【摘 要】
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针对均值滤波现有的缺点和小波变换存在的优势,特提出将小波变换和均值滤波相结 合的算法,在该算法中,首先通过小波去噪进行图像处理,将处理后的图像通过小波变换得到近似图
【基金项目】
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陕西省扶持学科数学学科基金项目(14SXZD011);渭南师范学院科研项目立项(15YKS008);陕西省教育厅科研项目立项(16JK1272)
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针对均值滤波现有的缺点和小波变换存在的优势,特提出将小波变换和均值滤波相结 合的算法,在该算法中,首先通过小波去噪进行图像处理,将处理后的图像通过小波变换得到近似图像、水平、垂直和对角三个高频细节提取出来,针对含噪图像的特点,对水平、垂直和 对角三个高频细节采用不同的滤波模板进行中值滤波变换,最后将近视低频细节和变换后的三个高频信号采用逆小波变换得到再一次去噪后的图像.经过仿真实验结果可知,该算法在有效 降低噪声的同时,保留了尽可能多的图像细节信息,其去噪效果优于单一的小波变换去噪、均值滤波去嗓.
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