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基于小波自适应阈值的图像去噪方法  
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【英文篇名】 De-noising Method Based on Adaptive Wavelet Thresholding
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【作者】 倪虹霞; 杨信昌; 陈贺新;
【英文作者】 NI Hong-xia~(1; 2); YANG Xin-chang~3; CHEN He-xin~1(1. College of Communication Engineening; Jilin University; Changchun 130012; China; 2.Deptartment of Information Engineering; Changchun Institute of Technology; Changchun 130021; 3.Ordnance Revamping Division 4808~(TH) Factory of PLA of China; Qingdao 266042; China);
【作者单位】 吉林大学通信工程学院; 中国人民解放军4808工厂军械修理厂信息中心; 吉林大学通信工程学院 长春130012长春工程学院信息工程系; 山东青岛;
【文献出处】 吉林大学学报(信息科学版) , Journal of Changchun Post and Telecommunication Institute, 编辑部邮箱 2005年 04期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 小波变换; 中值滤波; 自适应阈值去噪;
【英文关键词】 wavelet transformation; median filter; adaptive wavelet threshold de-noising;
【摘要】 针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将小波自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法。该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声。仿真实验结果表明,去噪后图像的峰值信噪比提高了1~2dB,从而证明了该方法的有效性。
【英文摘要】 The de-noising method by threshold based on wavelet transform is only used to remove Gaussian White Noise and invalid to remove impulse noise This paper proposes the de-noising method that combines wavelet adaptive threshold algorithm and median filter.This method can effectively remove fixed noises of the Gaussian White Noise and impulse noise.The simulation experiment shows that the Peak Signal-Noise Ratio of de-noising image is increased 1~2 dB,and the validity of this algorithm is demonstrated.
【更新日期】 2005-09-30
【分类号】 TN911.73
【正文快照】 引言从自然界获得的图像大部分都包括多种噪声,仅去除某一种噪声无法达到最佳的图像去噪效果。目前,针对图像去噪的研究热点是利用小波变换去除图像中的高斯白噪声,然而这些方法无法很好地去除图像中的脉冲噪声,如何在充分利用小波理论的前提下,去除图像中的混合噪声成为图像去

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