【摘 要】
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基于小波变换的图像去噪方法在消除噪声的同时,可有效保留图像边缘细节信息,是近阶段图像去噪领域研究与应用的热点。现有的基于小波阈值法的去噪算法多为全局阈值,易引起边
【机 构】
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宁夏大学物理电气信息学院,宁夏沙漠信息智能感知重点实验室,69337部队
【基金项目】
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宁夏回族自治区自然科学基金资助(NZ14047)~~
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基于小波变换的图像去噪方法在消除噪声的同时,可有效保留图像边缘细节信息,是近阶段图像去噪领域研究与应用的热点。现有的基于小波阈值法的去噪算法多为全局阈值,易引起边缘模糊。因此,在阐述小波去噪基本原理的基础上,将小波变换和多尺度边缘检测两者结合,充分考虑小波分解不同层数的特性,提出一种具有自适应阈值的小波图像去噪改进算法。实验表明,改进算法与传统去噪方法(维纳滤波法)及一般小波阈值法(VisuShrink阈值法、NormalShrink阈值法、BayesShrink阈值法)相比,可有效去除多种程度的加性高斯白噪声,更好保留图像边缘细节信息。
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