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基于小波变换的最优阈值图像去噪
引用本文:杨艳春,王小平.基于小波变换的最优阈值图像去噪[J].石河子大学学报,2006,24(4):517-519.
作者姓名:杨艳春  王小平
作者单位:兰州交通大学数理与软件工程学院,甘肃兰州730070
摘    要:小波图像去噪方法已广泛应用于图像去噪领域。在图像去噪中关键的一步就是阈值选取,阈值的选择直接决定去噪效果。本研究提出了一种基于小波不同子带选取最优阈值的小波去噪方法,该方法根据小波系数不同的特点选取阈值。实验结果表明,此方法可以有效地降低噪声,较好地保持了图像的细节。

关 键 词:小波变换  去噪  阈值选择  Mallat算法
文章编号:1007-7383(2006)04-0517-03
收稿时间:2006-04-29
修稿时间:2006年4月29日

Image Denoising Based on Wavelet Optimal Threshold
YANG Yan-chun,WANG Xiao-ping.Image Denoising Based on Wavelet Optimal Threshold[J].Journal of Shihezi University(Natural Science),2006,24(4):517-519.
Authors:YANG Yan-chun  WANG Xiao-ping
Abstract:Wavelet denoising has been widely applied in image denoising. For it the most important thing is how to select the threshold. The selection of threshold decides the result of denoising directly. The paper proposes an image denoising method to select the optimal threshold based on different subbands. The method selects the threshold through the different characteristics of wavelet coefficients. Experiments show that image noise, can be reduced effectively and image details can he preserved a lot by using this method.
Keywords:wavelet transform  denoising  threshold selection  Mallat algorithm
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