基于多尺度特征分析的图像数据自适应去噪方法_论文


没 订 厦  基金攻关项 目展示  责任编辑 :王莹  表1 b b o 图像去噪的S R   aon N 性能 比较 ( 用c i d波 , 解尺度为2 3 ) 采 o 2' 分 f , 级/级   ME  N S=   7一  ) M ∑∑(  )8 ‘ ( ‘ 、   i  j   =O =   O ~ …      l9 I I ( 1  )  I    ̄2 N    、   为原始 图像 像素值 , /  为去  噪 后 图像 对 应 的 像 素 值 。   从表 1 表2 和 中可 以看 出 :   表2 a ea a 图像去噪的 N 性能比较(   m rm n c S R 采用cid波 , o 2' 分解尺度为2 3   f , 级/级) 1 / 阈 值 和 自 适 应 软 / 阈值   . 硬 软 硬 去 噪 法 去 噪 后 图 像 的S b 去 噪 前 均   NR L 有提高 。   对 bb o 图 像 采 用 c i / 波 ,当  ao n of J 2\ 分 解 尺 度 为 2 时 , 软 阈 值 和 自适 应   级 软 阈 值去 噪 法 的提 高 范 围分 别 是 :     ()∈{ J)  = ,, ; 3 HH j l23 s  =1 值 估 计 。 ,   2 … ,1 表 示 小 波 分 解 的 层 数 。 J ;1   2 4 7 9 B 2 2 7   B, 而 硬 阈值   . ~ . d 和 . ~ .l 5 5 8 Sd 4对小波系数  . ∥利用 阈值进  和 自适 应硬 阈 值 去 噪 法 的提 高 范 围 分  别 是 2 1 73 1 B 3 2 3 8 B   . ~ . d和 . ~ . d : 7 5 0 4 2 对 图像 的 小 波 系 数 方 差 进 行 估  行 处 理 。 )   计。   5去 噪 后 图 像 重建 。 .   由于  艮 高斯 分布 ,所 以  从 对b b o 图 像 采 用 c i ,波 ,而  aon of ' 2j \ 6 计算 含 噪 图 像xs 去 噪 图像 的  当 分 解 尺 度 为 3 时 ,软 阈 值 和 自适  及 级 南   由。  ,= o  可 得到 :   _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ ● _ _ _ — — _ _ _ — — ● _ _ _ _ _ _ — —   ( 4 )   () 5  信噪 ̄(NR 。 S )   应 软 闯 值 去 噪 法 的 提 高 范 围 分 别 是  1 3 8 7d 和 22 ~84 d . ~ .  B 8 2 .7 . B:而硬 闻  4 + o  实 验 结 果及 分 析   ×2 6 是 标 准 测 试 图 像 b b o 和  5 : a On 值 和 自适 应 硬 闯值 去 噪 法 的 提 高 范 围  ()。 :  一 ()6  :   ()  )) 1(     (  3 备尺 度 各 方 向 下 的 阈值 的 计 算 : )   实 验 所 处 理 的 图 像 大 小 为 2 6 分 别 是 21 ~ . d  ̄ 2 5 4 2 B。 5  . 8 7B . ~ .    5 0 7 2 d 对 c mea n 像 采 用 c i2J a rma 图 o f/  \ cmea n 前 者 含 有 较 多 的 高 频 细  波 , 当 分 解 尺 度 为 2 时 , 软

相关文档

基于多尺度分析的图像去噪及特征提取算法研究
基于信息论分析的多尺度图像去噪方法
基于多尺度变换视角的图像去噪方法分析
多尺度几何分析的图像去噪方法综述
EMD与小波分析结合的特征保持图像去噪方法
自适应单尺度Ridgelet声呐图像去噪方法
基于形态成分分析和 Contourlet 变换的自适应阈值图像去噪方法
自适应单尺度Ridgelet声呐图像去噪方法
零件尺寸图像检测数据处理与高精度检测方法
采用尺度不变特征和区域选择的图像配准方法
电脑版