｏ ｔ ｖ ｅ ｙ ｒ ｉ ｄ ｅ ａ ｌ ； ｍａ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｉ ｔ ｃ ｌ ａ ｍｏ ｒ ｐｈ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｉｌ ｆ ｔ ｅ ｉｎ ｒ ｇ ｃ ｎ ａ ｇ ｅ ｔ ｖ ｅ ｙ ｒ ｇ ｏ ｏ ｄ ｓ ｍｏ ｏ ｈｎ ｔ ｅ ｓ ｓ， ｂ ｕ ｔ ａ ｔ ｈｅ ｔ ｓ ａ ｎ ｌ ｅ ｉｍｅ ｔ ｍｏ ｒ ｅ ｇ ｒ ｅ ａ ｌ ｔ ｙ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｈｅ ｔ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｏ ｆ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｄ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｉ ｎ ｇ ． Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｄ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ ａ ｎ ｄ ｇ ｅ ｔ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｑ ｕ ｌｉ ａ ｔ ｙ， ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎｅ ｄ ｗｉ ｈ ｔ ｌ ｉ ｆ ｔ ｉ ｎ ｇ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｎｄ ａ ｍａ ｈｅ ｔ ｍｍ￣ａ ｌ
（ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ Ｄ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍ ｅ ｎ ｔ ， Ｍｉ ｎ ｎ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｎｄ ａ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｑ ｕ ａ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕ ３ ６ ２ ７ ０ ０， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
林德 贵 ， 曾健 民
（ 闽 南理 工学 院 信 管理 系， 福建 泉州 Ｉ ３ ６ ２ ７ ０ ０ ）
摘 要： 图像去 噪是 图像 研究 非常 重要 的一 环 ， 其 去 噪效 果 的好 坏 直 接影 响后 面 的 图像 分 析 。提 升小 波 变换 去 噪 在 较好
地去 噪 的同时 能很好 地保 持 图像 的边缘 ， 但去 噪 的 图像 平滑 度 不是很 高 ； 形态 学滤 波 能得 到 很好 的平 滑度 ， 但 同时 更 大地 模糊 了去 噪 图像 。为了更 好地 消除 图像 的 噪声 ， 得 到更 好 的 图像 质 量 ， 结 合提 升 小 波 与数 学 形 态学 在 图像 去 噪 中的 优缺 点， 提 出 了一种 基于 数学形 态学 的提升 小波 图像去 噪算 法 。 实验 数 据 及 结果 表 明 ， 该 算法 优 于 单 独 的去 噪效 果 ； 因此 ， 该 算法 能有 效地 改善 图像 质量 ， 同时 也提 高 了峰值 信噪 比， 使 图像 更加 清 晰。 关键 词 ： 数 学形 态学 ； 提升 小波 ； 图像 去 噪
Ｌｉ ｆ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｗ ａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｄｅ－ ｎｏ ｉ ｓ ｉ ｎ ｇ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｍａ ｔ ｈｅ ｍａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ Ｍｏ ｒ ｐｈ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
ＬＩ Ｎ Ｄｅ－ｇ ｕ ｉ ， ＺＥＮＧ Ｊ ｉ ａ ｎ－ｍｉ ｎ
中 图分类 号 ： Ｔ Ｎ ９ １ １ ． ７ ３ 文 献标 识码 ： Ａ 文章编 号 ： １ ６ ７ ３ — ６ ２ ９ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ — ０ ０ ８ ３ — ０ ３
ｄ ｏ ｉ ｔ １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３ — ６ ２ ９ Ｘ． ２ ０ １ ３ ． ０ ５ ． ０ ２ １