【摘 要】
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噪声会降低芯片图像的字符识别准确率,为了去除芯片图像的噪声干扰,并保留芯片图像的字符细节,提出了基于参数优化的可调Q因子小波变换(TQWT)的芯片图像去噪方法.首先根据图片的弱纹理区域,使用极大似然估计来估计噪声强度,进而优化TQWT的参数.然后,根据最优参数,使用TQWT对含噪图像沿水平和竖直方向分解,剔除高频噪声子带,使用剩余子带进行重构去噪.实验表明,优化参数后的TQWT能将噪声完全分离,可以在去噪的同时保留字符的细节信息,在视觉效果、峰值信噪比和结构相似性上都优于对比算法.
【机 构】
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噪声会降低芯片图像的字符识别准确率,为了去除芯片图像的噪声干扰,并保留芯片图像的字符细节,提出了基于参数优化的可调Q因子小波变换(TQWT)的芯片图像去噪方法.首先根据图片的弱纹理区域,使用极大似然估计来估计噪声强度,进而优化TQWT的参数.然后,根据最优参数,使用TQWT对含噪图像沿水平和竖直方向分解,剔除高频噪声子带,使用剩余子带进行重构去噪.实验表明,优化参数后的TQWT能将噪声完全分离,可以在去噪的同时保留字符的细节信息,在视觉效果、峰值信噪比和结构相似性上都优于对比算法.
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