【摘 要】
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与小波变换相比,Curvelet变换等多尺度几何分析方法,可以更好地逼近含线奇异的高维函数.基于Curvelet变换的图像去噪方法,即WindowShrink算法,考虑到Curvelet变换系数之间的
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与小波变换相比,Curvelet变换等多尺度几何分析方法,可以更好地逼近含线奇异的高维函数.基于Curvelet变换的图像去噪方法,即WindowShrink算法,考虑到Curvelet变换系数之间的相关性,利用软阈值方法降噪.通过窗口邻域操作,对变换后的每一个Curvelet系数自适应地进行萎缩处理,降低噪声系数权重以提高信噪比.实验表明,该方法一定程度上改进了传统Curvelet去噪方法'过扼杀'Curvelet变换系数的缺点,可以较好地保持图像边缘.在噪声方差=25时,小波,Curv
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