【摘 要】
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图像去噪是图像处理的一个关键步骤,一直是学者们研究的重点。图像去噪解决的问题是如何在保留图像真实信号的情况下更好的消除图像中的噪声信息。近些年,小波阈值和非局部均值去噪算法因其优异的去噪性能吸引了许多关注。因此以这两种方法为研究对象,本文的研究包含以下内容:（1）提出一种CALE阈值函数的小波去噪算法。首先提出了一种新阈值,新阈值会随着分解层数的变化选取更符合噪声系数的阈值,接着提出了一个连续型低
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图像去噪是图像处理的一个关键步骤,一直是学者们研究的重点。图像去噪解决的问题是如何在保留图像真实信号的情况下更好的消除图像中的噪声信息。近些年,小波阈值和非局部均值去噪算法因其优异的去噪性能吸引了许多关注。因此以这两种方法为研究对象,本文的研究包含以下内容:（1）提出一种CALE阈值函数的小波去噪算法。首先提出了一种新阈值,新阈值会随着分解层数的变化选取更符合噪声系数的阈值,接着提出了一个连续型低误差的（Continuous and low error CALE）阈值函数,该阈值函数在阈值处拥有更好的连续性,当阈值趋于无限大时估计系数与真实系数之间的差值也趋于零。因此去噪后的图像细节信息保存更加完整。（2）提出一种改进MNLM图像去噪算法。针对传统块级NLM图像去噪算法存在相似度高的图像块计算得到较小的权重数值的问题,首先对图像进行块级多尺度分解,然后设计一种拥有更快衰减速度的改进权重函数,该权重函数能更好的避免不相似图像块之间存在非零权值的问题。使得权重数值更好的符合相似度高的图像块,去噪后的得到的估计像素值更加贴近真实像素值。最后将该改进MNLM图像去噪算法应用于指纹图像混合噪声去除工作中。实验证明使用该算法去噪后得到的指纹图像有更好的清晰度。（3）为了验证两种改进算法的效果,采用lena图像和指纹图像作为测试图像,对lena测试图像添加不同密度的高斯噪声,对指纹测试图像添加不同类型不同密度密度的高斯和椒盐混合噪声,分别进行实验。仿真实验表明,两种算法相比于其他对比算法取得更好的去噪效果,去噪后图像细节保留更加完整,图像质量明显提高。图[24]表[10]参[69]
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