【摘 要】
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消除噪声是图像处理中一个非常重要的预处理步骤,然而,噪声消除与边缘保持构成了相互影响的一对矛盾。由于图像噪声存在不确定性,采用模糊理论进行噪声消除可取得较好的去噪效果。小波变换具有多分辩率的时频分析特性,不仅适用于平稳信号的分析处理,尤其适用于非平稳动态信号的分析处理。本论文将模糊理论与小波变换两者有机地结合起来,提出了WCFM去噪算法和AFTF去噪算法。与相关的去噪算法相比,本文提出的改进算法不
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消除噪声是图像处理中一个非常重要的预处理步骤,然而,噪声消除与边缘保持构成了相互影响的一对矛盾。由于图像噪声存在不确定性,采用模糊理论进行噪声消除可取得较好的去噪效果。小波变换具有多分辩率的时频分析特性,不仅适用于平稳信号的分析处理,尤其适用于非平稳动态信号的分析处理。本论文将模糊理论与小波变换两者有机地结合起来,提出了WCFM去噪算法和AFTF去噪算法。与相关的去噪算法相比,本文提出的改进算法不仅有效地消除了噪声,而且还具有保持图像边缘细节的优势。通过仿真实验,验证了算法的有效性。
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