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小波图像去噪的一种小波改进算法
引用本文:田间,陈善学.小波图像去噪的一种小波改进算法[J].重庆邮电大学学报(自然科学版),2007,19(4):492-494.
作者姓名:田间  陈善学
作者单位:重庆邮电大学,通信与信息工程学院,重庆,400065
基金项目:国家自然科学基金 , 重庆市科委自然科学基金
摘    要:小波阈值去噪算法是去除图像信号中白噪声的有效算法.其中阈值选取关系到图像重建的精确度.软硬阈值函数能够有效地去除噪声,却不能很好地保留细节信息.在传统软硬阈值函数的基础之上提出了一种自适应的阈值函数,能根据分解层次的不同而自动地调节阈值.根据仿真结果,证明该算法进一步继承了硬软阈值函数的优点,改善了其缺点,而且能够较好去掉噪声并且保留图像的细节.

关 键 词:小波变换  小波系数  阈值函数
文章编号:1673-825X(2007)04-0492-03
收稿时间:2006-11-03
修稿时间:2006年11月3日

An improved wavelet algorithm of image denoising
TIAN Jian,CHEN Shan-xue.An improved wavelet algorithm of image denoising[J].Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications,2007,19(4):492-494.
Authors:TIAN Jian  CHEN Shan-xue
Institution:College of Communications and Information Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065,P, R. China
Abstract:A wavelet threshold denoising algorithm is effective for denoising the white noise in image. The selection of threshold will affect the quality of the reconstruction image. The soft and hard thresholding function can get rid of the noise effectively, but it cant well reserve the detail information. Based on the soft and hard thresholding function, a thresholding function, which can adjust itself by the decomposed layers, is proposed. Experimental results show that this algorithm inherits the advantage of the hard and soft thresholding function and overcomes their weakness; moreover, it can well reserve the detail of the image.
Keywords:wavelet transform  wavelet coefficient  thresholding function
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