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小波系数局部特征的自适应图像降噪算法

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:9
摘 要:在Visu Shrink和基于Bayes准则的Bayes Shrink去噪方法的基础上,提出一种基于小波系数局部特征的自适应图像降噪算法.该算法从含噪图像的HH1子带估算噪声信号的标准差,并据此优化小
  • 【题 名】小波系数局部特征的自适应图像降噪算法
  • 【作 者】吕俊白
  • 【机 构】华侨大学计算机科学与技术学院 福建泉州362021
  • 【刊 名】《华侨大学学报:自然科学版》2010年 第6期 636-640页 共5页
  • 【关键词】图像降噪 整数提升 小波变换 分解级数 自适应阈值 峰值信噪比
  • 【文 摘】在Visu Shrink和基于Bayes准则的Bayes Shrink去噪方法的基础上,提出一种基于小波系数局部特征的自适应图像降噪算法.该算法从含噪图像的HH1子带估算噪声信号的标准差,并据此优化小波分解所需的级数;然后,根据小波系数的局部特征,自适应地选择不同子带不同方向上的最佳阈值,运用软阈值函数对图像进行降噪.与传统方法相比,该方法不仅提高图像的峰值信噪比,使图像更清晰,而且具有实现简单、运算速度快的特点.
 
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  • (1) 图像降噪,整数提升,小波变换,分解级数,自适应阈值,峰值信噪比
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