【摘 要】
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通过对含高斯噪声的图像进行分析和研究,结合传统的图像去噪算法,提出一种采用均值滤波和小波变换相结合的算法来进行图像去噪。在分析主流的软阈值函数和硬阈值函数后,提出
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通过对含高斯噪声的图像进行分析和研究,结合传统的图像去噪算法,提出一种采用均值滤波和小波变换相结合的算法来进行图像去噪。在分析主流的软阈值函数和硬阈值函数后,提出一种新型阈值函数,并针对传统阈值选取采用的“一刀切”方式的缺陷,提出一种根据图像分解层次不同能够自适应更新的阈值选取方式。先对含有噪声的二维图像信号进行小波分解,然后对图像信号重构至第一层;采用不同的滤波模板对水平、垂直,以及对角线方向上的子图像进行均值滤波;最后将低频近似子图像和经过均值滤波处理后的各个细节子图像结合产生去噪后的图像。仿真实验结
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