【摘 要】
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为了在有效降低噪声的同时,尽量保留图像的边缘特征,提出了一种基于小波多阈值和子带增强的图像去噪方法.该方法对最小尺度小波系数采取软阈值方式,将其他小波系数再分解为近
【机 构】
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厦门大学信息科学与技术学院,郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系
【基金项目】
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教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET090126);河南省重点科技攻关项目(112102310082);国防基础科研计划项目(B1420110155);福建省自然科学基金项目(2011J01365)
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为了在有效降低噪声的同时,尽量保留图像的边缘特征,提出了一种基于小波多阈值和子带增强的图像去噪方法.该方法对最小尺度小波系数采取软阈值方式,将其他小波系数再分解为近似子带和细节子带,依据误差度增强近似子带像素块,同时引入增强因子调节增强幅度;利用局部方差和混合阈值函数对各子带进行阈值处理,保证了图像达到较好的去噪效果.实验表明,与传统阈值方法相比,该方法不仅提高了去噪图像的峰值信噪比,而且较好地保留图像边缘特征,优于常规的阈值方法.
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