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文檔簡介
1、圖像在采集、傳輸和獲取過程中不可避免的受到噪聲的干擾,這些干擾降低了圖像的視覺質(zhì)量,因此在對圖像進(jìn)行處理前,去除圖像噪聲是一個(gè)不可或缺的預(yù)處理過程。非局部均值濾波方法是近年來提出的一個(gè)行之有效的去噪方法,通過對非局部均值(NLM)思想的深入研究,本文提出了基于雙樹復(fù)小波變換(DT-cwT)和基于奇異值分解(sVD)的非局部均值圖像去噪算法,主要研究內(nèi)容及結(jié)論如下:
(1)基于雙樹復(fù)小波變換的非局部均值圖像去噪方法針對含噪圖像在
2、空間域不稀疏以及非局部均值權(quán)重易受干擾等問題,提出了基于雙樹復(fù)小波變換的非局部均值圖像去噪方法。該方法充分利用雙樹復(fù)小波變換所具有的平移不變性和方向選擇性等優(yōu)點(diǎn),解決了含噪圖像在空間域不易稀疏以及非局部均值權(quán)重計(jì)算時(shí)相似塊選擇不準(zhǔn)確等問題。該方法與原始非局部均值去噪方法及其主要改進(jìn)算法相比,在去噪效果上具有一定競爭力。
(2)基于奇異值分解的非局部均值圖像去噪方法為了進(jìn)一步提高圖像去噪效果,提出了基于奇異值分解的非局部均值圖像
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