基于子波变换的图像恢复方法和信号去噪算法研究

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提高图像恢复的质量,加快解卷迭代过程的收敛,一直是图像恢复研究领域的重要课题.信号子波变换具有多分辨率特性和很好的时频局部化特性,使图像恢复能在多尺度下进行,并且根据各子带不同的信息含量给以不同的处理,以提高恢复图像的质量.信号是噪是子波变换在信号处理中的一个重要应用领域.信号的子波变换模局部极大值包含了信号边界的重要信息,表征信号最有意义的特征,从子波变换局部极大值能精确地重构原信号,因此信号子波变换局部极大值是信号的精确的描述.基于子波变换极大值的信号去噪有保留信号重要特征的优点.然而如何有效地把相应于信号重要特征的局部极大值点从相应于噪声的局部极大值点中区分开来,如何根据极大值点的相似程度在尺度窨中跟踪相应于信号的极大值点的问题尚未很好地解决.对于尺度间极大值点相似程度的定量描述至今尚未见报道.该文提出一种尺度间子波变换极大值点相似系数的定义,它定量地描述了尺度间子波变换极大值点的相似性和传播特性.在上述定义的基础上,研究小组提出了基于幅度域值的子波变换尺度间极大值点跟踪的匹配算法和基于相似系数域值的子波变换尺度间极大值点跟踪的匹配算法.从而得到一种子波变换域信号去噪的新算法,并通过计算机仿真证实了所提算法的有效性.
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