【摘 要】
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消除噪声是图像处理中一个非常重要的预处理步骤,然而,噪声消除与边缘保持在实际当中构成了相对影响的一对矛盾.小波变换是近十几年来发展起来的一种新的信号处理工具,其多分
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消除噪声是图像处理中一个非常重要的预处理步骤,然而,噪声消除与边缘保持在实际当中构成了相对影响的一对矛盾.小波变换是近十几年来发展起来的一种新的信号处理工具,其多分辩率的时频分析特性,不仅适用于平稳信号的分析处理,尤其适用于非平稳的动态信号的分析处理.由于图像噪声存在模糊不确定性,近年来,模糊理论已成功地应用于图像噪声消除.本论文将模糊理论与小波变换两者有机地结合起来,提出或改进了五种消除噪声的方法.与传统的处理方法相比,这些算法不仅有效地消除了噪声,而且还具有保持图像边缘细节的优势.并做了大量的仿真实验,验证了这些算法的有效性.
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