【摘 要】
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图像去噪是图像处理领域的研究热点,数字图像去噪方法研究仍然是一项富有挑战性的工作.本文以性能卓越的曲波（Curvelet）变换理论为基础,提出了一种基于模糊支持向量机（FSVM）的曲
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61472171,61272416）, 辽宁省教育厅高等学校科学研究一般项目（L2015289）, 辽宁师范大学青年科学研究项目（LS2014L016）
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图像去噪是图像处理领域的研究热点,数字图像去噪方法研究仍然是一项富有挑战性的工作.本文以性能卓越的曲波（Curvelet）变换理论为基础,提出了一种基于模糊支持向量机（FSVM）的曲波域图像去噪算法.该算法的基本工作原理为：首先,对原始噪声图像做曲波分解以获得变换系数;然后,结合噪声分布特点确定系数空间性,并构造出FSVM的训练特征;最后,对高频曲波系数进行模糊分类与自适应阈值去噪,并进一步对去噪后系数进行曲波重构以得到去噪图像.通过仿真实验结果,证明了本文算法在消除伪吉布斯（Gibbs）现象的同时,具有
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