福州大学学报（自然科学版）
福州大學學報（自然科學版）
복주대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF FUZHOU UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2008年
1期
55-58
,共4页
双树复数小波变换%BayesShfink 阈值%图像去噪
雙樹複數小波變換%BayesShfink 閾值%圖像去譟
쌍수복수소파변환%BayesShfink 역치%도상거조
采用双树复数小波变换对图像进行分解与重构,在 BayesShrink 阈值去噪的基础上,提出了基于小波系数层内和层间局域特性的自适应阈值去噪算法;构造出具有层内和层间局域特性的统计量和相应的映射,产生新的 BayesShrink 阈值.实验表明本方法能有效地去除图像中的白噪声,同时还能较好地保留图像的边缘信息,其效果优于目前的一些小波去噪方法.
採用雙樹複數小波變換對圖像進行分解與重構,在 BayesShrink 閾值去譟的基礎上,提齣瞭基于小波繫數層內和層間跼域特性的自適應閾值去譟算法;構造齣具有層內和層間跼域特性的統計量和相應的映射,產生新的 BayesShrink 閾值.實驗錶明本方法能有效地去除圖像中的白譟聲,同時還能較好地保留圖像的邊緣信息,其效果優于目前的一些小波去譟方法.
채용쌍수복수소파변환대도상진행분해여중구,재 BayesShrink 역치거조적기출상,제출료기우소파계수층내화층간국역특성적자괄응역치거조산법;구조출구유층내화층간국역특성적통계량화상응적영사,산생신적 BayesShrink 역치.실험표명본방법능유효지거제도상중적백조성,동시환능교호지보류도상적변연신식,기효과우우목전적일사소파거조방법.
