4、图像去噪与糖尿病视网膜病变检测分类技术解析

图像去噪与糖尿病视网膜病变检测分类技术解析

图像去噪：基于小波阈值的彩色图像去噪方法

在图像去噪领域，基于小波阈值的方法展现出了良好的效果。该方法通过对彩色图像红、绿、蓝通道高频子带的所有系数进行阈值处理，实现图像去噪。

阈值处理的核心算法为：
[
c_{i,j} = c_{i,j} \left(1 - \frac{\theta_{sure}^2}{S_{i,j}^2}\right)
]
从算法中可以看出，系数由组件 ((1 - \frac{\theta_{sure}^2}{S_{i,j}^2})) 进行阈值处理，因此提出的阈值因子为 (\theta_{proposed} = \left(1 - \frac{\theta_{sure}^2}{S_{i,j}^2}\right))。阈值规则为：若 (S_{i,j}^2 \leq \theta_{sure}^2)，则系数 (c_{i,j}) 赋值为 0；否则 (c_{i,j} = c_{i,j}\theta_{proposed})。

处理流程如下：
1. 对彩色图像红、绿、蓝通道高频子带的所有系数进行阈值处理。
2. 使用逆小波变换将每个通道的阈值系数转换为图像。
3. 合并各通道图像，得到去噪后的彩色图像。

为验证该方法的有效性，使用 MATLAB 进行仿真，并与 MATLAB 函数 wdencmp 的去噪结果进行比较。通过峰值信噪比（PSNR）评估性能，PSNR 的计算公式如下：
- 各通道 PSNR 计算：
[
MSE^{\alpha} = \frac{1}{MN} \sum_{i