基于小波分析的自适应噪声识别

• 作者: 徐莉 赵宁 黄地龙
• 来源期刊: 铁路计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 小波分解 噪声识别 跳变点 黄金分割
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 11-14
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3370字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2007.08.004

摘要

图像噪声类型直接影响去噪方法的去噪效果.因此,研究图像噪声类型的识别,对于数字图像去噪方法效果的提高具有重要意义.利用小波分解的高频系数,分析直方图和曲线拟合图的跳变出现概率特征以及黄金分割点处的窗口宽度特征,提出一种数字图象噪声类型自适应识别方法.针对图像噪声识别类型,采用相适用去噪方法提高图像去噪效果.通过大量实验表明,该方法是切实有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄地龙	成都理工大学信息工程学院	52	755	11.0	26.0
2	徐莉	成都理工大学信息工程学院	2	10	2.0	2.0
3	赵宁	成都理工大学信息工程学院	5	19	3.0	4.0