【作者】 李洋； 李双田；

【Author】 Li Yang~(1,2) Li Shuangtian~(1,2) 1.Institute of Acoustics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China 2.Graduate University of the Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China

【机构】 中国科学院声学研究所； 中国科学院研究生院；

【摘要】 小波阈值去噪算法能够有效地去除图像中的加性白噪声,但是会存在一定程度的剩余噪声以及图像失真。小波阈值去噪算法的关键是阈值函数和阈值的选取。本文主要讨论小波阈值算法中硬阈值法、软阈值法以及模平方法。通过仿真实验和理论分析,本文分析比较三种算法对图像去噪后的图像特点,然后从这三种方法的阈值函数的函数特点出发,分析三种算法具有不同特征的原因,指出它们的优缺点以及使用时的注意事项。更多还原

【Abstract】 Wavelet-based threshold de-noising algorithms can effectively remove additive Gaussian noises in images,but it remains some residual noises and causes some image distortions as well.The key of wavelet-based threshold de-noising algorithm is the selection of threshold function and threshold.This paper mainly discuss hard-thresholding,soft-thresholding and squared absolute value thresholding.By simulations,this paper analyzes characters of de-noising images of three different algorithms,and then analyzes causes of different characters by analyzing threshold functions,finally summarizes their pros and cons as well as cautions for application.更多还原