非均匀噪声图像的小波去噪

目前的小波阈值去噪一般考虑单幅均匀噪声样本,针对非均匀噪声模型,提出基于邻域估计法的逐点阈值去噪算法;并将多幅均匀噪声样本的联合去噪法推广到非均匀噪声模型下。其中,阈值函数的选取是:基于信号方差和噪声方差的自适应的逐点Bayes阈值;对多幅非均匀噪声样本采用阈值去噪与加权平均结合的方案,加权系数由各象素点的噪声方差确定,并比较了图像域和变换域两种加权方法的性能。

多幅非均匀噪声图像的联合去噪法的应用及仿真

小波去噪是小波变换的重要应用领域之一。对多幅被空间非均匀噪声污染的图像样本提出逐点加权平均与自适应逐点阈值去噪相结合的联合去噪方法,并比较先加权平均(Average)后阈值去噪(Threshold)和先阈值去噪(Threshold)后加权平均(Average)两种不同的方案。仿真实验结果表明:逐点加权平均与自适应逐点阈值去噪相结合的联合去噪方法,对含非均匀噪声的多幅图像拷贝具有良好的去噪效果。