【摘 要】
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图像信息是我们最重要的信息来源之一,但图像信息在获取和传输中非常容易被外界噪声污染,从而使图像的一些细节特征不能被有效识别,导致图像的后续处理工作受到影响。因此,图
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图像信息是我们最重要的信息来源之一,但图像信息在获取和传输中非常容易被外界噪声污染,从而使图像的一些细节特征不能被有效识别,导致图像的后续处理工作受到影响。因此,图像去噪是后续图像处理如图像压缩、图像检测和特征提取的一个重要步骤,具有很强的实际意义和应用价值。本文在小波理论的基础上,重点对小波阈值图像去噪方法进行比较深入的分析和研究,文章主要内容有以下几个方面:(1)阐述小波变换图像去噪原理,介绍三种常见小波变换图像去噪方法,重点对小波阈值图像去噪方法中阈值函数的选取进行分析与研究,提出一种改进的阈值函数,并将它应用到小波阈值图像去噪中,同时,与几种传统小波阈值图像去噪方法进行对比,从主观和客观两个方面对去噪效果进行比较。(2)对中值滤波及其改进方法进行分析和研究,通过仿真实验对比,验证自适应中值滤波法对含脉冲噪声图像去噪的有效性和优越性。(3)针对混合噪声图像去噪情况,提出中值滤波和小波变换的联合图像去噪方法,先利用中值滤波去除混合噪声中的脉冲噪声,再对高斯噪声利用本文改进小波阈值去噪方法进行滤除。利用仿真实验证明,所提方法比单一中值滤波或者小波阈值去噪要明显优越很多。
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