【摘 要】
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小波分解层数和阈值函数的选择会影响图像去噪的性能,为此提出了一种改进二维Haar小波阈值法实现图像去噪。该方法使用子带标准差来确定二维Haar小波变换后高频子带中信号能
【基金项目】
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四川省教育厅2018年重点项目“现代展厅综合控制系统”(18ZA0170)
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小波分解层数和阈值函数的选择会影响图像去噪的性能,为此提出了一种改进二维Haar小波阈值法实现图像去噪。该方法使用子带标准差来确定二维Haar小波变换后高频子带中信号能量的强弱,并以此决定是否进行下一层的小波分解。提出一种新的阈值函数,该阈值函数是连续的,可以克服硬阈值函数对于小波系数过度收缩的缺点,以及软阈值处理使图像边缘模糊的缺点,能在噪声小波系数和噪声之间提供更平滑的过渡图像信号小波系数。实验结果表明:所提方法在峰值信噪比(PSNR)和均方误差(MSE)方面优于其他方法。
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