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摘要:
通过一种自适应阈值分类,小波系数被分为两类:"大"的(重要的)和"小"的(不重要的).根据不同类小波系数的统计特性分别用不同的模型进行降噪,对于"大"的一类用一种具有尺度间相关性的双变量模型进行降噪,而对于"小"的一类用一种具有强局部相关性的零均值高斯模型进行降噪,最后用Cycle-spinning方法抑制降噪过程中可能存在的震铃和锯齿等失真.实验结果表明了该算法在客观峰值信噪比和主观视觉上都优于一些传统的降噪算法.
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文献信息
篇名 基于阈值分类的小波域混合模型图像降噪
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 图像降噪 小波变换 自适应阈值 双变量模型
年,卷(期) 2005,(4) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 19-22
页数 4页 分类号 TP391
字数 4205字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.04.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 彭思龙 中国科学院自动化研究所国家专用集成电路设计工程技术研究中心 118 1150 19.0 29.0
2 崔峰 中国科学院自动化研究所国家专用集成电路设计工程技术研究中心 29 278 10.0 16.0
3 肖志云 中国科学院自动化研究所国家专用集成电路设计工程技术研究中心 4 39 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像降噪
小波变换
自适应阈值
双变量模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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