【摘 要】
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图像的退化主要是由噪声引起的。最近,小波变换在图像去噪中的应用已吸引了很多注意。基于小波方法提供了一个较为有效的方法在去噪时保存边缘的细节。在本文中,我们提出几种
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图像的退化主要是由噪声引起的。最近,小波变换在图像去噪中的应用已吸引了很多注意。基于小波方法提供了一个较为有效的方法在去噪时保存边缘的细节。在本文中,我们提出几种去除图像中高斯噪声的自适应小波阈值(贝叶斯收缩,改进贝叶斯收缩和正常收缩),该阈值简单并且适应于每个子带。
Image degradation is mainly caused by noise. Recently, the application of wavelet transform in image denoising has attracted a lot of attention. Wavelet-based methods provide a more efficient way to preserve the details of the edges when denoising. In this paper, we propose several adaptive wavelet thresholds (Bayesian contraction, improved Bayesian contraction and normal contraction) that remove Gaussian noise in the image, which is simple and adapts to each subband.
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