基于小波系数空间统计特性的图像去噪算法
数码相机的产生与发展,为人们记录生活的精彩瞬间,提供了一个很好的手段。而图像在生成、编码、传输,甚至重现过程中经常会受到噪声的干扰。这些噪声会降低画面效果,甚至在有些时候,它会使编码出现错误,在图像恢复时,不能得到原始的图像,这个是不能忍受的。因此,对这些数字图像进行去噪处理便有了重要的学术价值和现实意义。小波去噪作为一种性能良好的图像去噪方法,目前仍受到学术界的关注。本文就是以此作为研究对象,根据已有的文献,对灰度图像进行小波分解,再根据小波系数的统计特性,用最大后验概率准则进行分析,得到去噪后的小波系数。最后将这些小波系数经过反小波变换,重构出去噪后的图像。现已通过实验证明这种方法具有一定的可行性。本文在以上基础之上,又研究了彩色图像的小波去噪方法,并得到了初步的实验结果。
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