基于小波变换的图像去噪方法研究
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资料介绍
基于小波变换的图像去噪方法研究(中文5000字,英文PDF)
摘要：在图像采集和传输过程中，图像总是会因内部和外部干扰而产生噪声。噪声会降低图像质量，并使后续图像处理变得困难。因此，图像去噪在图像处理中非常重要。小波去噪可有效滤除噪声，保留图像的高频信息，具有运算速度快的特点，已成为图像去噪的重要分支。小波阈值去噪中常用的阈值函数包括硬阈值函数和软阈值函数。硬阈值功能整体上不是连续的。虽然软阈值函数具有良好的连续性，但是当小波系数较大时，处理后的系数与原始系数之间总是存在恒定的偏差。针对这些不足，本文基于传统的软硬阈值函数建立了一种新的改进阈值函数。通过处理小波系数的阈值，可以在图像去噪后实现平滑和边缘振荡之间的合理平衡。改进的阈值功能不仅克服了软阈值功能和硬阈值功能的缺点，而且在图像噪声处理方面提供了更大的灵活性。通过MATLAB仿真，比较了本文构建的软，硬阈值函数和阈值函数的去噪效果，包括信噪比（SNR）和均方根误差（MSE）。MATLAB仿真结果表明，与传统的阈值函数相比，改进的阈值函数具有更高的信噪比（SNR = 26.27709）和更小的均方误差（MSE = 153.4579），并且具有良好的降噪功能。
关键词：小波阈值去噪，图像去噪，小波变换，阈值函数
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