CAJ | 학술논문

在图像处理中,去除图像中所含噪声而不使其边缘模糊是一个难题.考虑到小波变换在时域和频域均具有良好的局部特性,加之其多分辨率、去相关性等特点,本文提出了一种基于多尺度边缘检测的自适应阈值小波图像降噪方法.该方法将与噪声和边缘相关的小波系数和与同性区域相关的小波系数区别对待.在每个分辨层次,图像的边缘由梯度的幅度来进行估计(梯度的幅度由小波参数导出),且与噪声和边缘有关的梯度的幅度分布由Rayleigh概率模型化.基于此模型,得到该层的收缩函数.为充分利用尺度间相关性,各层的收缩函数被合并起来,进一步保持图像边缘.对与同性区域相关的小波系数,则采用一个基于Bayesian估计的自适应阈值进行处理.实验结果表明,与已有方法相比,该方法不仅可获得较清晰的图像边缘,而且降噪性能优良.
재도상처리중,거제도상중소함조성이불사기변연모호시일개난제.고필도소파변환재시역화빈역균구유량호적국부특성,가지기다분변솔、거상관성등특점,본문제출료일충기우다척도변연검측적자괄응역치소파도상강조방법.해방법장여조성화변연상관적소파계수화여동성구역상관적소파계수구별대대.재매개분변층차,도상적변연유제도적폭도래진행고계(제도적폭도유소파삼수도출),차여조성화변연유관적제도적폭도분포유Rayleigh개솔모형화.기우차모형,득도해층적수축함수.위충분이용척도간상관성,각층적수축함수피합병기래,진일보보지도상변연.대여동성구역상관적소파계수,칙채용일개기우Bayesian고계적자괄응역치진행처리.실험결과표명,여이유방법상비,해방법불부가획득교청석적도상변연,이차강조성능우량.