本文關(guān)鍵詞：一種改進(jìn)的小波去噪方法在紅外圖像中應(yīng)用

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【摘要】：針對小波軟閾值去噪函數(shù)會產(chǎn)生恒定誤差導(dǎo)致圖像邊緣模糊的缺點(diǎn),提出了一種改進(jìn)閾值函數(shù)的去噪算法。該算法中當(dāng)小波系數(shù)較大時(shí),閾值函數(shù)趨向于硬閾值函數(shù);當(dāng)小波系數(shù)較小時(shí),趨向于軟閾值函數(shù),具有自適應(yīng)性。采用維納濾波消除圖像小波變換中低頻頻帶中殘留的噪聲。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的閾值函數(shù)結(jié)合貝葉斯閾值的方法與傳統(tǒng)小波軟閾值去噪相比,能夠有效去除紅外圖像中的噪聲,同時(shí)保持紅外圖像熱差細(xì)節(jié),具有較高的峰值信噪比,非常適用于去除紅外圖像中的噪聲。
【作者單位】： 暨南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 閾值函數(shù) 小波變換 圖像去噪 紅外圖像
【基金】：廣東高校產(chǎn)學(xué)研結(jié)合示范基地及科技成果轉(zhuǎn)化重大項(xiàng)目(No.cgzhzd1103) 廣東省教育部產(chǎn)學(xué)研結(jié)合項(xiàng)目(No.2012B091000133) 廣東省工程技術(shù)研究中心項(xiàng)目(No.2012gczx A003)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言數(shù)字圖像在產(chǎn)生過程中會受到傳感器震蕩、電子元器件噪聲、操作抖動等諸多因素的干擾而導(dǎo)致得到的數(shù)字圖像質(zhì)量下降,影響圖像的視覺效果。因此在應(yīng)用中首先要對分析的圖像信號進(jìn)行預(yù)處理,盡可能多地去除信號中的噪聲,又要保證去噪后的信號是原信號的最優(yōu)估計(jì)。長期以來人

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本文編號：896271