基于图像内容的多子波去噪  被引量:4

Multiwavelet Image denoising Based on Context Modeling

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作  者:尚晓清[1] 张彬[1] 宋国乡[1] 

机构地区:[1]西安电子科技大学应用数学系,陕西西安710071

出  处:《信号处理》2004年第1期98-100,共3页Journal of Signal Processing

基  金:陕西省自然科学基金(2000SL02)

摘  要:本文介绍了多子波变换的一般理论及OPTFR多子波的性质,通过改进其一阶平衡器,避免了预滤波,从而简化了运算。在将OPTFR多子波用于图像处理时,采用了一种基于图像内容的阈值方法,实验结果表明,其去噪效果优于CL多子波及一般的阈值方法。In this paper, some basic theory of multiwavelets and some features of OPTFR multiwavelet are described. Through balancing processing technique, prefiltering can be avoided. OPTFR multiwavelet is used in image denoising by adopting a thresholding method based on context modeling. The experiment results show the algorithm perform better than CL multiwavelets and normal thresholding methods.

关 键 词:图像处理 灰度图像 图像内容 多子波去噪方法 信噪比 

分 类 号:TN911.73[电子电信—通信与信息系统] TP391.41[电子电信—信息与通信工程]

 

参考文献:

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