%0 Journal Article
%T Adaptive Wavelet Multi-thresholding for Image Denoising<br>基于小波变换的自适应多阈值图像去噪
%A ZHA Yu-fei
%A BI Du-yan
%A ZHA Yu-fei
%A BI Du-yan
%A <br>查宇飞
%A 毕笃彦
%J 中国图象图形学报
%D 2005
%I 
%X 小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面，其中最重要的一个环节是最优阈值的确定，为此，提出了一种新的基于小波变换的自适应多阈值图像去噪方法——Multi—Threshold shrink去噪法，这种方法是在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值，而最佳阈值的选取是基于Bayes理论，并认为图像的小波系数是服从广义高斯分布的(generalized Gaussian distribution)。通过实验证明，这种方法能很好地对图像去噪，与Donoho等人提出的Visu shrink去噪方法和Chang等人提出的Bayes shrink去噪方法相比，不仅提高了去噪后图像的信噪比(SNR)和最小均方误差(MSE)，而且也使图像更加清晰，并能更好地适合人眼的视觉特性，从而可在客观和主观上同时获得更佳的去噪效果。
%K thresholding
%K denoising
%K wavelet transform<br>图像去噪
%K 小波变换
%K 多阈值
%K 自适应
%K Gaussian
%K 信噪比（SNR）
%K Bayes理论
%K 去噪方法
%K 广义高斯分布
%K 最小均方误差
%K 最佳阈值
%K Multi
%K 最优阈值
%K 小波系数
%K 实验证明
%K 视觉特性
%K 去噪法
%K 清晰
%K 人眼
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=4DC605A5E89139B6&yid=2DD7160C83D0ACED&vid=F3090AE9B60B7ED1&iid=94C357A881DFC066&sid=41A78CBB5BAB6860&eid=18F040DBCB74FFF9&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=28&reference_num=5