基于小波基的两步自适应比例萎缩去噪算法  

Two-Step Adaptive Protion-shrinking Algorithm in Wavelet Field

作　　者：张小波[1] 张顺利[2] 

机构地区：[1]咸阳师范学院数学与信息科学学院,陕西咸阳712000 [2]咸阳师范学院信息工程学院,陕西咸阳712000

出　　处：《咸阳师范学院学报》2009年第6期45-47,共3页Journal of Xianyang Normal University

基　　金：陕西省教育厅科研基金项目(09JK810);陕西省自然科学基金项目(2009JQ8017);咸阳师范学院科研基金项目(07XSYK266)

摘　　要：比列萎缩是小波去噪的一种重要方法,在对小波域自适应维纳萎缩去噪分析的基础上提出一种新的小波基去噪算法——两步萎缩算法。在小波域使用标准局部自适应维纳滤波,滤波结果作为第二步萎缩的引导信号,在第二步中根据新构造的萎缩函数进行滤波得到最终估计。实验结果证明,该算法优于目前的基于二维可分正交小波基的比列萎缩去噪算法。A new approach to adaptive protion-shrinking in the presence of Gaussian noise is proposed.The two-step denoising is formulated.In the first step,stand Wiener filtering is applied.The output of the first is used for the second step,which enables us better estimate the signal energy.In the second step,a new adaptive protion-shrinking function is presented.The results obtained show better performance in denoising low-complexity mixture images.

关 键 词：图像去噪 比列萎缩 维纳滤波 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]