【摘 要】
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针对以往小波阈值图像去噪法在去除图像噪声的过程中会出现的去噪不彻底、噪声残留、和噪声误判的问题,对小波阈值去噪方法中两个重要因素阈值选取方式和阈值函数进行改进,以
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,中国科学院研究生院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60902067)资助
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针对以往小波阈值图像去噪法在去除图像噪声的过程中会出现的去噪不彻底、噪声残留、和噪声误判的问题,对小波阈值去噪方法中两个重要因素阈值选取方式和阈值函数进行改进,以达到更好去除噪声的目的。在以往的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,减少小波系数和原系数之间的偏差;对传统的软阈值和硬阈值的优点予以保留,改进它们各自的缺点,产生一种新的阈值函数,使它在处理小波系数时更加灵活。通过Matlab的仿真实验和对算法的精度分析表明,用改进后的小波阈值去噪法处理加高斯噪声的lean图像可以很好的去除图像噪声,使图像的信息熵,对比度和信噪比均得到很大的提高,图像质量和视觉效果也得到提升。
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