【摘 要】
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目前,小波阈值去噪方法简单有效,已成为图像去噪领域中常用的去噪方法。但传统的小波阈值去噪方法存在一些缺点,在去除图像噪声的过程中会出现去噪不彻底、噪声残留和噪声误
【基金项目】
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国家高分专项(GFZX0404010602-2)资助
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目前,小波阈值去噪方法简单有效,已成为图像去噪领域中常用的去噪方法。但传统的小波阈值去噪方法存在一些缺点,在去除图像噪声的过程中会出现去噪不彻底、噪声残留和噪声误判的问题。本文首先利用小波边缘检测算法确定图像边缘特征的小波系数;然后,根据噪声的方差设置优化阈值函数去噪,即在以往统一阈值基础上加以修改,使阈值能随着分解尺度的变化而改变,对传统的软阈值和硬阈值的优点予以保留,改进它们的缺点,生成一种新的阈值函数,使它在处理小波系数时更加灵活。经过优化的小波阈值去噪后得到平滑图像;最后,把小波边缘检测图像镶嵌入
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