【摘 要】
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针对VisuShrink阈值和NormalShrink阈值的缺陷,提出了一种改进的自适应阈值图像去噪方法。根据不同的子带特性,定义了一个新的尺度参数方程,以确定适合各个尺度级的自适应最
【机 构】
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武汉科技大学,华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,武汉大学软件工程国家重点实验室
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针对VisuShrink阈值和NormalShrink阈值的缺陷,提出了一种改进的自适应阈值图像去噪方法。根据不同的子带特性,定义了一个新的尺度参数方程,以确定适合各个尺度级的自适应最优阈值,并依此对图像进行去噪。实验结果表明,该方法可将每一尺度上的信号与噪声作最大分离,有效去除了白噪声,较好地保留了图像的细节信息,进一步提高了峰值信噪比,且没有增加时间复杂度,能用于实时处理。
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