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ISSN: 2333-9721
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Adaptive Wavelet Multi-thresholding for Image Denoising
基于小波变换的自适应多阈值图像去噪

Keywords: thresholding,denoising,wavelet transform
图像去噪
,小波变换,多阈值,自适应,Gaussian,信噪比(SNR),Bayes理论,去噪方法,广义高斯分布,最小均方误差,最佳阈值,Multi,最优阈值,小波系数,实验证明,视觉特性,去噪法,清晰,人眼

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Abstract:

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。

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