噪声图像的分形压缩编码研究

其中，Nj表示第j层子带上小波系数的个数。

通过对信号的收缩阈值处理，能较好去除噪声，提高重构图像的信噪比和图像的编码效率。

4 去噪声图像的分形压缩编码结果及讨论

为了便于对比，这里所采用的图像仍然是256×256的Lena灰度图像，分解所用的滤波器是双正交B97滤波器，分解级数为4。实际均在Pentium 4/1.5、RAM128MB的机器上编译完成。图4和图5是消噪图像（原噪声图像方差=100）和消噪图像分形压缩结果。

经小波域去噪的图像分形压缩编码性能明显提高，一是体现在编码时间上，去噪图像的编码时间与有噪图像相比大大缩短，效率大大提高，分形压缩方法本身特点就是压缩时间长，因此这种效率的提高是非常可观的；二是图像质量明显好转，信噪比有较大的提高，保证了分形压缩编码的质量（如图5所示）。以上实验和结论充分说明了图像小波域的去噪方法能够对噪声图像进行良好的消噪处理，保证了分形压缩编码方法的编码效率和图像质量。