小波阈值函数优化算法在金属零件上的应用

针对传统硬阈值函数在阈值处不连续、传统软阈值函数中小波系数与小波估计系数之间存在恒定偏差的问题,提出一种优化新型阈值函数的图像去噪算法.本文所提算法不仅对高频噪声进行有效去噪,而且兼顾低频分量,从低频分量中提取少量细节信息,从而提高原图像和重构图像的相似度,之后再对重构图像进行中值滤波.仿真结果表明,相比于传统的软、硬阈值函数,采用本文优化后的阈值函数进行图像去噪,不仅主观上视觉效果更好,而且峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)值增加了 约7 db,结构相似性(Structural Similarity,SSIM)增加了约0.1,均方误差(MeanSquare Error,MSE)降低了 76％.此外,对含高密度椒盐噪声的图像进行优化阈值函数和加权均值滤波相结合的算法去噪后,仿真结果与单一阈值函数去噪相比,峰值信噪比增加了约5％,均方误差降低了约5.5％,结构相似性增加了约0.1.