【摘 要】
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如何去除自然图像中的高斯白噪声是图像处理中的一个经典问题。基于小波收缩的NeighShrink降噪方法取得了很好的降噪效果,但是NeighShrink在所有小波子带上均使用了次优的universal阈值以及固定的邻域窗口尺寸,导致了较大的偏差,而且使得算法不健壮。为此,运用Stein的无偏风险估计改进了NeighShrink方法。该方法能够为每个小波子带确定最优的阈值和邻域窗口尺寸。实验结果显示,
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如何去除自然图像中的高斯白噪声是图像处理中的一个经典问题。基于小波收缩的NeighShrink降噪方法取得了很好的降噪效果,但是NeighShrink在所有小波子带上均使用了次优的universal阈值以及固定的邻域窗口尺寸,导致了较大的偏差,而且使得算法不健壮。为此,运用Stein的无偏风险估计改进了NeighShrink方法。该方法能够为每个小波子带确定最优的阈值和邻域窗口尺寸。实验结果显示,该方法取得了比NeighShrink更低的均方误差,也优于当前尖端的图像降噪算法—FeatShrink,
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