结合Ridgelet变换与Wiener滤波的苹果图像去噪算法

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实现农产品图像噪声的有效滤除,是农产品图像处理的一项基础性工作。针对苹果图像中经常出现的各类随机噪声,以高斯白噪声和脉冲噪声构成的随机噪声模型为研究对象,结合Ridgelet变换与自适应Wiener滤波,提出了一种苹果图像自适应去噪算法。该算法首先对噪声图像进行二维Ridgelet分解,根据高频和低频Ridgelet分解系数中噪声分布特征,设计出2类基于可调节参数的阈值函数模型;对经典全局阈值进行改进,使其能根据分解层数的变化而自适应调整阈值大小;然后对阈值化处理后的Ridgelet系数重构。最后,
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