计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
18期
17-20
,共4页
图像滤波%小波分解%高斯核函数%Fourier级数%Mean'Shift迭代
圖像濾波%小波分解%高斯覈函數%Fourier級數%Mean'Shift迭代
도상려파%소파분해%고사핵함수%Fourier급수%Mean'Shift질대
将小波多尺度分解与传统Mean Shift滤波算法相结合提出的一种有效的图像滤波方法.先将含噪声图像进行Mallat塔式分解,获得不同尺度、不同频带的子图像.将低频近似图像保持不变,对高频细节进行Mean Shift滤波,最后将低频近似图像与高频滤波后的图像进行合成得到去噪后的图像.由于Mean Shift算法是一种迭代方法,要保证较高的数值计算精度则需要较多的迭代次数,耗费较长的计算时间,为克服这一缺点,提出了采用Fourier级数来近似计算高斯函数.实验结果表明该方法在降低噪声的同时能够尽可能的保留图像细节,其去噪效果优于传统的高斯滤波、Wiener滤波方法和单一小波域值法和Mean Shift滤波方法.
將小波多呎度分解與傳統Mean Shift濾波算法相結閤提齣的一種有效的圖像濾波方法.先將含譟聲圖像進行Mallat塔式分解,穫得不同呎度、不同頻帶的子圖像.將低頻近似圖像保持不變,對高頻細節進行Mean Shift濾波,最後將低頻近似圖像與高頻濾波後的圖像進行閤成得到去譟後的圖像.由于Mean Shift算法是一種迭代方法,要保證較高的數值計算精度則需要較多的迭代次數,耗費較長的計算時間,為剋服這一缺點,提齣瞭採用Fourier級數來近似計算高斯函數.實驗結果錶明該方法在降低譟聲的同時能夠儘可能的保留圖像細節,其去譟效果優于傳統的高斯濾波、Wiener濾波方法和單一小波域值法和Mean Shift濾波方法.
장소파다척도분해여전통Mean Shift려파산법상결합제출적일충유효적도상려파방법.선장함조성도상진행Mallat탑식분해,획득불동척도、불동빈대적자도상.장저빈근사도상보지불변,대고빈세절진행Mean Shift려파,최후장저빈근사도상여고빈려파후적도상진행합성득도거조후적도상.유우Mean Shift산법시일충질대방법,요보증교고적수치계산정도칙수요교다적질대차수,모비교장적계산시간,위극복저일결점,제출료채용Fourier급수래근사계산고사함수.실험결과표명해방법재강저조성적동시능구진가능적보류도상세절,기거조효과우우전통적고사려파、Wiener려파방법화단일소파역치법화Mean Shift려파방법.
