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小波图像去噪的方法大概分为3类
1:基于小波变换摸极大值辩搜原理
2:基于小波变换系数的相关性
3:基于小波阈值的去噪。
基于小波阈值的去噪方法3个步骤:
1: 计算含噪声图像的小波变换。选择合适的小波基和小波分解层数J,运用Matlab 分解孙键算法将含有噪声图像进行J层小波分解,得到相应的小波分解系数。
2:对分解后的高频系数进行阈值量化,对于从1 到J的每一层,选择一个适当的阈值和合适的阈值函数,将分解得到的高频系数进行阈值量化,得到携凯历估计小波系数。
3:进行小波逆变化,根据图像小波分解后的第J层,低频 系数(尺度系数)和经过阈值量化处理的各层高频系数(小波系数),运用Matlab重构算法进行小波重构,得到去噪后的图像。
1:基于小波变换摸极大值辩搜原理
2:基于小波变换系数的相关性
3:基于小波阈值的去噪。
基于小波阈值的去噪方法3个步骤:
1: 计算含噪声图像的小波变换。选择合适的小波基和小波分解层数J,运用Matlab 分解孙键算法将含有噪声图像进行J层小波分解,得到相应的小波分解系数。
2:对分解后的高频系数进行阈值量化,对于从1 到J的每一层,选择一个适当的阈值和合适的阈值函数,将分解得到的高频系数进行阈值量化,得到携凯历估计小波系数。
3:进行小波逆变化,根据图像小波分解后的第J层,低频 系数(尺度系数)和经过阈值量化处理的各层高频系数(小波系数),运用Matlab重构算法进行小波重构,得到去噪后的图像。
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2024-10-13 广告
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