【摘 要】
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小波最早是由法国地球物理学家 Morlet于80年代初在分析地球物理信号时作为一种信号分析的数学工具提出来的。经过近几十年的发展,小波变换不仅在理论和方法上取得了突破性的
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小波最早是由法国地球物理学家 Morlet于80年代初在分析地球物理信号时作为一种信号分析的数学工具提出来的。经过近几十年的发展,小波变换不仅在理论和方法上取得了突破性的进展,而且由于它本身具有良好的局部化分析特性和多分辨率分析特性而广泛地应用在图像信号处理领域。图像消噪的目的是为了提高图像的信噪比,突出图像的期望特征。如何构造一种既能够有效降低图像噪声,又能够保持图像细节的降噪方法,一直是图像处理领域中理论和实践工作者的研究目标。小波变换这一强有力的信号分析工具的出现,使上述目标的实现成为可能。 在本篇论文中,作者开始阐述了小波理论的基本知识,总结了一些经典的图像消噪方法如中值滤波和维纳滤波等以及它们的最新研究动态。研究了小波去噪的方法然后重点是两个创新点:一个是根据小波图像系数和噪声在小波域的一些统计特性,提出了放大小波系数结合局部阈值的图像消噪方法,此方法明显优于传统的时域图像消噪方法;另一个是根据邻近小波图像系数的特点,提出了合并邻近小波图像系数的邻域收缩图像消噪法,此方法较之经典图像消噪法和软阈值法都有明显的改进。本论文给出了运用这两种方法进行图像消噪的仿真实验,所要消除的噪声为高斯白噪声。仿真结果表明这两个算法的效果很好,具有较强的实用性。
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