【摘 要】
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一般图像都是带噪图像,为了后续更高层次的处理,必须对图像进行去噪.因为小波变换具有低熵性、多分辨率、选基灵活等特点,在图像去噪中有着广泛的应用,本文使用了近些年来发
【机 构】
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中国民航学院空中交通管理学院,天津,300300
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一般图像都是带噪图像,为了后续更高层次的处理,必须对图像进行去噪.因为小波变换具有低熵性、多分辨率、选基灵活等特点,在图像去噪中有着广泛的应用,本文使用了近些年来发展起来的第二代小波,不再需要使用傅里叶变换作为主要工具,相对于第一代小波在实现方面具有计算速度快、省内存、结构简单等特点,而我们提出的自适应提升小波收缩阈值去噪方法,改进了提升算法中预测算子的计算方法,并且针对大部分图像中存在的不连续区域在更新算子中引入了自适应,在阈值处理方面使用了实践证明效果比较好的收缩阈值,仿真证明,经去噪后,图像在性能指标上有一定的提高,图像的细节能够很好保持.
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