改进小波阈值图像去噪方法

小波去噪在图像去噪中使用较多,但传统硬、软阈值函数存在固定误差和难以连续等问题,导致去噪效果不尽如人意。为了更好地去噪,同时保持图像的细节,对阈值函数进行了改进。该方法通过改进阈值函数,对于不同的图像能够达到更好的去噪效果。仿真实验结果表明,改进阈值函数去噪方法与传统方法相比信噪比更高、结构更相似、误差指标更小,去噪效果更好。

基于小波阈值的图像去噪方法研究

利用基于小波阈值的图像去噪法研究了图像去噪问题,根据由小波分解得到的细节分量和高频系数求出了小波阈值,运用软阈值函数和硬阈值函数分别对分解后的信号进行了去噪和重构。仿真实验证明了该方法的可行性。实验结果表明,小波阈值去噪法能使图像保留完整的细节信息,提高图像的整体质量,改善图像的视觉效果。

一种基于自适应阈值的图像去噪新方法

1引言 利用小波去除信号或图像中噪声的方法在过去十年间得到了广泛的关注.大体上可以分为三个阶段:最初是将含噪信号作正交小波变换.然后对其系数取阈值得到去噪后的信号[1].

基于多小波基维纳滤波图像去噪

提出一种多小波基维纳图像去噪方法。它把多个小波基用于小波维纳滤波图像去噪,利用多个小波各自独有的特性和维纳滤波估计最小误差估计的优点,达到对图像更有效去噪的目的。实验结果表明,该方法可以有效降低图像噪声,同时,较好地保持图像视觉效果。