【摘 要】
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为了更好地保留图像的高频细节信息,有效地避免图像重构中出现边缘扭曲现象。提出一种基于USFFT Curvelet变换的图像去噪算法。该方法首先对噪声图像进行USFFT Curvelet变换,在变换域计算噪声图像具有的全局阈值,然后采用窗口技术自适应地估计每个处理像素的萎缩因子,通过USFFT Curvelet反变换得到去噪后的图像信号。实验结果表明本文算法取得较高的信噪比,更好地保留了图像中存在的
【机 构】
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中山装备制造工业研究院,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金（60702032）.
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为了更好地保留图像的高频细节信息,有效地避免图像重构中出现边缘扭曲现象。提出一种基于USFFT Curvelet变换的图像去噪算法。该方法首先对噪声图像进行USFFT Curvelet变换,在变换域计算噪声图像具有的全局阈值,然后采用窗口技术自适应地估计每个处理像素的萎缩因子,通过USFFT Curvelet反变换得到去噪后的图像信号。实验结果表明本文算法取得较高的信噪比,更好地保留了图像中存在的边缘,同时在视觉效果上也取得了较好的效果。
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