基于边缘软判决的小波域自适应图像去噪

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提出了一个新的图像去噪方法。该方法基于非抽样小波变换的多分辨分解,在各尺度下对小波系数进行了边缘和非边缘分类,并根据它们的不同统计特性运用了不同的估计技术。鉴于边缘分类的不确定性,提出了依概率的软分类技术,通过计算边缘发生的概率,判决当前系数应该采用哪一种估计。仿真结果表明:该方法在滤除图像噪声的同时,边缘得到了保持,较目前存在的一些方法更具有优越性。 A new image denoising method is proposed. Based on multi-resolution decomposition of unsampled wavelet transform, the proposed method performs edge and non-edge classification of wavelet coefficients at various scales and applies different estimation techniques according to their different statistical characteristics. In view of the uncertainty of edge classification, a soft classification technique based on probability is proposed. By calculating the probability of occurrence of edge, it is decided which kind of estimation should be adopted for the current coefficient. The simulation results show that the proposed method preserves the edges while filtering the image noises, which is superior to some existing methods.
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