【摘 要】
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噪声虽然降低了图像像素之间的相关程度,但是相关性仍然存在.本文以图像邻域像素块为出发点,运用图像邻域像素块之间的相关性分析图像的能量分布,进一步挖掘图像能量分布的特
【机 构】
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四川大学计算机学院,建行四川分行信息技术部
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噪声虽然降低了图像像素之间的相关程度,但是相关性仍然存在.本文以图像邻域像素块为出发点,运用图像邻域像素块之间的相关性分析图像的能量分布,进一步挖掘图像能量分布的特征向量,运用特征向量重构图像达到去除噪声的目的.本文挖掘的特征向量与邻域像素个数、像素块之间的相关性和特征向量的选取有关,从实验上讨论了这三个因素对去噪的影响,并与传统算法相比,本文算法对峰值信噪比(PSNR)较低的图像具有较强的噪声抑制能力,同时图像的边缘和纹理等细节保留较多.
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