為了克服傳統(tǒng)小波閾值函數(shù)存在固定偏差和不連續(xù)的問題,提出了一種改進的小波閾值函數(shù),將改進的小波閾值方法和軟閾值、硬閾值、Birge-Massart策略軟閾值、半軟閾值、半軟閾值組合均值濾波等方法比較,峰值信噪比提高了1.2%～6.9%,均方根誤差減小了4.8%～22.4%.在混有高斯噪聲、椒鹽噪聲和斑點噪聲的圖像中,改進的小波閾值函數(shù)和自適應(yīng)中值濾波組合的方法較單一的自適應(yīng)中值濾波,峰值信噪比提高3 dB,均方根誤差減小27%.結(jié)果表明,該算法有效的提升了高斯噪聲圖像的去噪效果,而且組合去噪方法對圖像中的混合噪聲去除效果較好. 

【文章來源】：微電子學與計算機. 2020,37(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 圖像去噪理論
    2.1 小波閾值去噪
    2.2 自適應(yīng)中值濾波
3 改進的閾值函數(shù)和組合去噪方法
    3.1 改進的小波閾值函數(shù)
        (1)函數(shù)的連續(xù)性分析
        (2)函數(shù)的漸進性分析
        (3)函數(shù)的偏差性分析
        (4)函數(shù)的高階可導性
        (5)閾值函數(shù)的可調(diào)因子ρ、?、n
    3.2 小波閾值的選擇
    3.3 組合去噪方法實現(xiàn)步驟
4 仿真結(jié)果與分析
    4.1 改進閾值函數(shù)的圖像去噪
    4.2 組合方法的圖像去噪
5 結(jié)束語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于改進小波降噪的雷達一維距離像識別[J]. 郭小康,簡濤,董云龍.  雷達科學與技術(shù). 2019(04)
[2]小波閾值改進算法的遙感圖像去噪[J]. 陳竹安,胡志峰.  測繪通報. 2018(04)
[3]一種改進的小波閾值去噪方法[J]. 張振鳳,威歡,譚博文.  光通信研究. 2018(02)
[4]一種基于新型符號函數(shù)的小波閾值圖像去噪算法[J]. 崔金鴿,陳炳權(quán),徐慶,鄧波.  電信科學. 2017(01)
[5]一種改進的小波閾值圖像去噪方法[J]. 王琪,程彬,杜娟,徐國清.  計算機與現(xiàn)代化. 2015(04)
[6]基于漸近半軟閾值函數(shù)的超聲信號去噪方法[J]. 周西峰,朱文文,郭前崗.  探測與控制學報. 2011(02)



本文編號：3590823